منتقل اوسط کراس اوور حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اوسط لائن کراس کرنے کی حکمت عملی ایک ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو چلتی اوسط لائن پر مبنی ہے۔ اس میں تیزی سے چلنے والی اوسط لائن اور آہستہ آہستہ چلنے والی اوسط لائن کا کراسنگ خرید و فروخت کے اشارے کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ جب تیز اوسط لائن نیچے کی طرف سے سست اوسط لائن کو توڑتی ہے تو خریدنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب تیز اوسط لائن نیچے کی طرف سے سست اوسط لائن کو توڑتی ہے تو فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی SMA فنکشن کا استعمال کرتی ہے جو ایک مقررہ مدت کے لئے ایک سادہ منتقل اوسط کا حساب لگاتا ہے ، جس میں ایک تیز اوسط اور ایک سست اوسط ہوتا ہے۔ حکمت عملی کی ڈیفالٹ تیز اوسط مدت 18 دن ہے ، جس کو پیرامیٹرز کے ذریعہ ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
جب فاسٹ میڈین لائن نیچے کی طرف سے سست میڈین لائن کو توڑتی ہے تو ، کراس انڈر فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے کراس سگنل کا پتہ لگاتا ہے ، خریدنے کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔ جب فاسٹ میڈین لائن اوپر کی طرف سے نیچے کی طرف سے سست میڈین لائن کو توڑتی ہے تو ، کراس اوور فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے کراس سگنل کا پتہ لگاتا ہے ، فروخت کا اشارہ پیدا کرتا ہے۔
حکمت عملی ٹریک سگنل اور ایگزٹ سگنل کے ذریعہ خود کار طریقے سے تجارت کا احساس کرتی ہے۔ کثیر سر والے اندراج اس وقت متحرک ہوجاتے ہیں جب تیز اوسط لائن نیچے سے سست اوسط لائن کو توڑ دیتی ہے۔ خالی سر والے اندراج اس وقت متحرک ہوجاتے ہیں جب تیز اوسط لائن اوپر سے سست اوسط لائن کو توڑ دیتی ہے۔
طاقت کا تجزیہ
- قیمتوں کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑنے کے لئے متحرک اوسط لائن کراسنگ کا استعمال کرتے ہوئے مضبوط رجحانات کی پیروی کرنے کی صلاحیت ہے
- اوسط لکیری حکمت عملی سادہ ، براہ راست ، منطقی طور پر واضح ، اور آسانی سے سمجھنے کے قابل ہے۔
- مختلف مارکیٹ کے حالات کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے اوسط لائن پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے حکمت عملی کو بہتر بنایا جاسکتا ہے
- حکمت عملیوں کے ذریعے ٹریڈنگ کو خودکار بنایا جا سکتا ہے، بغیر کسی انسانی مداخلت کے، اور آپریٹنگ لاگت کو کم کیا جا سکتا ہے۔
خطرات اور حل
- جب قیمت زلزلے کی حد میں ہوتی ہے تو ، متعدد غیر موثر کراس سگنل ہوتے ہیں ، جس سے تجارت کا خطرہ ہوتا ہے۔ فلٹرنگ کے حالات کو شامل کرکے اس سے بچا جاسکتا ہے۔
- پیرامیٹرز کی اصلاح کے مسئلے پر توجہ دینے کی ضرورت ہے ، مختلف پیرامیٹرز کی حکمت عملی کی کارکردگی پر زیادہ اثر پڑتا ہے۔ آپ اصلاح کے پیرامیٹرز کی بازیافت کے ذریعے ، یا موافقت کی اوسط لکیریں متعارف کروا سکتے ہیں۔
- کچھ غلط سگنل کا خطرہ موجود ہے ، جو دوسرے اشارے فلٹر سگنل کے ساتھ مل کر یا معاون شرائط کے طور پر استعمال کیا جاسکتا ہے۔
- اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی متعارف کروائی جاسکتی ہے۔
اصلاح کی سمت
- ایک متحرک اوسط پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے اور مارکیٹ کو بہتر طور پر ٹریک کرنے کے لئے ایک انکولی اوسط یا متحرک طور پر بہتر اوسط پیرامیٹرز کو متعارف کرایا جاسکتا ہے۔
- فلٹرنگ کی شرائط کو شامل کیا جاسکتا ہے تاکہ قیمت کے اتار چڑھاؤ یا غیر واضح رجحان کے دوران غلط سگنل سے بچا جاسکے۔ مثال کے طور پر ، حجم فلٹر متعارف کرایا گیا ہے۔
- حکمت عملی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے دیگر اشارے ، جیسے برن بینڈ کو فلٹر یا داخلے کی معاون شرائط کے ساتھ جوڑا جاسکتا ہے۔
- اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی متعارف کروائی جاسکتی ہے تاکہ انفرادی نقصان کو قابل برداشت حد تک قابو میں رکھا جاسکے۔
خلاصہ کریں۔
یکساں کراسنگ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک زیادہ کلاسیکی اور سادہ رجحان کی پیروی کی حکمت عملی ہے۔ یہ بنیادی طور پر یکساں کراسنگ کو ٹریڈنگ سگنل کے طور پر استعمال کرتا ہے۔ اس کا اصول آسان ، براہ راست اور آسانی سے سمجھنے کے قابل ہے ، جس کو پیرامیٹرز کے ذریعہ مارکیٹ میں ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔ تاہم ، اس میں کچھ خرابیاں بھی ہیں ، جیسے زلزلے اور رجحان میں تبدیلی کا اثر ، سگنلنگ کی کثرت وغیرہ۔
/*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)