موونگ ایوریج کراس اوور سسٹم


تخلیق کی تاریخ: 2024-01-03 16:22:18 آخر میں ترمیم کریں: 2024-01-03 16:22:18
کاپی: 1 کلکس کی تعداد: 574
1
پر توجہ دیں
1621
پیروکار

موونگ ایوریج کراس اوور سسٹم

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک کثیر فاریکس ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جس میں ٹریڈنگ سگنل تیار کیے جاتے ہیں جس کی بنیاد حرکت پذیر اوسط پر مبنی ہے۔ جب تیزی سے چلنے والی اوسط نیچے سے سست حرکت پذیر اوسط کو عبور کرتی ہے تو خریدنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب تیزی سے چلنے والی اوسط اوپر سے نیچے سے سست حرکت پذیر اوسط کو عبور کرتی ہے تو فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی دو حرکت پذیر اوسط استعمال کرتی ہے ، 20 دن کی سادہ حرکت پذیر اوسط اور 30 دن کی سادہ حرکت پذیر اوسط۔ جب 20 دن کی اوسط نیچے سے 30 دن کی اوسط سے گزرتی ہے تو خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے۔ جب 20 دن کی اوسط اوپر سے نیچے سے 30 دن کی اوسط سے گزرتی ہے تو فروخت کا اشارہ ہوتا ہے۔

حرکت پذیر اوسط خود ایک رجحاناتی اشارے کے طور پر کام کرتا ہے ، جو مارکیٹ کے رجحان کی سمت کو مؤثر طریقے سے پیش کرتا ہے۔ کراسنگ اصول اس حکمت عملی کو بروقت رجحان کے موڑ کو پکڑنے اور ٹریڈنگ سگنل بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ 20 اور 30 دن کی دو دورانیوں کی لمبائی کو مناسب طریقے سے ترتیب دیا گیا ہے ، جو مارکیٹ کے رجحانات کی عکاسی کرتا ہے ، نہ کہ بہت زیادہ حساس ہے اور غلط سگنل پیدا کرتا ہے۔

طاقت کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے فوائد مندرجہ ذیل پہلوؤں میں ظاہر ہوتے ہیں:

  1. حکمت عملی کی منطق سادہ اور واضح ہے، اسے سمجھنا اور اس پر عمل درآمد کرنا آسان ہے، اور یہ سیکھنے کے لیے ابتدائی افراد کے لیے موزوں ہے۔
  2. اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ اس طرح کی تجارت میں غیر ضروری نقصانات کو کم کیا جاسکتا ہے۔
  3. ایک حرکت پذیری اوسط خود کو ایک فلٹر کے طور پر کام کرتا ہے، جس میں غلط سگنل پیدا کرنے سے بچنے کے لئے موڈ شور کو فلٹر کیا جا سکتا ہے.
  4. سائیکل پیرامیٹرز کی ترتیب معقول ہے اور اس سے حکمت عملی کی استحکام کو متاثر نہیں ہوتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات شامل ہیں:

  1. اس کے علاوہ ، جب تجارت میں ہلچل ہوتی ہے تو ، متحرک اوسط اکثر کراس ہوجاتی ہے ، جس سے زیادہ اسٹاپ نقصان ہوتا ہے۔
  2. اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ کے دوران ٹریڈنگ.
  3. پیرامیٹرز کو غلط طریقے سے ترتیب دینے سے حکمت عملی کی استحکام متاثر ہوتی ہے۔

ردعمل:

  1. حرکت پذیر اوسط کی مدت کو ایڈجسٹ کریں ، مثلث حرکت پذیر اوسط جیسے تکنیک کو استعمال کریں تاکہ منحنی خطوط کو ہموار کیا جاسکے ، اور کراسنگ کی کثرت کو کم کیا جاسکے۔
  2. دوسرے اشارے کے ذریعہ رجحانات کا اندازہ لگانے کے لئے ، اور ہنگامہ خیز حالات میں تجارت سے بچنے کے لئے۔
  3. پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں ، بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں۔

اصلاح کی سمت

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

  1. مختلف قسم کے متحرک اوسط کو آزمائیں، جیسے وزن والے متحرک اوسط، مثلث متحرک اوسط وغیرہ۔
  2. دوسرے تکنیکی اشارے میں اضافہ کریں تاکہ ہلچل والی مارکیٹ میں ٹریڈنگ سگنل سے بچا جاسکے۔
  3. تکنیکی تجزیہ کے طریقوں جیسے کہ لہر نظریہ، چینل نظریہ وغیرہ کے ساتھ مل کر مارکیٹ کے رجحانات کا اندازہ لگانا؛
  4. مشین لرننگ جیسے ماڈل کے ساتھ ریئل ٹائم آپٹیمائزیشن پیرامیٹرز؛
  5. پیمائش کے اوزار کے ساتھ مل کر ، اسٹاپ نقصان کی روک تھام کی حکمت عملی کو اپنانے سے فنڈ مینجمنٹ کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

خلاصہ کریں۔

چلتی اوسط کراسنگ سسٹم ایک سادہ اور موثر رجحان سے باخبر رہنے کی حکمت عملی ہے ، جس کے اصول واضح اور آسانی سے سمجھنے میں آسان ہیں ، جو ابتدائی سیکھنے کے لئے بہت موزوں ہیں۔ یہ حکمت عملی بنیادی طور پر ٹریڈنگ سگنل بنانے کے لئے چلتی اوسط پر انحصار کرتی ہے ، اور اس کی تجارت کے ذریعے منافع حاصل کیا جاتا ہے۔ حکمت عملی کو زیادہ مستحکم اور موثر بنانے کے لئے متعدد طریقوں سے اصلاح کی جاسکتی ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © gliese581d

//@version=4
strategy(title="Moving Averages Testing", overlay=true, precision=2, calc_on_every_tick=false, max_bars_back=5000, pyramiding=2,  
 default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=50, commission_type=strategy.commission.percent, initial_capital=10000)


//SETTINGS

longs_on = input(title="Long Trades enabled", defval=true)
shorts_on = input(title="Short Trades enabled", defval=true)

long_cond = input(title="Buy/Long Crossover Condition", defval="price x MA1", options=["price x MA1", "price x MA2", "MA1 x MA2"])
short_cond = input(title="Sell/Short Crossunder Condition", defval="price x MA2", options=["price x MA1", "price x MA2", "MA1 x MA2"])

ma1_type = input(title="Moving Average 1 Type", defval="SMA", options=["SMA", "EMA"])
ma1_len = input(defval=20, title="Moving Average 1 Len", type=input.integer, minval=1, maxval=1000, step=1)
ma2_type = input(title="Moving Average 2 Type", defval="SMA", options=["SMA", "EMA"])
ma2_len = input(defval=30, title="Moving Average 2 Len", type=input.integer, minval=1, maxval=1000, step=1)


//MOVING AVERAGES

ma_1 = ma1_type == "EMA" ? ema(close, ma1_len) : sma(close, ma1_len)
ma_2 = ma2_type == "EMA" ? ema(close, ma2_len) : sma(close, ma2_len)


//STRATEGY

//trade entries
long_entry = long_cond == "price x MA1" ? crossover(close, ma_1) : long_cond == "price x MA2" ? crossover(close, ma_2) : long_cond == "MA1 x MA2" ? crossover(ma_1, ma_2) : false
short_entry = short_cond == "price x MA1" ? crossunder(close, ma_1) : short_cond == "price x MA2" ? crossunder(close, ma_2) : short_cond == "MA1 x MA2" ? crossunder(ma_1, ma_2) : false

start_month = input(defval=4, title="Strategy Start Month", type=input.integer, minval=1, maxval=12, step=1)
start_year = input(defval=2018, title="Strategy Start Year", type=input.integer, minval=2000, maxval=2025, step=1)
end_month = input(defval=12, title="Strategy End Month", type=input.integer, minval=1, maxval=12, step=1)
end_year = input(defval=2020, title="Strategy End Year", type=input.integer, minval=2000, maxval=2025, step=1)

in_time =true

strategy.entry("Long", strategy.long, when=longs_on and in_time and long_entry)
strategy.close("Long", when=longs_on and not shorts_on and short_entry)

strategy.entry("Short", strategy.short, when=shorts_on and in_time and short_entry)
strategy.close("Short", when=shorts_on and not longs_on and long_entry)


//PLOTTING

//color background
last_entry_was_long = nz(barssince(long_entry)[1], 5000) < nz(barssince(short_entry)[1], 5000)
bgcol = (longs_on and last_entry_was_long) ? color.green : (shorts_on and not last_entry_was_long) ? color.red : na
bgcolor(color=bgcol, transp=90)

plot((long_cond == "price x MA1" or long_cond == "MA1 x MA2") or (short_cond == "price x MA1" or short_cond == "MA1 x MA2") ? ma_1 : na, color=color.blue)
plot((long_cond == "price x MA2" or long_cond == "MA1 x MA2") or (short_cond == "price x MA2" or short_cond == "MA1 x MA2") ? ma_2 : na, color=color.black)
plotshape(long_entry, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
plotshape(short_entry, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red)