
بہتر ای ایم اے گولڈ کراسنگ حکمت عملی ای ایم اے اشارے پر عمل پیرا ایک سادہ اور موثر مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ہے۔ یہ مختلف ادوار کے ای ایم اے اوسط کے مابین کراسنگ کو خرید اور فروخت کے اشارے کے طور پر استعمال کرتا ہے ، اور خطرے کے انتظام کے اصولوں کے ساتھ مل کر پوزیشن مینجمنٹ کرتا ہے۔
اس حکمت عملی کا نام ہےEMA گولڈن کراس حکمت عملی کو بہتر بنانا。 جن میں اصلاحی دو حروف اس حکمت عملی کی بنیادی EMA حکمت عملی کی بنیاد پر پیرامیٹرز اور میکانزم کی اصلاح کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ ای ایم اے اس کے بنیادی اشارے کی نمائندگی کرتا ہے جو ایک اشاریہ کی حرکت پذیری اوسط ہے۔ گولڈ کراس اس کے تجارتی سگنل کی پیداوار کا حوالہ دیتا ہے جو مختلف EMA اوسط لائنوں سے حاصل کردہ گولڈ کراس ہے۔
اس حکمت عملی کا بنیادی اصول یہ ہے کہ: دو مختلف پیرامیٹرز کے سیٹوں کے EMA کی اوسط لائن کا حساب لگایا جائے ، جب کم دورانیے کی EMA نیچے سے اوپر کی طرف سے طویل دورانیے کی EMA کو توڑنے پر خریدنے کا اشارہ پیدا کرتی ہے۔ اور جب مختصر دورانیے کی EMA اوپر سے نیچے کی طرف سے طویل دورانیے کی EMA کو توڑنے پر فروخت کرنے کا اشارہ پیدا کرتی ہے۔ یہاں 7 دورانیے اور 20 دورانیے کی EMA کو ایک ساتھ منتخب کیا گیا ہے ، جس سے تیز لائن اور آہستہ لائن تشکیل دی گئی ہے۔
کوڈ میں منظورfastEMA = ema(close, fastLength)اورslowEMA = ema(close, slowLength)7 دن ای ایم اے اور 20 دن ای ایم اے کا حساب لگانے اور اس کا نقشہ تیار کرنے کے لئے۔crossover(fastEMA, slowEMA)جب شرط قائم ہوتی ہے تو خریدنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب تیز لائن نیچے سست لائن ٹوٹ جاتی ہے ، یعنیcrossunder(fastEMA, slowEMA)جب شرط قائم ہوتی ہے تو بیچنے کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔
EMA گولڈن کراس حکمت عملی کو بہتر بنانااس کے کچھ فوائد ہیں:
آسان آپریشنصرف ای ایم اے کی اوسط لائن پر مبنی گولڈ کراس ٹریڈنگ سگنل ، آسانی سے سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے موزوں ہے ، جو مقدار کی تجارت کو خودکار بنانے کے لئے موزوں ہے۔
ریورس کیپچرEMA ایک رجحان ٹریکنگ اشارے کے طور پر ، جب قلیل مدتی اور طویل مدتی EMA ایک کراس ہوتا ہے تو ، اس کا مطلب اکثر قلیل مدتی رجحان اور طویل مدتی رجحان کا الٹ ہوتا ہے ، جس سے الٹ کو پکڑنے کا موقع ملتا ہے۔
ہموار، شور مچانے والا۔EMA خود کو ہموار کرنے کی خصوصیت رکھتا ہے ، جس سے قلیل مدتی مارکیٹ کے شور کو دور کرنے میں مدد ملتی ہے ، جس سے اعلی معیار کے تجارتی سگنل پیدا ہوتے ہیں۔
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے ڈیزائنFAST EMA اور SLOW EMA کے دورانیے کو بہتر طور پر منتخب کیا گیا ہے ، جس میں پکڑے جانے والے الٹ اور فلٹرنگ شور کے مابین توازن پیدا کیا گیا ہے ، جس سے مستحکم سگنل پیدا ہوتا ہے۔
پوزیشن مینجمنٹ سائنساے ٹی آر اور رسک ریٹرن ریٹرن کے مطابق پوزیشن مینجمنٹ کو بہتر بنائیں ، ایک ہی تجارت کے خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کریں ، اور مضبوط فنڈ مینجمنٹ کو یقینی بنائیں۔
EMA گولڈن کراس حکمت عملی کو بہتر بنانااس کے ساتھ ساتھ کچھ خطرات بھی ہیں، جن میں سے کچھ درج ذیل ہیں:
رجحان سازی مارکیٹ کے لئے موزوں نہیںای ایم اے کراسنگ رجحان سازی مارکیٹوں کے لئے ناقص موافقت ہے ، اور اس سے زیادہ غیر موثر سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔
اعلی پیرامیٹر حساسیتFAST EMA اور SLOW EMA کے انتخاب سے حکمت عملی کے اثر و رسوخ پر نمایاں اثر پڑتا ہے ، اور اس کی محتاط جانچ اور اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے۔
سگنل میں تاخیر کا مسئلہای ایم اے کراسنگ سگنل خود ہی کچھ تاخیر کا شکار ہے ، اور ممکنہ طور پر بہترین داخلے کے وقت سے محروم ہے۔
نقصان کا خطرہموجودہ کوڈ میں ابھی تک اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار متعارف نہیں کیا گیا ہے ، جس سے انخلا کا زیادہ خطرہ ہے۔
اس کا حل یہ ہے:
ایک ملٹی فیکٹر ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے، رجحانات کا تعین کرنے کے لئے دیگر اشارے متعارف کرایا؛
اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ:
دیگر پیشگی اشارے کے ساتھ مل کر جیسے اضافے کے اشارے MACD کے صفر محور کراس؛
معقول اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی تیار کریں۔ جیسے اے ٹی آر ضرب اسٹاپ یا اختتامی نقصان۔
EMA گولڈن کراس حکمت عملی کو بہتر بنانااس کے علاوہ ، اس میں مندرجہ ذیل پہلوؤں پر توجہ مرکوز کی گئی ہے:
کثیر مارکیٹ کے لئے مرضی کے مطابق│ مارکیٹ کی حالت کا تعین کرنے کے لئے، رجحانات کے دوران حکمت عملی کو بند کرنے کے لئے، غیر فعال سگنل کو کم کرنے کے لئے │
پیرامیٹرز تلاش کریںجینیاتی الگورتھم وغیرہ کے ذریعہ بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں ، حکمت عملی کی استحکام کو بہتر بنائیں۔
سٹاپ نقصان کا نظام متعارف کرایا گیامعقول اسٹاپ رولز کا تعین کریں۔ جیسے اے ٹی آر متحرک اسٹاپ ، موبائل اسٹاپ یا مارکیٹنگ اسٹاپ۔
ریٹرننگ سائیکل کی اصلاحمختلف ٹائم لیول کے اعداد و شمار کا تجزیہ کریں تاکہ حکمت عملی کے نفاذ کے بہترین دورانیے کا تعین کیا جاسکے۔
پوزیشن مینجمنٹ کی اصلاحخطرے اور منافع کے درمیان بہترین توازن تلاش کرنے کے لئے پوزیشننگ الگورتھم کو بہتر بنائیں۔
ان اصلاحاتی اقدامات سے غیر ضروری اشاروں کو کم کرنے ، واپسی کے خطرات کو کنٹرول کرنے اور حکمت عملی کے استحکام اور منافع کو بہتر بنانے میں مدد ملے گی۔
EMA گولڈن کراس حکمت عملی کو بہتر بنانایہ ایک سادہ اور موثر مقدار کی حکمت عملی ہے۔ یہ ای ایم اے کی عمدہ خصوصیات کا استعمال کرتے ہوئے تجارتی سگنل بناتا ہے ، اور اس کی بنیاد پر اس کی اصلاح کے لئے ڈیزائن کیا جاتا ہے۔ اس حکمت عملی میں آسانی سے کام کرنے ، ریورس کیپنگ کی طاقت ، پیرامیٹرز کی اصلاح اور پوزیشن کا سائنسی انتظام کرنے جیسے فوائد ہیں۔ اس کے ساتھ ہی ، مارکیٹ میں موافقت کے کچھ خطرات اور سگنل کے معیار کے خطرات بھی موجود ہیں۔ مستقبل میں اصلاح کی گنجائش حکمت عملی کی استحکام اور کثیر منڈی موافقت کو بڑھانے میں ہے۔ مسلسل اصلاح کے عمل کے ذریعہ ، اس حکمت عملی کو ایک قابل اعتماد مقدار کا حل بننے کا امکان ہے۔
/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mayurtale972
//@version=4
strategy("Optimized EMA Crossover Strategy - 15-Min", overlay=true, shorttitle="EMA15")
// Input parameters
fastLength = input(7, title="Fast EMA Length")
slowLength = input(20, title="Slow EMA Length")
riskRewardRatio = input(2.5, title="Risk-Reward Ratio")
// Calculate EMAs
fastEMA = ema(close, fastLength)
slowEMA = ema(close, slowLength)
// Plot EMAs on the chart
plot(fastEMA, color=color.blue, title="Fast EMA")
plot(slowEMA, color=color.red, title="Slow EMA")
// Entry conditions
longCondition = crossover(fastEMA, slowEMA)
shortCondition = crossunder(fastEMA, slowEMA)
// Exit conditions
closeLongCondition = crossunder(fastEMA, slowEMA)
closeShortCondition = crossover(fastEMA, slowEMA)
// Calculate position size based on risk-reward ratio
riskAmount = 1.5
positionSize = strategy.equity * riskAmount / (riskRewardRatio * atr(14))
// Execute trades with calculated position size
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
// Exit trades based on conditions
strategy.close("Long", when=closeLongCondition)
strategy.close("Short", when=closeShortCondition)
// Plot entry and exit points on the chart
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")
plotshape(series=closeLongCondition, title="Close Buy Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, text="Close Buy")
plotshape(series=closeShortCondition, title="Close Sell Signal", color=color.green, style=shape.labelup, text="Close Sell")