چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-23 13:38:02
ٹیگز:

جائزہ

چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی چلتی اوسط پر مبنی ایک تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ تیز رفتار اوسط اور سست رفتار اوسط کے کراس اوور کو خرید اور فروخت کے سگنل کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ جب تیز رفتار ایم اے نیچے سے سست ایم اے سے اوپر کی طرف بڑھتی ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب تیز رفتار ایم اے اوپر سے سست ایم اے سے نیچے کی طرف بڑھتا ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی میں ایس ایم اے فنکشن کا استعمال ایک مخصوص مدت کے سادہ چلتے ہوئے اوسط جیسے تیز ایم اے اور سست ایم اے کا حساب کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ ڈیفالٹ فاسٹ ایم اے مدت 18 دن ہے ، جسے پیرامیٹرز کے ذریعے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔

جب تیز رفتار ایم اے نیچے سے سست رفتار ایم اے کے اوپر سے عبور کرتا ہے تو ، کراس انڈر فنکشن کراس اوور سگنل کا پتہ لگاتا ہے اور خرید کا سگنل تیار کرتا ہے۔ جب تیز رفتار ایم اے اوپر سے سست رفتار ایم اے کے نیچے سے عبور کرتا ہے تو ، کراس اوور فنکشن کراس اوور سگنل کا پتہ لگاتا ہے اور فروخت کا سگنل تیار کرتا ہے۔

یہ حکمت عملی ٹریک سگنلز اور ایگزٹ سگنلز کے ذریعے خودکار تجارت کا احساس کرتی ہے۔ جب تیز ایم اے سست ایم اے سے اوپر سے گزر جاتا ہے تو لانگ انٹری ٹرگر ہوتی ہے ، اور جب تیز ایم اے سست ایم اے سے نیچے سے گزر جاتا ہے تو مختصر انٹری ٹرگر ہوتی ہے۔ اس کے مطابق ایگزٹ سگنلز بھی ریورس کراس اوورز پر پیدا ہوتے ہیں۔

فوائد کا تجزیہ

چلتی اوسطوں کو مؤثر طریقے سے رجحانات کو ٹریک کرنے اور قیمت کی رفتار کو پکڑنے کی صلاحیت ہے
ایم اے کی حکمت عملی سادہ اور براہ راست ہیں، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہیں
پیرامیٹرز کو مختلف مارکیٹ کے ماحول کے مطابق ڈھالنے کے لئے بہتر بنایا جاسکتا ہے
حکمت عملی دستی مداخلت کے بغیر ٹریڈنگ کو خودکار کرتی ہے، ٹریڈنگ کی لاگت کو کم کرتی ہے

خطرات اور حل

قیمتوں میں اتار چڑھاؤ متعدد غلط سگنل اور اعلی تجارتی تعدد کا سبب بن سکتا ہے۔ اضافی فلٹرز اس سے بچ سکتے ہیں۔
پیرامیٹر کی اصلاح اہم ہے اور کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کرسکتی ہے۔ بیک ٹیسٹ کی اصلاح اور انکولی ایم اے مدد کرسکتے ہیں۔
غائب سگنلز کا خطرہ ہے۔ تجارتی سگنلز کو فلٹر کرنے یا مکمل کرنے کے لئے دوسرے اشارے مل سکتے ہیں۔
سٹاپ نقصان ایک ہی تجارت کے نقصان کو کنٹرول کر سکتا ہے.

اصلاح کی ہدایات

بہتر ٹریکنگ کے لئے متحرک حرکت پذیر اوسط کو متحرک طور پر ایم اے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔
اضافی فلٹرز، جیسے تجارتی حجم، جب رجحان غیر واضح ہو تو غلط سگنل سے بچ سکتے ہیں۔
فلٹرز یا اضافی شرائط کے طور پر بولنگر بینڈ جیسے دیگر اشارے کو یکجا کرنا حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔
سٹاپ نقصان کی حکمت عملی قابل قبول سطحوں کے اندر اندر واحد تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرتی ہے.

نتیجہ

ایم اے کراس اوور حکمت عملی ایک کلاسیکی اور آسان رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ بنیادی طور پر ایم اے کراس اوورز کو آسان منطق اور نفاذ کے ساتھ تجارتی سگنلز کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ اسے پیرامیٹر ٹوننگ کے ذریعے اپنایا جاسکتا ہے۔ لیکن اس کے ساتھ ہی اس میں اتار چڑھاؤ اور رجحان کے الٹ جانے ، سگنل کی اعلی تعدد وغیرہ کی حساسیت جیسے نقصانات بھی ہیں۔ ان کو فلٹرز ، متحرک پیرامیٹرز ، اسٹاپ نقصان وغیرہ کے ذریعے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ اس حکمت عملی میں وسیع اصلاح کی جگہ اور سمتیں ہیں ، اور یہ بنیادی مقداری تجارتی حکمت عملیوں میں سے ایک ہے۔

/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-17 04:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title = "MA Close Strategy", shorttitle = "MA Close",calc_on_order_fills=true,calc_on_every_tick =true, initial_capital=21000,commission_value=.25,overlay = true,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

MASource   = input(defval = open, title = "MA Source")
MaLength   = input(defval = 18, title = "MA Period", minval = 1)

StartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
StartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
StartDay = input(1, "Backtest Start Day")
UseStopLoss = input(true,"UseStopLoss")
stopLoss = input(50, title = "Stop loss percentage(0.1%)") 

window() => time >=  timestamp(StartYear, StartMonth, StartDay,00,00) ? true : false

MA = sma(MASource,MaLength)

plot(MA, title = "Fast MA", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 50)

long = crossunder(MA, close)
short = crossover(MA, close)

if (long)
    strategy.entry("LongId", strategy.long, when = long)
    strategy.exit("ExitLong", from_entry = "LongId", when = short)

if (short)
    strategy.entry("ShortId", strategy.short, when = short)
    strategy.exit("ExitShort", from_entry = "ShortId", when = long)

if (UseStopLoss)
    strategy.exit("StopLoss", "LongId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)
    strategy.exit("StopLoss", "ShortId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں