Momentum Crossover Moving Average Strategy


تخلیق کی تاریخ: 2023-12-07 15:26:38 آخر میں ترمیم کریں: 2023-12-07 15:26:38
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 569
1
پر توجہ دیں
1619
پیروکار

Momentum Crossover Moving Average Strategy

جائزہ

یہ حکمت عملی 14 دن کی سادہ حرکت پذیر اوسط (ایس ایم اے) اور 28 دن کی سادہ حرکت پذیر اوسط کا حساب کتاب اور نقشہ تیار کرکے ، مارکیٹ کی نقل و حرکت کو پکڑنے کے لئے گولڈ فورکس پیدا کرنے پر زیادہ اور ڈیڈ فورکس پیدا کرنے پر خالی ہوجاتی ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کے بنیادی اشارے 14 دن کے ایس ایم اے اور 28 دن کے ایس ایم اے ہیں۔ اس میں ، 14 دن کے ایس ایم اے نے قیمت میں ہونے والی تبدیلیوں پر تیزی سے ردعمل ظاہر کیا ، جو حالیہ رجحان کی عکاسی کرتا ہے۔ 28 دن کی ایس ایم اے لائن زیادہ مستحکم ہے ، جو درمیانی مدت کے رجحان کی عکاسی کرتی ہے۔ جب قلیل مدتی اوسط پر طویل مدتی اوسط سے زیادہ قلیل مدتی رجحان ہوتا ہے تو ، اس کا مطلب یہ ہے کہ طویل مدتی رجحان طویل مدتی رجحان سے بہتر ہوتا ہے ، اور اس میں زیادہ اضافہ ہوتا ہے۔

ایس ایم اے لائنوں کے کراسنگ کے ذریعہ فاریکس ٹریڈنگ میں زیادہ سے زیادہ فرق کا تعین کرنا ایک عام ٹریڈنگ سگنل ہے۔ سنگل ایس ایم اے اشارے کے مقابلے میں ، ڈبل ایس ایم اے کراسنگ مختلف مدت کی معلومات کو جوڑتا ہے ، غلط سگنل سے بچتا ہے۔

طاقت کا تجزیہ

یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے:

  1. آپریشن آسان اور لاگو کرنے کے لئے آسان.
  2. قیمتوں میں تیزی سے ردعمل اور مارکیٹ کی تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے.
  3. مختصر اور درمیانی مدت کی معلومات کے ساتھ، سگنل نسبتا قابل اعتماد ہے.
  4. مارکیٹ کے مطابق SMA پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، انکولی

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. ایس ایم اے خود میں تاخیر کا شکار ہے ، جس سے سگنل میں تاخیر ہوسکتی ہے۔
  2. مارکیٹ میں شدید اتار چڑھاو کا مقابلہ کرنے کی صلاحیت نہیں ہے، جیسے تیزی سے توڑنا۔
  3. دو لائنوں کے زیادہ سے زیادہ کراسنگ سے ٹرانزیکشن کی تعدد اور لاگت میں اضافہ ہوتا ہے۔
  4. داخلہ اور باہر نکلنے کے قوانین سادہ ہیں، اصلاحات کے لئے جگہ ہے.

خطرے کے کنٹرول کے اقدامات میں شامل ہیں: مناسب طور پر روکنے کی حد کو کم کرنا ، خطرے پر قابو پانے پر توجہ دینا؛ مارکیٹ کے مطابق SMA سائیکل پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا؛ دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر فلٹر سگنل۔

اصلاح کی سمت

اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل جہتوں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. غلط کراس سگنل سے بچنے کے لئے فلٹرنگ کی شرائط میں اضافہ کریں۔ اس بات کی تصدیق کے رجحانات جیسے ٹرانزیکشن حجم ، اسٹوک اشارے وغیرہ کے ساتھ مل سکتے ہیں۔
  2. اضافی روکنے کا طریقہ کار۔ اے ٹی آر کے مطابق روکنے کے لئے ، یا توڑنے والے روکنے کے ساتھ مل کر۔
  3. ایس ایم اے سائیکل پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔ آپ کو اپنی مرضی کے مطابق ایس ایم اے ، یا ایم ایل طریقہ کار کے ذریعہ متحرک ترجیحی پیرامیٹرز کو اپنانا ہوگا۔
  4. دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر ، جیسے پیچھے ہٹنے کا کنٹرول ، رجحانات کا سراغ لگانا ، وغیرہ ، ایک مجموعہ حکمت عملی تشکیل دیں۔

خلاصہ کریں۔

متحرک کراس مساوی لکیری حکمت عملی مارکیٹ میں تبدیلی کے رجحان کو متحرک طور پر پکڑنے کے لئے ڈبل SMA کراس سگنل کا حساب لگاتا ہے۔ حکمت عملی کو لاگو کرنا آسان ہے ، فوری ردعمل ہے ، لیکن اس میں تاخیر کا خطرہ بھی موجود ہے۔ مستقبل میں اس بات کی تصدیق کی جاسکتی ہے کہ سگنل ، اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار ، پیرامیٹرز کا انتخاب وغیرہ کے لحاظ سے بہتر کارکردگی حاصل کی جاسکتی ہے ، یا دیگر حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر بہتر کارکردگی حاصل کی جاسکتی ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-11-06 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Tu Estrategia", overlay=true)

// Variables de estrategia
var bool longCondition = na
var bool shortCondition = na

// Indicador
emaValue = ta.ema(close, 30)
plotColor = close > open ? color.green : color.red
plot(emaValue, color=plotColor, linewidth=2)
value = 10 * open / close
plotColor2 = close == open ? color.orange : color.blue
plot(value, color=plotColor2, linewidth=2)

// Lógica de la estrategia
longCondition := ta.crossover(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
shortCondition := ta.crossunder(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))

// Entradas de estrategia
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

plotColor3 = strategy.position_size > 0 ? color.green :
     strategy.position_size < 0 ? color.red :
     color.yellow

plot(ta.sma(close, 10), color=plotColor3)