ہیکن ایشی اور کافمین موافقت پذیر حرکت پذیر اوسط ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-19 15:51:30
ٹیگز:

img

جائزہ

ہیکن آشی اور کاوفمین موافقت پذیر چلتی اوسط ٹریڈنگ حکمت عملی (HLC3 / کاوفمین حکمت عملی) ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو ہیکن آشی موم بتیوں اور کاوفمین موافقت پذیر چلتی اوسط (KAMA) کو یکجا کرتی ہے۔ یہ تجارت کی سمت کا تعین کرنے کے لئے ہیکن آشی موم بتیوں اور تجارتی سگنل فلٹرنگ کے لئے معاون اشارے کے طور پر KAMA کا استعمال کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی کے اہم اجزاء یہ ہیں:

  1. ہائکن آشی کھولنے اور بند ہونے کی قیمتوں کا حساب لگائیں۔ یہ قیمتیں موم بتیوں کے جسموں کی درمیانی قیمت کی عکاسی کرتی ہیں اور کچھ شور کو فلٹر کرسکتی ہیں۔

  2. کافمین انکولی چلتی اوسط (KAMA) کا حساب لگائیں۔ KAMA اپنی ہموار کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرسکتا ہے اور مارکیٹ میں تیزی سے اتار چڑھاؤ کے دوران بہت زیادہ پیچھے نہیں رہے گا۔

  3. خرید و فروخت کے سگنل کا تعین کرنے کے لئے ہیکن آشی بند اور کیما کے مابین تعلقات کا موازنہ کریں۔ جب ہیکن آشی بند کیما کے اوپر عبور کرتا ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب ہیکن آشی بند کیما کے نیچے عبور کرتا ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔

  4. ADX اشارے کو شامل کریں تاکہ رینج سے منسلک مارکیٹوں میں غلط سگنل سے بچنے کے لئے رجحان کی طاقت کا اندازہ لگایا جاسکے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ ہیکن آشی موم بتیوں اور کاما کا دوہری فلٹر ہے ، جو شور مچانے والی تجارتوں اور غلط اشاروں کو بہت کم کرسکتا ہے۔ مخصوص فوائد یہ ہیں:

  1. ہیکن آشی موم بتیاں خود کو کچھ مختصر مدت کے اتار چڑھاؤ کو فلٹر کرنے کے لئے شور کو کم کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں.
  2. KAMA SMA اور EMA سے زیادہ حساس ہے اور اہم سطحوں پر رجحان کی تبدیلیوں کو مؤثر طریقے سے ٹریک کرسکتا ہے۔
  3. ہیکن آشی اور کاما ڈبل فلٹرز کا امتزاج غلطیوں کو کم کرسکتا ہے۔
  4. ADX اشارے کو غلط سگنل سے بچنے کے لئے رجحان کی طاقت کا تعین کرنے کے لئے ترتیب دیا جا سکتا ہے.
  5. تجارتی سگنل براہ راست اور کام کرنے میں آسان اور لچکدار ہیں۔

خطرے کا تجزیہ

  1. کچھ بازاروں میں غلط سگنل آ سکتے ہیں۔ اس خطرے سے بچنے کے لئے پیرامیٹرز کو اس کے مطابق ایڈجسٹ کرنا چاہئے۔
  2. زیادہ حساس پیرامیٹرز آسانی سے چوٹیوں کا پیچھا کر سکتے ہیں اور نیچے کو مار سکتے ہیں۔ کاما پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے آرام کرنا چاہئے۔
  3. طویل مدتی رجحانات والے بازاروں میں ، KAMA قدرے حد تک قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں سے پیچھے رہ سکتا ہے۔ رجحان کی استحکام کا تعین کرنے کے لئے ADX کو جوڑنا چاہئے۔

اصلاح کی ہدایات

  1. بہترین فلٹرنگ کے حالات تلاش کرنے کے لئے ہیکن آشی قریبی اور KAMA پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں.
  2. رجحان کا اندازہ لگانے والے اشارے جیسے ADX شامل کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ تجارتی سگنل صرف اس وقت پیدا کیے جائیں جب رجحان مستحکم ہو۔
  3. سٹاپ نقصان کے معیارات مقرر کرنے کے لئے بولنگر بینڈ جیسے دیگر معاون اشارے کو یکجا کریں۔
  4. مختلف مصنوعات پر پیرامیٹرز کے استحکام کا تجربہ کریں تاکہ پیرامیٹرز کے بہترین مجموعے تلاش کیے جائیں۔

خلاصہ

ہائکن آشی اور کافمین موافقت پذیر حرکت پذیر اوسط ٹریڈنگ حکمت عملی ایک ڈبل فلٹر ٹرینڈ ٹریکنگ حکمت عملی ہے۔ یہ ہائکن آشی موم بتیوں کی شور کو کم کرنے کی صلاحیت اور کاما کی تیزی سے رجحان کی تبدیلیوں کو مؤثر طریقے سے شور کی تجارت کو فلٹر کرنے اور غلط سگنلز کو کم کرنے کے لئے جوڑتا ہے۔ یہ درمیانی اور طویل مدتی رجحانات کو ٹریک کرنے کے لئے موزوں ہے۔ اس حکمت عملی کو پیرامیٹر کی اصلاح ، معاون اشارے کی تصدیق وغیرہ کے ذریعہ استحکام اور منافع بخش ہونے کے لحاظ سے مزید بڑھا سکتا ہے۔


/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
//Heikin/Kaufman   by Marco

strategy("HLC3/Kaufman Strategy ",shorttitle="HLC3/KAU",overlay=true)
res1 = input(title="Hlc3 Time Frame", defval="D")
test = input(1,"Hlc3 Shift")
sloma = input(20,"Slow EMA Period")

//Kaufman MA
Length = input(5, minval=1)
xPrice = input(hlc3)
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
Fastend = input(2.5,step=.5)
Slowend = input(20)
nfastend = 2/(Fastend + 1)
nslowend = 2/(Slowend + 1)
nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = sum(xvnoise, Length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) 
nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))

//Heikin Ashi Open/Close Price
//ha_t = heikinashi(tickerid)
//ha_close = request.security(ha_t, period, nAMA)
//mha_close = request.security(ha_t, res1, hlc3)
bha_close = request.security(syminfo.ticker, timeframe.period, nAMA)
bmha_close = request.security(syminfo.ticker, res1, hlc3)

//Moving Average
//fma = ema(mha_close[test],1)
//sma = ema(ha_close,sloma)
//plot(fma,title="MA",color=black,linewidth=2,style=line)
//plot(sma,title="SMA",color=red,linewidth=2,style=line)
bfma = ema(bmha_close[test],1)
bsma = ema(bha_close,sloma)
plot(bfma,title="MA",color=black,linewidth=2,style=line)
plot(bsma,title="SMA",color=red,linewidth=2,style=line)
//Strategy
//golong =  crossover(fma,sma) 
//goshort =   crossunder(fma,sma)
golong =  crossover(bfma,bsma) 
goshort =   crossunder(bfma,bsma)
strategy.entry("Buy",strategy.long,when = golong)
strategy.entry("Sell",strategy.short,when = goshort)





مزید