لیری ولیمز کی حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-26 15:03:16
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ ایک سادہ اور کلاسیکی چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی ہے جسے مشہور تاجر لیری ولیمز نے تیار کیا ہے۔ یہ حکمت عملی 9 دن کی سادہ چلتی اوسط کو تیز لائن اور 21 دن کی تیزی سے چلتی اوسط کو سست لائن کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ جب قیمت 9 دن کی لائن سے اوپر ٹوٹ جاتی ہے تو یہ طویل ہوجاتی ہے ، اور جب قیمت 9 دن کی لائن سے نیچے ٹوٹ جاتی ہے تو یہ مختصر ہوجاتی ہے۔ جھوٹے بریکآؤٹس کو فلٹر کرنے کے لئے ، 21 دن کی لائن کا استعمال بھی رجحان کی تصدیق کے لئے کیا جاتا ہے۔

حکمت عملی منطق

یہ حکمت عملی طویل اور مختصر مواقع کا تعین کرنے کے لئے چلتی اوسط کے سنہری کراس اوور اور موت کراس اوور پر مبنی ہے۔ جب تیز لائن نیچے سے سست لائن سے اوپر ٹوٹ جاتی ہے تو ، یہ سنہری کراس اوور ہوتا ہے ، جو تیزی کے رجحان میں تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے۔ اس طرح کا بریک آؤٹ طویل عرصے تک جانے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ جب تیز لائن اوپر سے سست لائن سے نیچے ٹوٹ جاتی ہے تو ، یہ موت کراس اوور ہوتی ہے ، جو bearish رجحان میں تبدیلی کی نشاندہی کرتی ہے۔ اس طرح کا بریک آؤٹ مختصر ہونے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔

جعلی بریک آؤٹ سے بچنے کے لئے جو مجازی نقصانات کا باعث بنتا ہے ، 21 دن کی لائن کا استعمال بھی اہم رجحان کا تعین کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ صرف اس وقت جب فاسٹ لائن ٹوٹ جاتی ہے اور قیمت بھی 21 دن کی لائن کو توڑ دیتی ہے ، تب ہی تجارتی اقدامات کیے جائیں گے۔ اس سے بہت سارے جعلی بریک آؤٹ کو مؤثر طریقے سے فلٹر کیا جاسکتا ہے۔

خاص طور پر ، طویل سگنل اس وقت شروع ہوتا ہے جب: تیز لائن کل کی اونچائی سے اوپر اور 21 دن کی لائن سے اوپر ٹوٹ جاتی ہے۔ مختصر سگنل اس وقت شروع ہوتا ہے جب: تیز لائن کل کی کم سے نیچے ٹوٹ جاتی ہے اور 21 دن کی لائن سے نیچے ٹوٹ جاتی ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:

  1. حکمت عملی کا خیال سادہ اور سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
  2. چلتی اوسط کی تکنیک پختہ اور وسیع پیمانے پر استعمال کی جاتی ہے۔
  3. 21 دن کی لائن کا تعارف مؤثر طریقے سے جھوٹے بریکآؤٹس کو فلٹر کرتا ہے۔
  4. پوزیشنوں میں داخل ہونے کے لئے کل کے انتہائی نکات کا استعمال کرنے سے پھنسنے سے بچا جاسکتا ہے۔
  5. حکمت عملی کے پیرامیٹرز نسبتا مضبوط ہیں بغیر آسانی سے overfitting.

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم خطرات یہ ہیں:

  1. غیر مستحکم منڈیوں میں، حرکت پذیر اوسط پیچھے رہ جاتے ہیں اور بہترین انٹری پوائنٹس کو یاد کر سکتے ہیں۔
  2. جب قیمتوں میں رخا رخا حرکت ہوتی ہے تو رینج سے منسلک مارکیٹوں میں اکثر چھوٹے نقصانات ہو سکتے ہیں۔
  3. یہ اچانک واقعات اور اہم رجحان کی تبدیلیوں پر مؤثر طریقے سے جواب نہیں دے سکتا.

ان خطرات سے نمٹنے کے لئے، مندرجہ ذیل پہلوؤں میں اصلاحات کی جا سکتی ہیں:

  1. زیادہ ریئل ٹائم سگنلز کے لیے MACD اشارے کا تعارف کرایا جائے۔
  2. ایم اے مدت کے پیرامیٹرز کو کم کرنے کے لئے کم ٹریڈنگ فریکوئنسی.
  3. ایک ہی تجارت کے نقصان کی رقم کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کی حکمت عملی شامل کریں.

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کے لئے اصلاح کی اہم سمتوں میں شامل ہیں:

  1. پیرامیٹر کی اصلاح۔ بہتر پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف ایم اے مدت کے مجموعوں کو جانچنے کے لئے زیادہ منظم طریقوں کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔

  2. سٹاپ نقصان شامل کریں. مؤثر طریقے سے واحد تجارتی نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے مناسب منتقل سٹاپ نقصان، فی صد سٹاپ نقصان وغیرہ مقرر کریں.

  3. دیگر اشارے کو یکجا کریں۔ مزید تصدیق کے طول و عرض حاصل کرنے اور حکمت عملی کے استحکام کو بہتر بنانے کے لئے MACD ، ATR ، KD وغیرہ سے سگنل متعارف کروائیں۔

  4. باہر نکلنے کے طریقہ کار کو بہتر بنائیں۔ مختلف قسم کے باہر نکلنے کے طریقوں کی تحقیق کریں جیسے الٹ سگنل باہر نکلنے ، منافع لینے والے باہر نکلنے وغیرہ۔

نتیجہ

خلاصہ یہ ہے کہ ، یہ حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی ایک بہت ہی عام اور عملی رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ اس کا فائدہ یہ ہے کہ اسے سمجھنا اور نافذ کرنا آسان ہے ، اور اس میں بہتری کی گنجائش بھی ہے۔ پیرامیٹر کی اصلاح ، اسٹاپ نقصان کی اصلاح ، کثیر اشارے کے امتزاج وغیرہ جیسے طریقوں کے ذریعے ، اسے زیادہ مستحکم اور عملی تجارتی نظام میں تبدیل کرنے کے لئے مسلسل بہتری لائی جاسکتی ہے۔


// @_benac
//@version=5
strategy('Larry', overlay=true , initial_capital=1000 )


////////////////////////////////////////////////////////
//                                                    //
//                                                    //
//                 Codigo Operacional                 //
//                                                    //
//                                                    //
////////////////////////////////////////////////////////

// Usage for Stocks , or Criptos with value bigger then 1, cuz of 0.01 ´pip.
// Daily timeframe
//Observation Point
start     = timestamp(2020, 00, 00, 00, 00)         // backtest start window
finish    = timestamp(2022, 01, 07, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true // create function "within window of time"  

if time < start 
    strategy.close_all("Closing All")

// Take infos from inputs. 
inp_mmshort = input.int(defval = 9, title = "Media Curta"  )
inp_mminter = input.int(defval = 21, title = "Media Curta"  )

// Risk Manager, here define max and min 
inp_max = input.int(defval = 15, title = "Percentual Ganho"  )
inp_min = input.int(defval = 5, title = "Percental  Perda"  )

// Converting the input to % 
pmax = (inp_max / 100 )
pmin =  (inp_min / 100)

// Infos From Moving Average
mm_short = ta.sma(close , inp_mmshort)
mm_inter = ta.ema(close , inp_mminter)


// Trend Logic
//Long Condition 

//Setup do Larry Willians Bem Simples , media virou para cima e rompeu a maxima de referencia, compra. 
tendencia_alta = mm_short[2] > mm_short[1] and mm_short > mm_short[1] and close > high[1] and close > mm_short and mm_short > mm_inter
tendencia_baixa = mm_short[2] < mm_short[1] and mm_short < mm_short[1] and close > low[1] and close < mm_short and mm_short < mm_inter

// Creating the entry
if tendencia_alta 
    strategy.entry("Compra" , strategy.long , stop = low - 0.01  )
    stop_inst = low - 0.01 
if tendencia_baixa 
    strategy.entry("Venda" , strategy.short , stop= high + 0.01  )
    stop_inst = high + 0.01


// TrailingStop Creation

// Sell Position
if strategy.position_size < 0 
    gain_p = strategy.opentrades.entry_price(0) - (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmax) 
    stop_p = strategy.opentrades.entry_price(0) + (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmin) 
    // Managing the position
    if close < gain_p 
        strategy.close_all(comment = " 1 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
    if close > stop_p 
        strategy.close_all(comment = " 2 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
    
    if  high > mm_short[1]
        strategy.close_all(comment = " 3 - Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
      

// Buy Position    
if strategy.position_size > 0
    gain_p = strategy.opentrades.entry_price(0) + (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmax) 
    stop_p = strategy.opentrades.entry_price(0) - (strategy.opentrades.entry_price(0) * pmin) 
    // Managing the position
    if close > gain_p 
        strategy.close_all(comment = " 1- Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
    if close < stop_p 
        strategy.close_all(comment = " 2 -Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
    if low < mm_short[1]
        strategy.close_all(comment = " 3 -Ganho : " + str.tostring( gain_p) + " Perda : " + str.tostring( stop_p)  )
        



مزید