متحرک رفتار وزن دار اوسط حرکت پذیر کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-12 12:04:55
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرتی ہے جب دو مختلف ادوار کے ساتھ ایکسپونینشل موونگ اوسط (ایم اے ای ایم اے) کے چلتے ہوئے اوسط (MAEMA) عبور کرتے ہیں۔ مختصر مدت کی لائن مارکیٹ کے رجحان اور قلیل مدتی الٹ سگنل کا تعین کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہے ، جبکہ طویل مدت کی لائن اہم رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہے۔

اصول

  1. تیز رفتار MAEMA (80 دوروں) اور سست MAEMA (144 دوروں) کا حساب لگائیں۔
  2. تیز لائن مختصر مدت کے رجحان اور الٹ پوائنٹس کی عکاسی کرتی ہے۔ سست لائن اہم رجحان کی سمت کی عکاسی کرتی ہے۔
  3. جب تیز لائن سست لائن سے اوپر سے گزرتی ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب تیز لائن سست لائن سے نیچے سے گزرتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔
  4. اسٹریٹجی میں مستقبل کے کراس اوور رجحان کا تعین کرنے کے لئے اگلے عرصے کے لئے ممکنہ اقدار کی نمائندگی کرنے والے 3 متوقع نکات بھی پیش کیے گئے ہیں۔
  5. یہ حکمت عملی MAEMA کی رفتار اور پیش گوئی کی فعالیت کو مکمل طور پر استعمال کرتی ہے۔

فوائد

  1. MAEMA خود تیزی سے رجحان کی تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے رفتار فیکٹر کو شامل کرتا ہے.
  2. دوہری حرکت پذیر اوسط حکمت عملی مختلف ٹائم فریم پر رجحانات کا جائزہ لیتی ہے۔
  3. تیز رفتار اور سست لائن کراسنگ اور MAEMA کے خود کی پیش گوئی کے نکات کو یکجا کرنے سے تجارتی سگنل زیادہ قابل اعتماد ہوتے ہیں۔
  4. مکمل آٹو چارٹنگ مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کی بدیہی عکاسی فراہم کرتی ہے۔

خطرات

  1. جب غیر معمولی اتار چڑھاؤ ہوتا ہے تو ، ایم اے ای ایم اے کی حساسیت بہت زیادہ ہوسکتی ہے ، جو غلط سگنل پیدا کرتی ہے۔ اسٹاپ نقصان کے مقامات کو مناسب طریقے سے نرم کیا جاسکتا ہے۔
  2. چلتی اوسط سسٹم رینج سے منسلک مارکیٹوں کے دوران غلط سگنل دیتے ہیں۔ اضافی فلٹرز شامل کیے جاسکتے ہیں۔
  3. تیز اور سست لائنوں کے لئے مدت ہر مصنوعات کے لئے بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کی طرف سے مقرر کیا جانا چاہئے.

بہتری

  1. بہترین پیرامیٹر مجموعے تلاش کرنے کے لئے تیز اور سست MAEMA کے ادوار کو بہتر بنائیں.
  2. زگ زگ مارکیٹوں کے دوران پوزیشن کھولنے سے بچنے کے لئے فلٹر کی شرائط شامل کریں۔ مثال کے طور پر رجحان سازی کا تعین کرنے کے لئے ڈی ایم آئی ، ایم اے سی ڈی متعارف کرانا۔
  3. غلط مثبت نتائج کو کم کرنے اور خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے بیک ٹیسٹ کے نتائج کی بنیاد پر اے ٹی آر کے ضربوں ، پیچھے رکنے کو ایڈجسٹ کرتے رہیں۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی MAEMA ڈبل چلتی اوسط کراس اوورز کا استعمال کرتے ہوئے مارکیٹ کے رجحان میں تبدیلیوں کا جائزہ لیتی ہے۔ بنیادی اصول آسان اور واضح ہیں۔ MAEMA کی رفتار اور پیش گوئی کی صلاحیتوں کے ساتھ مل کر ، یہ الٹ سگنل کی نشاندہی کرنے میں موثر ہے۔ استحکام کو بہتر بنانے کے لئے پیرامیٹر کی اصلاح اور فلٹرز کو بڑھانے پر توجہ دی جانی چاہئے۔


/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © informanerd
//@version=4

strategy("MultiType Shifting Predictive MAs Crossover", shorttitle = "MTSPMAC + MBHB Strategy", overlay = true)

//inputs

predict = input(true, "Show MA Prediction Tails")
trendFill = input(true, "Fill Between MAs Based on Trend")
signal = input(true, "Show Cross Direction Signals")

showMA1 = input(true, "[ Show Fast Moving Average ]══════════")
type1 = input("MAEMA (Momentum Adjusted Exponential)", "Fast MA Type", options = ["MAEMA (Momentum Adjusted Exponential)", "DEMA (Double Exponential)", "EMA (Exponential)", "HMA (Hull)", "LSMA (Least Squares)", "RMA (Adjusted Exponential)", "SMA (Simple)", "SWMA (Symmetrically Weighted)", "TEMA (Triple Exponential)", "TMA (Triangular)", "VMA / VIDYA (Variable Index Dynamic Average)", "VWMA (Volume Weighted)", "WMA (Weighted)"])
src1 = input(high, "Fast MA Source")
len1 = input(80, "Fast MA Length", minval = 2)
shift1 = input(0, "Fast MA Shift")
maThickness1 = input(2, "Fast MA Thickness", minval = 1)
trendColor1 = input(false, "Color Fast MA Based on Detected Trend")
showBand1 = input(false, "Show Fast MA Range Band")
atrPer1 = input(20, "Fast Band ATR Lookback Period")
atrMult1 = input(3, "Fast Band ATR Multiplier")

showMA2 = input(true, "[ Show Slow Moving Average ]══════════")
type2 = input("MAEMA (Momentum Adjusted Exponential)", "Slow MA Type", options = ["MAEMA (Momentum Adjusted Exponential)", "DEMA (Double Exponential)", "EMA (Exponential)", "HMA (Hull)", "LSMA (Least Squares)", "RMA (Adjusted Exponential)", "SMA (Simple)", "SWMA (Symmetrically Weighted)", "TEMA (Triple Exponential)", "TMA (Triangular)", "VMA / VIDYA (Variable Index Dynamic Average)", "VWMA (Volume Weighted)", "WMA (Weighted)"])
src2 = input(close, "Slow MA Source")
len2 = input(144, "Slow MA Length", minval = 2)
shift2 = input(0, "Slow MA Shift")
maThickness2 = input(2, "Slow MA Thickness", minval = 1)
trendColor2 = input(false, "Color Slow MA Based on Detected Trend")
showBand2 = input(false, "Show Slow MA Range Band")
atrPer2 = input(20, "Slow Band ATR Lookback Period")
atrMult2 = input(3, "Slow Band ATR Multiplier")

//ma calculations

ma(type, src, len) =>
    if type == "MAEMA (Momentum Adjusted Exponential)"
        goldenRatio = (1 + sqrt(5)) / 2
        momentumLen = round(len / goldenRatio), momentum = change(src, momentumLen), probabilityLen = len / goldenRatio / goldenRatio
        ema(src + (momentum + change(momentum, momentumLen) * 0.5) * sum(change(src) > 0 ? 1 : 0, round(probabilityLen)) / probabilityLen, len)
    else if type == "DEMA (Double Exponential)"
        2 * ema(src, len) - ema(ema(src, len), len)
    else if type == "EMA (Exponential)"
        ema(src, len)
    else if type == "HMA (Hull)"
        wma(2 * wma(src, len / 2) - wma(src, len), round(sqrt(len)))
    else if type == "LSMA (Least Squares)"
        3 * wma(src, len) - 2 * sma(src, len)
    else if type == "RMA (Adjusted Exponential)"
        rma(src, len)
    else if type == "SMA (Simple)"
        sma(src, len)
    else if type == "SWMA (Symmetrically Weighted)"
        swma(src)
    else if type == "TEMA (Triple Exponential)"
        3 * ema(src, len) - 3 * ema(ema(src, len), len) + ema(ema(ema(src, len), len), len)
    else if type == "TMA (Triangular)"
        swma(wma(src, len))
    else if type == "VMA / VIDYA (Variable Index Dynamic Average)"
        smoothing = 2 / len, volIndex = abs(cmo(src, len) / 100)
        vma = 0., vma := (smoothing * volIndex * src) + (1 - smoothing * volIndex) * nz(vma[1])
    else if type == "VWMA (Volume Weighted)"
        vwma(src, len)
    else if type == "WMA (Weighted)"
        wma(src, len)

ma1 = ma(type1, src1, len1)
ma2 = ma(type2, src2, len2)

//ma predictions

pma11 = len1 > 2 ? (ma(type1, src1, len1 - 1) * (len1 - 1) + src1 * 1) / len1 : na
pma12 = len1 > 3 ? (ma(type1, src1, len1 - 2) * (len1 - 2) + src1 * 2) / len1 : na
pma13 = len1 > 4 ? (ma(type1, src1, len1 - 3) * (len1 - 3) + src1 * 3) / len1 : na

pma21 = len2 > 2 ? (ma(type2, src2, len2 - 1) * (len2 - 1) + src2 * 1) / len2 : na
pma22 = len2 > 3 ? (ma(type2, src2, len2 - 2) * (len2 - 2) + src2 * 2) / len2 : na
pma23 = len2 > 4 ? (ma(type2, src2, len2 - 3) * (len2 - 3) + src2 * 3) / len2 : na

//ma range bands

r1 = atr(atrPer1) * atrMult1
hBand1 = ma1 + r1
lBand1 = ma1 - r1

r2 = atr(atrPer2) * atrMult2
hBand2 = ma2 + r2
lBand2 = ma2 - r2

//drawings

ma1Plot = plot(showMA1 ? ma1 : na, "Fast MA", trendColor1 and ma1 > src1 ? color.maroon : trendColor1 and ma1 < src1 ? color.lime : trendColor1 ? color.gray : color.red, maThickness1, offset = shift1)
ma2Plot = plot(showMA2 ? ma2 : na, "Slow MA", trendColor2 and ma2 > src2 ? color.maroon : trendColor2 and ma2 < src2 ? color.lime : trendColor2 ? color.gray : color.green, maThickness2, offset = shift2)
fill(ma1Plot, ma2Plot, trendFill and ma1 > ma2 ? color.lime : trendFill and ma1 < ma2 ? color.maroon : na, 90)

plot(showMA1 and predict ? pma11 : na, "PossibleMA1-1", trendColor1 and ma1 > src1 ? color.maroon : trendColor1 and ma1 < src1 ? color.lime : trendColor1 ? color.gray : color.red, style = plot.style_circles, offset = shift1 + 1, show_last = 1)
plot(showMA1 and predict ? pma12 : na, "PossibleMA1-2", trendColor1 and ma1 > src1 ? color.maroon : trendColor1 and ma1 < src1 ? color.lime : trendColor1 ? color.gray : color.red, style = plot.style_circles, offset = shift1 + 2, show_last = 1)
plot(showMA1 and predict ? pma13 : na, "PossibleMA1-3", trendColor1 and ma1 > src1 ? color.maroon : trendColor1 and ma1 < src1 ? color.lime : trendColor1 ? color.gray : color.red, style = plot.style_circles, offset = shift1 + 3, show_last = 1)
plot(showMA2 and predict ? pma21 : na, "PossibleMA2-1", trendColor2 and ma2 > src2 ? color.maroon : trendColor2 and ma2 < src2 ? color.lime : trendColor2 ? color.gray : color.green, style = plot.style_circles, offset = shift2 + 1, show_last = 1)
plot(showMA2 and predict ? pma22 : na, "PossibleMA2-2", trendColor2 and ma2 > src2 ? color.maroon : trendColor2 and ma2 < src2 ? color.lime : trendColor2 ? color.gray : color.green, style = plot.style_circles, offset = shift2 + 2, show_last = 1)
plot(showMA2 and predict ? pma23 : na, "PossibleMA2-3", trendColor2 and ma2 > src2 ? color.maroon : trendColor2 and ma2 < src2 ? color.lime : trendColor2 ? color.gray : color.green, style = plot.style_circles, offset = shift2 + 3, show_last = 1)

plot(showBand1 ? hBand1 : na, "Fast Higher Band", trendColor1 and ma1 > src1 ? color.maroon : trendColor1 and ma1 < src1 ? color.lime : trendColor1 ? color.gray : color.red, offset = shift1)
plot(showBand1 ? lBand1 : na, "Fast Lower Band", trendColor1 and ma1 > src1 ? color.maroon : trendColor1 and ma1 < src1 ? color.lime : trendColor1 ? color.gray : color.red, offset = shift1)
plot(showBand2 ? hBand2 : na, "Slow Higher Band", trendColor2 and ma2 > src2 ? color.maroon : trendColor2 and ma2 < src2 ? color.lime : trendColor2 ? color.gray : color.green, offset = shift2)
plot(showBand2 ? lBand2 : na, "Slow Lower Band", trendColor2 and ma2 > src2 ? color.maroon : trendColor2 and ma2 < src2 ? color.lime : trendColor2 ? color.gray : color.green, offset = shift2)

//crosses & alerts

up = crossover(ma1, ma2)
down = crossover(ma2, ma1)

plotshape(signal ? up : na, "Buy", shape.triangleup, location.belowbar, color.green, offset = shift1, size = size.small)
plotshape(signal ? down : na, "Sell", shape.triangledown, location.abovebar, color.red, offset = shift1, size = size.small)

alertcondition(up, "Buy", "Buy")
alertcondition(down, "Sell", "Sell")

// @version=1

// Title: "Multi Bollinger Heat Bands - EMA/Breakout options".
// Author: JayRogers
//
// * Description *
//   Short: It's your Basic Bollinger Bands, but 3 of them, and some pointy things.
//
//   Long:  Three stacked sma based Bollinger Bands designed just to give you a quick visual on the "heat" of movement.
//          Set inner band as you would expect, then set your preferred additional multiplier increments for the outer 2 bands.
//          Option to use EMA as alternative basis, rather than SMA.
//          Breakout indication shapes, which have their own multiplier seperate from the BB's; but still tied to same length/period.

// strategy(shorttitle="[JR]MBHB_EBO", title="[JR] Multi Bollinger Heat Bands - EMA/Breakout options", overlay=true)

// Bollinger Bands Inputs
bb_use_ema = input(false, title="Use EMA Basis?")
bb_length = input(80, minval=1, title="Bollinger Length")
bb_source = input(close, title="Bollinger Source")
bb_mult = input(1.0, title="Base Multiplier", minval=0.001, maxval=50)
bb_mult_inc = input(1, title="Multiplier Increment", minval=0.001, maxval=2)
// Breakout Indicator Inputs
break_mult = input(3, title="Breakout Multiplier", minval=0.001, maxval=50)
breakhigh_source = input(high, title="High Break Source")
breaklow_source = input(low, title="Low Break Source")

bb_basis = bb_use_ema ? ema(bb_source, bb_length) : sma(bb_source, bb_length)

// Deviation
// * I'm sure there's a way I could write some of this cleaner, but meh.
dev = stdev(bb_source, bb_length)
bb_dev_inner = bb_mult * dev
bb_dev_mid = (bb_mult + bb_mult_inc) * dev
bb_dev_outer = (bb_mult + (bb_mult_inc * 2)) * dev
break_dev = break_mult * dev

// Upper bands
inner_high = bb_basis + bb_dev_inner
mid_high = bb_basis + bb_dev_mid
outer_high = bb_basis + bb_dev_outer
// Lower Bands
inner_low = bb_basis - bb_dev_inner
mid_low = bb_basis - bb_dev_mid
outer_low = bb_basis - bb_dev_outer

// Breakout Deviation
break_high = bb_basis + break_dev
break_low = bb_basis - break_dev

// plot basis
plot(bb_basis, title="Basis Line", color=color.yellow, transp=50)

// plot and fill upper bands
ubi = plot(inner_high, title="Upper Band Inner", color=color.red, transp=90)
ubm = plot(mid_high, title="Upper Band Middle", color=color.red, transp=85)
ubo = plot(outer_high, title="Upper Band Outer", color=color.red, transp=80)
fill(ubi, ubm, title="Upper Bands Inner Fill", color=color.red, transp=90)
fill(ubm, ubo, title="Upper Bands Outer Fill",color=color.red, transp=80)

// plot and fill lower bands
lbi = plot(inner_low, title="Lower Band Inner", color=color.green, transp=90)
lbm = plot(mid_low, title="Lower Band Middle", color=color.green, transp=85)
lbo = plot(outer_low, title="Lower Band Outer", color=color.green, transp=80)
fill(lbi, lbm, title="Lower Bands Inner Fill", color=color.green, transp=90)
fill(lbm, lbo, title="Lower Bands Outer Fill", color=color.green, transp=80)

// center channel fill
fill(ubi, lbi, title="Center Channel Fill", color=color.silver, transp=100)

// plot breakouts
plotshape(breakhigh_source >= break_high, title="High Breakout", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.tiny, color=color.white, transp=0)
plotshape(breaklow_source <= break_low, title="Low Breakout", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.tiny, color=color.white, transp=0)
High_Break = breakhigh_source >= break_high
Low_Break = breaklow_source <= break_low

// Conditions
Stop_Momentum = low < ma1

//Strategy Tester

strategy.entry("long", strategy.long, when=(up and (hlc3 < inner_high)))
strategy.close("long", when=down)

strategy.entry("longwickdown", strategy.long, when=Low_Break)
strategy.close("longwickdown", when=(high > ma1))

//true signals test

//var winCount = 0, var loseCount = 0, testBarIndex = 1
//if (up[testBarIndex] and close > close[testBarIndex]) or (down[testBarIndex] and close < close[testBarIndex])
//    label.new(bar_index, 0, "W", yloc = yloc.abovebar, color = color.green)
//    winCount := winCount + 1
//else if (up[testBarIndex] and close < close[testBarIndex]) or (down[testBarIndex] and close > close[testBarIndex])
//    label.new(bar_index, 0, "L", yloc = yloc.abovebar, color = color.red)
//    loseCount := loseCount + 1
//winRate = label.new(time + (time - time[1]) * 2, ohlc4, tostring(round(winCount / (winCount + loseCount) * 100)) + "%", xloc = xloc.bar_time, color = color.orange, style = label.style_label_left)
//if not na(winRate[1])
//    label.delete(winRate[1])

مزید