چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-22 13:28:01
ٹیگز:

جائزہ

چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی سادہ چلتی اوسط (ایس ایم اے) پر مبنی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ جب مختلف مدت کے ایس ایم اے کراس اوور ہوتے ہیں تو یہ خرید اور فروخت کے سگنل تیار کرتی ہے۔

خاص طور پر ، اس حکمت عملی میں 9 مدت اور 45 مدت کے ایس ایم اے کا حساب لگایا گیا ہے۔ جب قیمت دونوں ایس ایم اے لائنوں سے اوپر عبور کرتی ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب قیمت دونوں لائنوں سے نیچے عبور کرتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ متحرک ہوجاتا ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی کا بنیادی منطق چلتی اوسط کے گولڈن کراس اور ڈڈ کراس اصولوں پر مبنی ہے۔ چلتی اوسط مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے شور کو فلٹر کرسکتی ہے اور اہم رجحان کی تبدیلیوں کی نشاندہی کرسکتی ہے۔ جب قلیل مدتی ایم اے طویل مدتی ایم اے سے تجاوز کرتا ہے تو ، یہ ایک اوپر کی رجحان کی تبدیلی کا اشارہ کرتا ہے۔ مخالف کراس اوور ایک نیچے کی رجحان کا اشارہ کرتا ہے۔

اس حکمت عملی میں 9 دورانیے اور 45 دورانیے کے سادہ چلنے والے اوسط استعمال کیے جاتے ہیں۔ 9 دورانیے کی لائن قلیل مدتی رجحانات کی نمائندگی کرتی ہے جبکہ 45 دورانیے کی لائن طویل مدتی حرکتوں کو پکڑتی ہے۔ جب قیمت دونوں ایس ایم اے لائنوں سے تجاوز کرتی ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قیمت قلیل مدتی اور طویل مدتی دونوں طرح کے اوپر والے چینلز میں ہے ، اس طرح طویل اندراج کو متحرک کرتی ہے۔ مخالف کراس اوور کمزور ہونے والی رفتار کو ظاہر کرتا ہے اور باہر نکلنے کے اشارے کو اشارہ کرتا ہے۔

کوڈ کے نقطہ نظر سے ، حکمت عملی سب سے پہلے 9 مدت اور 45 مدت کے ایس ایم اے اقدار کا حساب لگاتی ہے۔ اس کے بعد یہ دو ایم اے لائنوں کے مابین سنہری صلیبوں اور مردہ صلیبوں کا پتہ لگانے کے لئے ٹی اے.کراس اوور اور ٹی اے.کراس اوور افعال کا استعمال کرتی ہے۔ جب خرید و فروخت کے سگنل کو متحرک کیا جاتا ہے تو ، پلاٹ فارم افعال قیمت چارٹ پر مثلث اور الٹ مثلث تیار کرتے ہیں۔

اس کے علاوہ ، اسٹاپ نقصان منطق کو تجارتی خارجی راستوں کا انتظام کرنے کے لئے نافذ کیا جاتا ہے۔ خاص طور پر ، پچھلی بار کی اعلی اور کم قیمتیں نئی تجارت کھولنے کے بعد اسٹاپ نقصان کی قیمت کے طور پر نکالی جاتی ہیں۔ اس سے حکمت عملی کو منافع میں مقفل کرنے اور بڑے نقصانات سے بچنے کی اجازت ملتی ہے۔

فوائد کا تجزیہ

دوہری حرکت پذیر اوسط سیٹ اپ درمیانے اور طویل مدتی رجحان کی تبدیلیوں کو پکڑتا ہے جبکہ مختصر مدت کے شور کو فلٹر کرتا ہے، سگنل کی کیفیت کو بہتر بناتا ہے.
سٹاپ نقصان کا طریقہ کار مؤثر طریقے سے خطرات کو کنٹرول کرتا ہے اور منافع میں تالے لگاتا ہے۔
سادہ اور لاگو کرنے میں آسان منطق، beginners کے لئے موزوں.
کمپاؤنڈ منافع کے لئے اعلی سرمایہ استعمال.

خطرے کا تجزیہ

ڈبل ایم اے حکمت عملیوں میں ہلچل کی مارکیٹوں کے دوران وِپساؤز اور ناقابل اعتبار سگنل پیدا ہوتے ہیں۔
محتاط سٹاپ نقصان کی پوزیشننگ مؤثر طریقے سے رجحانات کو ٹریک کرنے کے قابل نہیں.
پیرامیٹر کا ناقص انتخاب زیادہ سے زیادہ تجارت یا غیر مناسب تجارت کی تعدد کا باعث بن سکتا ہے۔
بڑے پیمانے پر رجحان کی تبدیلیوں کے مطابق کرنے میں ناکام.

حل:

غلط سگنل کو کم کرنے کے لئے ایم اے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں
رجحان کے بعد متحرک رکاوٹوں کو لاگو کریں
دوسرے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے فلٹرز شامل کریں
اہم الٹ کے ارد گرد دستی نظر انداز

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی میں مزید بہتری:

رجحانات کو بہتر طور پر پکڑنے کے لئے انکولی یا نمایاں MAs کا استعمال کریں.
مختلف مارکیٹوں کے دوران غلط سگنل سے بچنے کے لئے اتار چڑھاؤ فلٹر شامل کریں.
بہترین پیرامیٹر مجموعے کے لئے پیرامیٹر کی اصلاح انجام دیں.
سٹاپ نقصان کی منطق میں رجحان کی پیروی کرنے والے میکانزم کو شامل کریں.
اہم سطحوں کے ارد گرد سگنل سے بچنے کے لئے حمایت مزاحمت تجزیہ شامل کریں.
سگنل کوالٹی کو مزید فلٹر کرنے کے لئے مشین لرننگ کا فائدہ اٹھائیں۔

نتیجہ

چلتی اوسط کراس اوور سسٹم ایک سادہ لیکن موثر رجحان کی پیروی کرنے والا نقطہ نظر ہے۔ شور کو فلٹر کرکے اور وسط مدتی رجحانات کو ٹریک کرکے ، یہ معیار کے سگنل تیار کرتا ہے۔ مناسب اسٹاپ نقصانات کے ساتھ ، یہ خطرہ سے چلنے والے رجحان کی تجارت کو قابل بناتا ہے۔ سادہ منطق اسے ابتدائیوں کے لئے عملی جامہ پہنانے کے لئے بھی مثالی بناتی ہے۔ مزید اصلاحات اس حکمت عملی کو مجموعی طور پر مقدار کے نظام کے ایک موثر جزو کے طور پر ضم کرسکتی ہیں۔

/*backtest
start: 2022-12-15 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SMA Crossover Strategy", overlay=true)

// Input parameters
fast_length = input(9, title="Fast SMA Length")
slow_length = input(45, title="Slow SMA Length")

// Calculate moving averages
fast_sma = ta.sma(close, fast_length)
slow_sma = ta.sma(close, slow_length)

// Buy condition
buy_condition = ta.crossover(close, fast_sma) and ta.crossover(close, slow_sma)

// Sell condition
sell_condition = ta.crossunder(close, fast_sma) and ta.crossunder(close, slow_sma)

// Calculate stop loss levels
prev_low = request.security(syminfo.tickerid, "1D", low[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
prev_high = request.security(syminfo.tickerid, "1D", high[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)

// Plot signals on the chart
plotshape(buy_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(sell_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)

// Strategy exit conditions
long_stop_loss = sell_condition ? prev_low : na
short_stop_loss = buy_condition ? prev_high : na

strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", when=sell_condition, stop=long_stop_loss)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", when=buy_condition, stop=short_stop_loss)

strategy.entry("Long", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=sell_condition)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں