1. مربع
  2. EVWMA پر مبنی MACD ٹریڈنگ حکمت عملی

EVWMA پر مبنی MACD ٹریڈنگ حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-22 10:50:25
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک ایم اے سی ڈی ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو لچکدار حجم وزن والی چلتی اوسط (ای وی ڈبلیو ایم اے) پر مبنی ہے۔ یہ ای وی ڈبلیو ایم اے کے فوائد کو استعمال کرتی ہے اور واضح تجارتی سگنل اور مضبوط عملی صلاحیت کے ساتھ حکمت عملی تیار کرتی ہے۔

اصول

ای وی ڈبلیو ایم اے اشارے میں متحرک اوسط کے حساب میں حجم کی معلومات شامل ہوتی ہیں ، جس سے متحرک اوسط قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کو زیادہ درست طریقے سے ظاہر کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ اس حکمت عملی میں فاسٹ لائن اور سست لائن کے حساب کتاب دونوں ای وی ڈبلیو ایم اے پر مبنی ہیں۔ فاسٹ لائن کی پیرامیٹر کی ترتیبات قلیل مدتی قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کو پکڑنے کے لئے زیادہ حساس ہیں۔ سست لائن کی پیرامیٹر کی ترتیبات کچھ شور کو فلٹر کرنے کے لئے زیادہ مضبوط ہیں۔ دو ای وی ڈبلیو ایم اے کے ذریعہ تشکیل شدہ ایم اے سی ڈی کراس اوور پر لمبے اور مختصر سگنل کو متحرک کرتا ہے ، اور ہسٹوگرام بصری طور پر بہتر تجارتی اشارے فراہم کرتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ ای وی ڈبلیو ایم اے اشارے کی طاقت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے ، ایم اے سی ڈی حکمت عملی کی پیرامیٹرز کی ترتیبات زیادہ مستحکم ہوجاتی ہیں اور تجارتی سگنل زیادہ واضح ہوجاتے ہیں۔ سادہ حرکت پذیر اوسط کے مقابلے میں ، ای وی ڈبلیو ایم اے مارکیٹ کے رجحان کی تبدیلیوں کو بہتر طور پر سمجھ سکتا ہے۔ اس سے حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستحکم کام کرنے کے لئے زیادہ موافقت پذیر بناتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا بنیادی خطرہ یہ ہے کہ ایم اے سی ڈی خود ایک خاص تاخیر کا شکار ہے اور قیمتوں میں ردوبدل کو فوری طور پر پکڑ نہیں سکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، ای وی ڈبلیو ایم اے کی پیرامیٹر کی ترتیبات حکمت عملی کی کارکردگی کو بھی متاثر کرتی ہیں۔ اگر تیز اور سست لائن پیرامیٹرز کو صحیح طریقے سے ترتیب نہیں دیا جاتا ہے تو ، تجارتی سگنل افراتفری کا شکار ہوں گے ، جس سے منافع کو متاثر ہوگا۔

خطرات کو کم کرنے کے ل parameters ، پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کیا جانا چاہئے تاکہ تیز اور سست لائنوں کے مابین اعتدال پسند فرق ہو۔ ہسٹوگرام یہ فیصلہ کرنے میں مدد کرسکتا ہے کہ آیا پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہے۔ اس کے علاوہ ، اسٹاپ نقصان کی حکمت عملیوں کو بھی ڈیزائن کیا جاسکتا ہے تاکہ زیادہ سے زیادہ بڑے سنگل نقصانات سے بچ سکے۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے اہم پہلوؤں میں شامل ہیں:

  1. ای وی ڈبلیو ایم اے پیرامیٹرز کو مارکیٹ کے حالات کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لئے موافقت پذیر پیرامیٹر سیٹنگ کی تکنیک کا استعمال کریں تاکہ سگنل کی وضاحت کو یقینی بنایا جاسکے۔

  2. اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو بڑھانا تاکہ واحد نقصانات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کیا جاسکے۔

  3. غلط سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے دوسرے اشارے شامل کریں۔ مثال کے طور پر ، حجم کے ساتھ مل کر صرف قیمت میں نمایاں تبدیلیوں کے دوران سگنل کو متحرک کریں۔

  4. انٹری پوائنٹ کے انتخاب کو بہتر بنائیں۔ فی الحال حکمت عملی ایم اے سی ڈی صفر لائن کراس اوورز پر پوزیشن کھولتی ہے۔ جانچ پڑتال کی جاسکتی ہے کہ آیا انحراف کا استعمال بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

نتیجہ

یہ حکمت عملی ایک آسان اور عملی ایم اے سی ڈی حکمت عملی بنانے کے لئے ای وی ڈبلیو ایم اے اشارے کے فوائد کا استعمال کرتی ہے۔ اس میں بہتر استحکام اور موافقت ہے۔ اسی وقت ، اس میں ایم اے سی ڈی میں موجود لیگ کا مسئلہ بھی ہے۔ ہم موافقت پذیر پیرامیٹر کی اصلاح ، اسٹاپ نقصان ڈیزائن ، سگنل فلٹرنگ اور دیگر پہلوؤں کے ذریعے حکمت عملی کی استحکام کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("QuantNomad - EVWMA MACD Strategy", shorttitle = "EVWMA MACD", overlay = false)

// Inputs
fast_sum_length = input(10, title = "Fast Sum Length",  type = input.integer)
slow_sum_length = input(20, title = "Slow Sum Length",  type = input.integer)
signal_length   = input(9,  title = "Signal Smoothing", type = input.integer, minval = 1, maxval = 50)

// Calculate Volume Period
fast_vol_period = sum(volume, fast_sum_length)
slow_vol_period = sum(volume, slow_sum_length)

// Calculate EVWMA
fast_evwma = 0.0
fast_evwma := ((fast_vol_period - volume) * nz(fast_evwma[1], close) + volume * close) / (fast_vol_period)

// Calculate EVWMA
slow_evwma = 0.0
slow_evwma := ((slow_vol_period - volume) * nz(slow_evwma[1], close) + volume * close) / (slow_vol_period)

// Calculate MACD
macd   = fast_evwma - slow_evwma
signal = ema(macd, signal_length)
hist   = macd - signal

// Plot 
plot(hist,   title = "Histogram", style = plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #EF5350) ), transp=0 )
plot(macd,   title = "MACD",      color = #0094ff, transp=0)
plot(signal, title = "Signal",    color = #ff6a00, transp=0)

// Strategy
strategy.entry("Long",   true, when = crossover(fast_evwma, slow_evwma))
strategy.entry("Short", false, when = crossunder(fast_evwma, slow_evwma))
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں