1. مربع
  2. دوہری حرکت پذیر اوسط گولڈن کراس حکمت عملی

دوہری حرکت پذیر اوسط گولڈن کراس حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-17 17:38:36
ٹیگز:

img

جائزہ

ڈبل موونگ ایوریج گولڈن کراس حکمت عملی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو موونگ ایوریجز پر مبنی ہے۔ مختلف ادوار کے موونگ ایوریجز کا حساب لگاتے ہوئے ، یہ مارکیٹ کے رجحانات اور تجارتی مواقع کا جائزہ لیتا ہے۔ جب قلیل مدتی موونگ ایوریج طویل مدتی موونگ ایوریج سے تجاوز کرتی ہے تو ، خرید سگنل کے طور پر ایک سنہری کراس تشکیل دیا جاتا ہے۔ جب قلیل مدتی موونگ ایوریج طویل مدتی موونگ ایوریج سے نیچے عبور کرتی ہے تو ، موت کا کراس فروخت سگنل کے طور پر تشکیل دیا جاتا ہے۔

حکمت عملی منطق

دوہری حرکت پذیر اوسط گولڈن کراس حکمت عملی کا بنیادی منطق حرکت پذیر اوسط کی ہموار خصوصیات میں ہے۔ حرکت پذیر اوسط مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے شور کو فلٹر کرسکتے ہیں اور عام رجحانات کی سمتوں کی نشاندہی کرسکتے ہیں۔ قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کے لئے زیادہ حساس ہے ، حالیہ مدت میں قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی معلومات حاصل کرتا ہے۔ طویل مدتی حرکت پذیر اوسط حالیہ قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کا آہستہ آہستہ جواب دیتا ہے ، جو مارکیٹ کے طویل مدتی رجحان کی عکاسی کرتا ہے۔ جب قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط طویل مدتی حرکت پذیر اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مارکیٹ ایک نیا اپ ٹرینڈ تشکیل دے رہی ہے۔ جب قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط طویل مدتی حرکت پذیر اوسط سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ اپ ٹرینڈ ختم ہو رہا ہے اور کسی کو پوزیشنوں سے باہر نکلنے پر غور کرنا چاہئے۔

دوہری حرکت پذیر اوسط حکمت عملی کا ایک اور اہم نکتہ آر ایس آئی اشارے ہے۔ آر ایس آئی مؤثر طریقے سے یہ طے کرسکتا ہے کہ آیا مارکیٹ زیادہ خرید یا زیادہ فروخت کی حالت میں ہے۔ آر ایس آئی کو شامل کرکے ، یہ مارکیٹ کے موڑ کے مقامات کے ارد گرد غلط تجارتی سگنل پیدا کرنے سے بچتا ہے۔ یہ حکمت عملی صرف اس وقت خرید اور فروخت کے سگنل پیدا کرے گی جب آر ایس آئی معیار پر پورا اترتا ہے۔

خاص طور پر، تجارتی منطق مندرجہ ذیل ہے:

  1. 20، 50، اور 100 دورانیہ چلتی اوسط کا حساب لگائیں
  2. چیک کریں کہ آیا 20 پیریڈ کا چلتا ہوا اوسط 50 اور 100 پیریڈ کے چلتے ہوئے اوسط سے اوپر جاتا ہے ، جو ممکنہ اپ ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے
  3. اس کے علاوہ چیک کریں کہ آیا آر ایس آئی 50 سے کم ہے ، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ زیادہ خریدنے کی حالت میں نہیں ہے
  4. اگر تینوں معیار پورے ہوں تو خریدنے کا اشارہ دیں
  5. چیک کریں کہ آیا 20 پیریڈ کا چلتا ہوا اوسط 50 اور 100 پیریڈ کے چلتے ہوئے اوسط سے نیچے گزرتا ہے ، جو ممکنہ ڈاؤن ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے
  6. اس کے علاوہ چیک کریں کہ آیا آر ایس آئی 48.5 سے زیادہ ہے، جس سے یہ پتہ چلتا ہے کہ oversold حالت میں نہیں
  7. اگر تینوں معیار پورے ہوں تو فروخت کا اشارہ بنائیں

متعدد پیرامیٹرز کو ملا کر یہ حکمت عملی غلط سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتی ہے اور تجارتی فیصلوں کی درستگی کو بہتر بناسکتی ہے۔

فوائد

دوہری حرکت پذیر اوسط گولڈن کراس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. حکمت عملی منطق سادہ اور واضح ہے، سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان ہے
  2. پیرامیٹرز مختلف مارکیٹوں کے مطابق منتقل اوسط ادوار کو ایڈجسٹ کرنے کی طرف سے اصلاح کے لئے لچکدار ہیں
  3. چلتی اوسط اور آر ایس آئی کا امتزاج شور کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرسکتا ہے اور حقیقی مارکیٹ کے رجحانات کا اندازہ کرسکتا ہے
  4. بیک ٹیسٹ سے پتہ چلتا ہے کہ یہ حکمت عملی مستحکم واپسی اور کم کھینچنے کی پیشکش کرتی ہے
  5. اسٹریٹجی کو مشین لرننگ اور دیگر جدید تکنیکوں سے مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے

خطرات

اس حکمت عملی سے وابستہ خطرات میں شامل ہیں:

  1. چلتی اوسطاً مارکیٹ کے شدید اتار چڑھاؤ کے دوران تاخیر کا شکار ہوسکتے ہیں ، بہترین اندراج اور باہر نکلنے کے مقامات کی کمی
  2. حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹر کی اصلاح پر بہت زیادہ منحصر ہے
  3. مارکیٹ کے نظام میں طویل مدتی تبدیلیاں پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہوسکتی ہیں
  4. مکینیکل ٹریڈنگ سسٹم کے نتیجے میں موڑ کے مقامات پر مرکوز پوزیشنیں اور زیادہ خطرہ ہوسکتا ہے

خطرات کو کم کرنے کے لئے، مندرجہ ذیل پہلوؤں میں اصلاحات کی جا سکتی ہیں:

  1. مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی تعدد اور شدت کی بنیاد پر متحرک اوسط ادوار کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ میٹرکس کو شامل کریں
  2. پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ ماڈل شامل کریں
  3. انفرادی تجارتوں پر نیچے کی طرف روکنے کے لئے سٹاپ نقصان کی حد مقرر کریں
  4. مرکوز پوزیشنوں سے وابستہ خطرات کو کم کرنے کے لئے پوزیشن سائزنگ کے نظام کو اپنانا

بہتر مواقع

دوہری حرکت پذیر اوسط گولڈن کراس کی حکمت عملی میں مزید بہتری کی گنجائش ہے:

  1. استحکام کو بہتر بنانے کے لئے حجم، بولنگر بینڈ جیسے اضافی فلٹر شامل کریں
  2. مشینی سیکھنے کی تکنیکوں کو خودکار طور پر پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے اور موافقت کو بڑھانے کے لئے لاگو کریں
  3. ترقی پذیر مارکیٹ کے منظر نامے کی بنیاد پر چلتی اوسط مدت کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے موافقت پذیر اسکیموں کا ڈیزائن
  4. اعلی درجے کی رسک مینجمنٹ سسٹم کو متحرک طور پر پوزیشنوں کے سائز میں شامل کریں تاکہ رسک اپٹیک کے مطابق ہو
  5. استحکام کو بہتر بنانے کے لئے متعدد ماڈلز کے ساتھ الگوس مجموعہ کے نظام کی تعمیر

نتیجہ

ڈبل موونگ ایوریج گولڈن کراس حکمت عملی ایک کلاسیکی قاعدہ پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ لچکدار پیرامیٹر ٹوننگ اور اچھے بیک ٹیسٹ نتائج کے ساتھ نافذ کرنا آسان ہے۔ یہ نوسکھئیے کوانٹس کے لئے ایک بہترین نقطہ اغاز کی حیثیت رکھتا ہے۔ تاہم ، اس کی کچھ اندرونی حدود ہیں۔ مزید تحقیق اور اصلاح کے ساتھ ، اسے پائیدار منافع بخش ہونے کے لئے زیادہ ذہین اور مستحکم نظام میں بڑھا سکتا ہے۔

/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//Based on Larry Connors RSI-2 Strategy - Lower RSI
strategy(title="EA_3Minute_MagnetStrat", shorttitle="EA_3Minute_MagnetStrat", overlay=false)
src = close, 
//RSI CODE
up = rma(max(change(src), 0), 30)
down = rma(-min(change(src), 0), 30)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
//Criteria for Moving Avg rules
ma20= vwma(close,20)
ma50 = vwma(close,50)
ma100= vwma(close,100)

//Rule for RSI Color
//col = ma30 > ma50 > ma200 and rsi <=53?lime: ma50 < ma200  and rsi >= 60?red : silver
long1 = ma20 > ma50 and ma50 > ma100 and rsi < 50 
short1 = ma20 < ma50 and ma50 < ma100 and rsi > 48.5 
//plot(rsi, title="RSI", style=line, linewidth=1,color=col)
//plot(100, title="Upper Line 100",style=line, linewidth=3, color=aqua)
//plot(0, title="Lower Line 0",style=line, linewidth=3, color=aqua)

//band1 = plot(60, title="Upper Line 60",style=line, linewidth=1, color=aqua)
//band0 = plot(44, title="Lower Line 40",style=line, linewidth=1, color=aqua)
//fill(band1, band0, color=silver, transp=90)
//strategy.entry ("buy", strategy.long, when=long)
//strategy.entry ("sell", strategy.short, when=short)
//plot(long,"long",color=green,linewidth=1)
//plot(short,"short",color=red,linewidth=1)
//
long = long1[1] == 0 and long1 == 1
short = short1[1] == 0 and short1 == 1
longclose = long[3] == 1
shortclose = short[3] == 1

//Alert

strategy.entry("short", strategy.short,qty = 1, when=short)
strategy.entry("long", strategy.long,qty=1, when=long)
plot(long,"long",color=green,linewidth=1)
plot(short,"short",color=red,linewidth=1)
strategy.close("long",when=longclose)
strategy.close("short",when=shortclose)

//strategy.exit(id="long",qty = 100000,when=longclose)
//strategy.exit(id="short",qty = 100000,when=shortclose)
plot(longclose,"close",color=blue,linewidth=1)
plot(shortclose,"close",color=orange,linewidth=1)
//strategy.exit(id="Stop", profit = 20, loss = 100)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں