1. مربع
  2. چلتی اوسط اور MACD پر مبنی حکمت عملی کے بعد رجحان

چلتی اوسط اور MACD پر مبنی حکمت عملی کے بعد رجحان

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-15 15:58:19
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی رجحانات کا تعین کرنے اور تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط اور ایم اے سی ڈی اشارے کو جوڑتی ہے۔ یہ ایک عام رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی سے تعلق رکھتی ہے۔ یہ رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے مختلف ٹائم فریموں کے دو زی ایل ایس ایم اے حرکت پذیر اوسط اور مخصوص خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرنے کے لئے ایم اے سی ڈی کراس اوور کا استعمال کرتی ہے۔ اس سے اس کو قلیل مدتی مارکیٹ شور سے گمراہ ہونے سے بچتے ہوئے درمیانی سے طویل مدتی رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑنے کی اجازت ملتی ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی میں مندرجہ ذیل اہم اجزاء شامل ہیں:

  1. فاسٹ زیڈ ایل ایس ایم اے اور سست زیڈ ایل ایس ایم اے: مختلف ٹائم فریموں کے زیڈ ایل ایس ایم اے کی چلتی اوسط کا موازنہ کرنے سے مجموعی رجحان کی سمت کا تعین ہوتا ہے۔ فاسٹ لائن میں 32 پیریڈ زیڈ ایل ایس ایم اے ہوتا ہے ، اور سست لائن میں 400 پیریڈ زیڈ ایل ایس ایم اے ہوتا ہے۔ جب فاسٹ لائن سست لائن سے تجاوز کرتی ہے تو ، یہ ایک تیزی کا اشارہ ہے ، اور اس کے برعکس۔

  2. ایم اے سی ڈی اشارے: ایم اے سی ڈی کا حساب تیز رفتار لائن (12 پیریڈ ای ایم اے) سے سست لائن (26 پیریڈ ای ایم اے) کو گھٹاتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ سگنل لائن ایم اے سی ڈی کی 9 پیریڈ ای ایم اے ہے۔ جب ایم اے سی ڈی سگنل لائن سے اوپر عبور کرتا ہے تو ، یہ خرید کا اشارہ ہے ، اور جب ایم اے سی ڈی سگنل لائن سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، یہ فروخت کا اشارہ ہے۔

  3. تجارتی سگنل: خرید و فروخت کے سگنل صرف اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب ZLSMA رجحان کی سمت MACD کراس اوور سگنلز کے ساتھ سیدھ ہوجاتی ہے۔ خاص طور پر ، جب بل ٹرینڈ MACD گولڈن کراس کے ساتھ ملتا ہے تو طویل ہوجاتا ہے ، اور جب ریچھ کا رجحان MACD موت کراس کے ساتھ ملتا ہے تو مختصر ہوجاتا ہے۔

  4. اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کریں: اس حکمت عملی میں فی الحال اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کا منطق شامل نہیں ہے ، جس میں مزید اصلاح کی ضرورت ہے۔

اہم رجحان کا تعین کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط اور اندراج کے وقت کے لئے MACD کا استعمال کرنے کا امتزاج غلط بریک آؤٹ کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتا ہے اور قلیل مدتی مارکیٹ شور سے گمراہ ہونے سے بچ سکتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:

  1. رجحانات کو پکڑنا: رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے مختلف ٹائم فریم کے چلتے ہوئے اوسط کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کے ساتھ تجارت اور درمیانی سے طویل مدتی رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑنے کی اجازت دیتا ہے۔

  2. شور کو فلٹر کرنا: ایم اے سی ڈی اشارے کا اطلاق مختصر مدت کے بازار شور کو فلٹر کرنے میں مدد کرتا ہے اور چھوٹے پیمانے پر مارکیٹوں سے گمراہ ہونے سے بچتا ہے۔

  3. اپنی مرضی کے مطابق پیرامیٹرز: چلتی اوسط مدت اور MACD پیرامیٹرز اپنی مرضی کے مطابق ہیں اور مختلف مارکیٹوں کے لئے بہتر بنایا جا سکتا ہے.

  4. لاگو کرنے میں آسان: تمام استعمال شدہ اشارے عام تکنیکی اشارے ہیں۔ حکمت عملی کا منطق آسان اور واضح ہے ، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔

  5. قابو پانے والا خطرہ: واضح اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کے ساتھ ، ہر تجارت کے خطرے اور منافع کو کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم خطرات یہ ہیں:

  1. غلط رجحان کا تعین: اگر اہم رجحان کا تعین غلط طریقے سے کیا جائے تو تمام تجارتوں کا نتیجہ نقصان میں پڑ سکتا ہے۔

  2. پیرامیٹر کی غلط اصلاح: حرکت پذیر اوسط اور MACD پیرامیٹرز کو مکمل طور پر جانچنا اور بہتر بنانا ضروری ہے ، ورنہ نتائج غیر اطمینان بخش ہوسکتے ہیں۔

  3. سٹاپ نقصان کی کمی: فی الحال کوئی سٹاپ نقصان موجود نہیں ہے، جس سے زیادہ نقصان کا خطرہ ہے۔

  4. محدود منافع کی صلاحیت: رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی کے طور پر ، ہر تجارت کی منافع کی صلاحیت محدود ہے ، جس میں منافع بخش ہونے کے ل high اعلی حجم کی ضرورت ہوتی ہے۔

  5. تجارت کی اعلی تعدد: پیرامیٹرز کی ناقص ترتیب سے تجارت کی زیادہ تعدد ، لین دین کے اخراجات میں اضافہ اور سلائڈنگ کا نتیجہ نکل سکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

اسٹریٹیجی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. سٹاپ نقصان کا طریقہ کار شامل کریں: ہر تجارت میں زیادہ سے زیادہ نقصان کو سختی سے کنٹرول کرنے کے لئے مناسب اسٹاپ نقصان کے مقامات مرتب کریں۔

  2. پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں: بہترین حرکت پذیر اوسط اور ایم اے سی ڈی پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کرنے کے لئے بیک ٹیسٹ اور بہتر بنائیں۔

  3. کم تجارتی تعدد: پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جاسکے کہ تجارتی سگنل صرف اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب رجحان واضح ہوتا ہے۔

  4. دیگر عوامل کو شامل کریں: رجحان اور سگنل کی تصدیق کے لئے حجم کی تبدیلیوں جیسے عوامل کو شامل کیا جاسکتا ہے۔

  5. انٹری ٹائمنگ کو بہتر بنائیں: انٹری کی درستگی کو بڑھانے کے لئے ایم اے سی ڈی کے استعمال کو مزید بہتر بنائیں۔

  6. عالمی سطح پر قابل اطلاق بنائیں: پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں تاکہ حکمت عملی کو مختلف مصنوعات میں وسیع پیمانے پر قابل اطلاق بنایا جاسکے ، قابل اطلاقیت کو بڑھا سکے۔

نتیجہ

اختتام کے طور پر ، یہ حکمت عملی چلتی اوسط اور ایم اے سی ڈی کے ایک آسان لیکن موثر امتزاج کے ذریعے درمیانی سے طویل مدتی رجحانات کو مؤثر طریقے سے حاصل کرتی ہے ، جس سے یہ ایک ٹھوس مقداری تجارتی حکمت عملی کی بنیاد بن جاتی ہے۔ لیکن پیرامیٹرز کو مزید اصلاح کی ضرورت ہے ، خطرات کو بہتر کنٹرول کی ضرورت ہے ، اور زیادہ مستقل نتائج حاصل کرنے کے لئے دوسرے عوامل کو شامل کیا جانا چاہئے۔ اس کی عملی قیمت ہے اور بہتری کی گنجائش ہے۔

/*backtest
start: 2023-11-07 00:00:00
end: 2023-11-10 05:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © veryfid

//@version=5
strategy("Stratégie ZLSMA Bruno", shorttitle="Stratégie ZLSMA Bruno", overlay=false)

source = close
useCurrentRes = input(true, title="Use Current Chart Resolution?")
smd = input(true, title="Show MacD & Signal Line? Also Turn Off Dots Below")
sd = input(true, title="Show Dots When MacD Crosses Signal Line?")
sh = input(true, title="Show Histogram?")
macd_colorChange = input(true,title="Change MacD Line Color-Signal Line Cross?")
hist_colorChange = input(true,title="MacD Histogram 4 Colors?")

//res = useCurrentRes ? period : resCustom

fastLength = input(12), 
slowLength=input(26)
signalLength=input(9)

fastMA = ta.ema(source, fastLength)
slowMA = ta.ema(source, slowLength)

macd = fastMA - slowMA
signal = ta.sma(macd, signalLength)
hist = macd - signal

outMacD =  macd
outSignal = signal
outHist =  hist

histA_IsUp = outHist > outHist[1] and outHist > 0
histA_IsDown = outHist < outHist[1] and outHist > 0
histB_IsDown = outHist < outHist[1] and outHist <= 0
histB_IsUp = outHist > outHist[1] and outHist <= 0

//MacD Color Definitions
macd_IsAbove = outMacD >= outSignal
macd_IsBelow = outMacD < outSignal

//plot_color = hist_colorChange ? histA_IsUp ? aqua : histA_IsDown ? blue : histB_IsDown ? red : histB_IsUp ? maroon :yellow :gray
macd_color = macd_colorChange ? macd_IsAbove ? color.lime : color.red : color.red
//signal_color = macd_colorChange ? macd_IsAbove ? yellow : yellow : lime

circleYPosition = outSignal
 
//plot(smd and outMacD ? outMacD : na, title="MACD", color=macd_color, linewidth=4)
//plot(smd and outSignal ? outSignal : na, title="Signal Line", color=signal_color, style=line ,linewidth=2)
//plot(sh and outHist ? outHist : na, title="Histogram", color=plot_color, style=histogram, linewidth=4)
plot(sd and ta.cross(outMacD, outSignal) ? circleYPosition : na, title="Cross", style=plot.style_circles, linewidth=4, color=macd_color)
hline(0, '0 Line', linestyle=hline.style_solid, linewidth=2, color=color.white)

// Paramètres de la ZLSMA
length = input(32, title="Longueur")
offset = input(0, title="Décalage")
src = input(close, title="Source")
lsma = ta.linreg(src, length, offset)
lsma2 = ta.linreg(lsma, length, offset)
eq = lsma - lsma2
zlsma = lsma + eq

length_slow = input(400, title="Longueur")
offset_slow = input(0, title="Décalage")
lsma_slow = ta.linreg(src, length_slow, offset_slow)
lsma2_slow = ta.linreg(lsma_slow, length_slow, offset_slow)
eq_slow = lsma_slow - lsma2_slow
zlsma_slow = lsma_slow + eq_slow

// Paramètres de la sensibilité
sensitivity = input(0.5, title="Sensibilité")

// Règles de trading
longCondition = zlsma < zlsma_slow and  zlsma_slow < zlsma_slow[1] and zlsma > zlsma[1] and ta.cross(outMacD, outSignal) and  macd_color == color.lime//ta.crossover(zlsma, close) and ta.crossover(zlsma, zlsma[1]) // Croisement vers le haut
shortCondition = zlsma > zlsma_slow and  zlsma_slow > zlsma_slow[1] and zlsma < zlsma[1] and ta.cross(outMacD, outSignal) and  macd_color == color.lime   //ta.crossunder(zlsma, close) and ta.crossunder(zlsma, zlsma[1]) // Croisement vers le bas

// Entrée en position
strategy.entry("Achat", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Vente", strategy.short, when=shortCondition)
botifySignalZLSMA = longCondition ? 1 : shortCondition ? -1 : 0
plot(botifySignalZLSMA, title='Botify_signal', display=display.none)
// Sortie de position
strategy.close("Achat", when=ta.crossunder(zlsma, close)) // Close the "Achat" position
strategy.close("Vente", when=ta.crossover(zlsma, close)) // Close the "Vente" position


// Tracé de la courbe ZLSMA
plot(zlsma, color=color.yellow, linewidth=3)
plot(zlsma_slow, color=color.red, linewidth=3)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں