1. مربع
  2. تیز اور سست ای ایم اے گولڈن کراس بریکنگ اسٹریٹیجی

تیز اور سست ای ایم اے گولڈن کراس بریکنگ اسٹریٹیجی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-01 18:02:24
ٹیگز:

img

جائزہ

تیز اور سست ای ایم اے سنہری کراس کی پیشرفت کی حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو ٹریک کرنے کے لئے ایک آسان اور موثر حکمت عملی ہے۔ یہ خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرنے کے لئے مختلف سائیکلوں کے ای ایم اے کے کراس اوورز کا استعمال کرتی ہے۔ بنیادی خیال یہ ہے: جب مختصر سائیکل ای ایم اے طویل سائیکل ای ایم اے سے اوپر عبور کرتا ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب مختصر سائیکل ای ایم اے طویل سائیکل ای ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے 5 سائیکل ، 8 سائیکل اور 13 سائیکل ای ایم اے کے موازنہ پر مبنی ہے۔ اس میں شامل ہیں:

  1. 5 سائیکل ای ایم اے، 8 سائیکل ای ایم اے اور 13 سائیکل ای ایم اے کا حساب لگائیں۔
  2. جب 5 سائیکل ای ایم اے 8 سائیکل اور 13 سائیکل ای ایم اے سے اوپر جاتا ہے تو خریدنے کا سگنل پیدا ہوتا ہے۔
  3. جب 5 سائیکل ای ایم اے 8 سائیکل اور 13 سائیکل ای ایم اے سے نیچے گزرتا ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔
  4. اسی وقت، ADX اشارے کو مل کر رجحان کی طاقت کا تعین کرنے کے لئے، صرف اس وقت جب رجحان سگنل پیدا کرنے کے لئے کافی مضبوط ہے.

اس سے درمیانی اور طویل مدتی رجحانات کی نگرانی کا اثر محسوس ہوتا ہے۔ جب مختصر سائیکل چلتی اوسط طویل سائیکل چلتی اوسط سے اوپر کی طرف بڑھتی ہے تو اس کا مطلب یہ ہے کہ مختصر مدت کا رجحان تیزی سے بڑھ گیا ہے اور اسے خریدا جاسکتا ہے۔ جب مختصر سائیکل چلتی اوسط طویل سائیکل چلتی اوسط سے نیچے کی طرف بڑھتی ہے تو اس کا مطلب یہ ہے کہ مختصر مدت کا رجحان bearish بن گیا ہے اور اسے فروخت کیا جانا چاہئے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:

  1. سادہ آپریشن، لاگو کرنے کے لئے آسان.
  2. رجحانات کو مؤثر طریقے سے ٹریک کرنے کے لئے EMA کے ہموار اثر کا مکمل استعمال کریں۔
  3. غلط سگنل سے بچنے کے لئے متعدد ای ایم اے مجموعے کراس اوور کو لاگو کرتے ہیں۔
  4. ADX اشارے کے ساتھ مل کر، سگنل زیادہ قابل اعتماد ہے.
  5. نسبتاً کم کھپت اور زیادہ سے زیادہ کمی۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. اسٹاپ نقصان زیادہ ہوسکتا ہے جب رجحان تیزی سے الٹ جاتا ہے۔ اسٹاپ نقصان کی حد مناسب طریقے سے آرام دہ ہوسکتی ہے۔
  2. اعلی تجارتی تعدد سے لین دین کے اخراجات میں اضافہ ہوسکتا ہے۔ تجارتی تعدد کو کم کرنے کے لئے ای ایم اے پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی سمت

حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے EMA پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں.
  2. سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے فلٹرنگ کے لئے دیگر اشارے شامل کریں، جیسے KDJ، BOLL، وغیرہ.
  3. خطرے کے کنٹرول کو بہتر بنانے کے لئے پوزیشن مینجمنٹ کو ایڈجسٹ کریں.
  4. بہتر داخلے اور باہر نکلنے کے قوانین تلاش کرنے کے لئے مشین سیکھنے کے طریقوں کا استعمال کریں.

خلاصہ

خلاصہ یہ ہے کہ تیز اور سست ای ایم اے گولڈن کراس کی کامیابی کی حکمت عملی کا آپریشن ہموار ہے ، سگنل زیادہ قابل اعتماد ہیں ، ڈراؤڈاون زیادہ نہیں ہے ، اور یہ درمیانی اور طویل مدتی رجحانات کی نگرانی کے لئے موزوں ہے۔ پیرامیٹر کی اصلاح اور بہتر قوانین کے ذریعے بہتر حکمت عملی کے نتائج حاصل کیے جاسکتے ہیں۔

/*backtest
start: 2023-11-23 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// 
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © gregoirejohnb
// @It is modified by ttsaadet.
// Moving average crossover systems measure drift in the market. They are great strategies for time-limited people.
// So, why don't more people use them?
// 

//
strategy(title="EMA Crossover Strategy by TTS", shorttitle="EMA-5-8-13 COS by TTS", overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, currency=currency.TRY,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.04, process_orders_on_close = true, initial_capital = 100000)

// === GENERAL INPUTS ===
//strategy start date
start_year = input(defval=2020, title="Backtest Start Year")

// === LOGIC ===
short_period = input(type=input.integer,defval=5,minval=1,title="Length")
mid_period = input(type=input.integer,defval=8,minval=1,title="Length")
long_period = input(type=input.integer,defval=13,minval=1,title="Length")
rsi_period = input(type=input.integer,defval=14,minval=1,title="Length")
longOnly = input(type=input.bool,defval=false,title="Long Only")
shortEma = ema(close,short_period)
midEma = ema(close,mid_period)
longEma = ema(close,long_period)

rsi = rsi(close, rsi_period)

[diplus, diminus, adx] = dmi(short_period, short_period)
plot(shortEma,linewidth=2,color=color.red,title="Fast")
plot(midEma,linewidth=2,color=color.orange,title="Fast")
plot(longEma,linewidth=2,color=color.blue,title="Slow")

longEntry = crossover(shortEma,midEma) and crossover(shortEma,longEma) //or ((shortEma > longEma) and crossover(shortEma,midEma)))and (adx > 25)
shortEntry =((shortEma < midEma) and crossunder(shortEma,longEma)) or ((shortEma < longEma) and crossunder(shortEma,midEma))

plotshape(longEntry ? close : na,style=shape.triangleup,color=color.green,location=location.belowbar,size=size.small,title="Long Triangle")
plotshape(shortEntry and not longOnly ? close : na,style=shape.triangledown,color=color.red,location=location.abovebar,size=size.small,title="Short Triangle")
plotshape(shortEntry and longOnly ? close : na,style=shape.xcross,color=color.black,location=location.abovebar,size=size.small,title="Exit Sign")

// === STRATEGY - LONG POSITION EXECUTION ===
enterLong() =>
    longEntry and 
       time > timestamp(start_year, 1, 1, 01, 01)
exitLong() =>
    crossunder(shortEma,longEma) or crossunder(close, longEma)

strategy.entry(id="Long", long=strategy.long, when=enterLong())
strategy.close(id="Long", when=exitLong())


// === STRATEGY - SHORT POSITION EXECUTION ===

enterShort() =>
    not longOnly and shortEntry and 
       time > timestamp(start_year, 1, 1, 01, 01)
exitShort() =>
    crossover(shortEma,longEma)

strategy.entry(id="Short", long=strategy.short, when=enterShort())
strategy.close(id="Short", when=exitShort())
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں