چلتی اوسط پر مبنی رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک مساوی لائن پر مبنی رجحان ٹریکنگ حکمت عملی ہے۔ یہ Ichimoku کلاؤڈ گراف اشارے کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی سمت کا تعین کرتی ہے ، 200 دن کی حرکت پذیری اوسط فلٹرنگ سگنل کے ساتھ مل کر ، رجحان کی پیروی کو پورا کرتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی میں بنیادی طور پر ایک بادل کے چارٹ کی تبدیلی کی لائن اور بنیاد کی لائن کا استعمال کیا جاتا ہے تاکہ رجحان کی سمت کا تعین کیا جاسکے۔ تبدیلی کی لائن پچھلے 9 دن کی اوسط قیمت ہے ، اور بیس لائن پچھلے 26 دن کی اوسط قیمت ہے۔ جب تبدیلی کی لائن بیس لائن کو عبور کرتی ہے تو خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے اور نیچے سے گزرنا فروخت کا اشارہ ہوتا ہے۔
یہ حکمت عملی 200 دن کی حرکت پذیری اوسط کو بھی استعمال کرتی ہے تاکہ سگنل کو فلٹر کیا جاسکے۔ خریدنے کے سگنل صرف اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب اختتامی قیمت 200 دن کی لائن سے اوپر ہو۔ اس سے زیادہ تر جعلی سگنل کو فلٹر کیا جاسکتا ہے۔
باہر نکلنے کے معاملے میں، حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے آسان ہے تبادلوں کی لائن کے تحت بیس لائن کو توڑنے کے طور پر بیعانہ سگنل.
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں رجحان کا فیصلہ کرنے والے اشارے کے ایک بادل چارٹ اور طویل مدتی رجحان فلٹرنگ اشارے کی 200 ڈے لائن کا امتزاج کیا گیا ہے۔ اس سے زیادہ تر جھوٹے سگنلوں کو فلٹر کرنے کے لئے رجحانات کو مؤثر طریقے سے ٹریک کیا جاسکتا ہے۔ درمیانی قیمتوں کے اوسط جیسے پیرامیٹرز کو اپنانے سے قیمتوں میں غیر معمولی اتار چڑھاؤ کی وجہ سے اوسط پر اثر کو کم کیا جاسکتا ہے۔
یہ حکمت عملی رجحان کی تبدیلی کے نقطہ کو بہتر طور پر پکڑ سکتی ہے اور اس طرح بروقت پوزیشن کو ایڈجسٹ کرسکتی ہے ، اس کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ اس کا استعمال صرف متحرک اوسط جیسے اشارے کے مقابلے میں کیا جاسکتا ہے۔
خطرے کا تجزیہ
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر ایک کلاؤڈ چارٹ کے اشارے پر انحصار کرتی ہے جس میں رجحان کی سمت کا فیصلہ کیا جاتا ہے ، جبکہ ایک کلاؤڈ چارٹ خود بھی غلط سگنل پیدا کرتا ہے۔ اگر فیصلے میں انحراف ہوتا ہے تو یہ حکمت عملی ممکنہ طور پر نقصان کا باعث بنے گی۔
اس کے علاوہ ، پیرامیٹرز کی غلط ترتیب بھی حکمت عملی کی خراب کارکردگی کا سبب بن سکتی ہے۔ اگر ٹرانسمیشن لائن پیرامیٹرز بہت مختصر ہیں تو ، غلط سگنل پیدا کرنے میں آسانی ہے۔ اگر بیس لائن پیرامیٹرز بہت لمبے ہیں تو ، ٹریکنگ کا اثر خراب ہوگا۔ توازن حاصل کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔
اصلاح کی سمت
سگنل کی معیار کو بہتر بنانے کے لئے دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر غور کیا جاسکتا ہے ، مثال کے طور پر KDJ اشارے اوورلوڈ اوورلوڈ علاقوں کا تعین کرنے کے لئے سگنل کو فلٹر کریں۔ یا اسٹاپ نقصان کی ترتیب کے لئے اے ٹی آر اشارے کا استعمال کریں۔
پیرامیٹرز کے لحاظ سے زیادہ مجموعے کی جانچ کی جاسکتی ہے ، جیسے کہ 5 یا 7 دن کی تبدیلی کی لائن پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا ، تاکہ زیادہ حساس تجارتی سگنل حاصل کیا جاسکے۔ اس کے علاوہ ، بیس لائن پیرامیٹرز کو تبدیل کرنے کے لئے 20 دن یا اس سے زیادہ کی جانچ کی جاسکتی ہے تاکہ اس سے باخبر رہنے کے اثر کو متوازن کیا جاسکے۔
اس کے علاوہ، آپ کو ایک خاص اتار چڑھاؤ کے ماحول میں حکمت عملی کو بند کرنے کے بارے میں غور کر سکتے ہیں، شدید مارکیٹ کے اثرات سے بچنے کے لئے.
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں رجحان کا فیصلہ کرنے اور طویل مدتی فلٹرنگ اشارے کی خوبیوں کو مربوط کیا گیا ہے ، جو درمیانی اور طویل مدتی رجحانات کو مؤثر طریقے سے ٹریک کرسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، پیرامیٹرز کی ترتیب اور ہوا کے کنٹرول کے اقدامات کو بھی غلط سگنل اور اتار چڑھاؤ کے اثرات کو کم کرنے کے لئے مستقل طور پر بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی کی کارکردگی قابل عمل ہے ، جس میں عملی عملی قدر ہے۔
/*backtest
start: 2023-10-27 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="TK Cross > EMA200 Strat", overlay=true)
ema200 = ema(close, 200)
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line", linewidth=3)
plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line", linewidth=3)
plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")
p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
title="Lead 1")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red,
title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)
plot(ema200, color=purple, linewidth=4,title='ema200')
strategy.initial_capital = 50000
strategy.entry('tkcross', strategy.long, strategy.initial_capital / close, when=conversionLine>baseLine and close > ema200)
strategy.close('tkcross', when=conversionLine<baseLine)
start = input(2, minval=0, maxval=10, title="Start - Default = 2 - Multiplied by .01")
increment = input(2, minval=0, maxval=10, title="Step Setting (Sensitivity) - Default = 2 - Multiplied by .01" )
maximum = input(2, minval=1, maxval=10, title="Maximum Step (Sensitivity) - Default = 2 - Multiplied by .10")
sus = input(true, "Show Up Trending Parabolic Sar")
sds = input(true, "Show Down Trending Parabolic Sar")
disc = input(false, title="Start and Step settings are *.01 so 2 = .02 etc, Maximum Step is *.10 so 2 = .2")
//"------Step Setting Definition------"
//"A higher step moves SAR closer to the price action, which makes a reversal more likely."
//"The indicator will reverse too often if the step is set too high."
//"------Maximum Step Definition-----")
//"The sensitivity of the indicator can also be adjusted using the Maximum Step."
//"While the Maximum Step can influence sensitivity, the Step carries more weight"
//"because it sets the incremental rate-of-increase as the trend develops"
startCalc = start * .01
incrementCalc = increment * .01
maximumCalc = maximum * .10
sarUp = sar(startCalc, incrementCalc, maximumCalc)
sarDown = sar(startCalc, incrementCalc, maximumCalc)
colUp = close >= sarDown ? lime : na
colDown = close <= sarUp ? red : na
plot(sus and sarUp ? sarUp : na, title="Up Trending SAR", style=circles, linewidth=3,color=colUp)
plot(sds and sarDown ? sarDown : na, title="Up Trending SAR", style=circles, linewidth=3,color=colDown)