1. مربع
  2. درست رجحان الٹ حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی

درست رجحان الٹ حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-22 12:14:29
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی کا نام گولڈن کراس ڈیتھ کراس حکمت عملی ہے۔ اس کا بنیادی خیال مارکیٹ میں رجحان کی تبدیلیوں کو پکڑنے اور کم خرید / اعلی فروخت سے منافع حاصل کرنے کے لئے مختلف ٹائم فریموں کے دو چلتے ہوئے اوسط کے گولڈن کراس اور ڈیتھ کراس کے ذریعہ پیدا ہونے والے طاقتور سگنلز پر سرمایہ لگانا ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی میں ، ہم 50 پیریڈ اور 200 پیریڈ کی سادہ حرکت پذیر اوسط (ایس ایم اے) لائنوں کا حساب لگاتے ہیں۔ روایتی طور پر ، جب 50 دن کا ایس ایم اے 200 دن کے ایس ایم اے سے نیچے عبور کرتا ہے ، تو اسے موت کا کراس کہا جاتا ہے ، جو ایک bearish نقطہ نظر کی نشاندہی کرتا ہے۔ اور جب 50 دن کا ایس ایم اے 200 دن کے ایس ایم اے سے اوپر عبور کرتا ہے ، تو یہ سنہری کراس ہے جو تیزی کی نشاندہی کرتا ہے۔

تجارتی منطق صرف ان سگنلز کی بنیاد پر پوزیشنیں لینا ہے۔ موت کے کراس پر شارٹ اور گولڈن کراس پر لانگ۔ اس سے ہمیں مارکیٹ کے رجحان کے الٹ جانے پر موڑ کے مقامات کے ارد گرد منافع حاصل کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

اس کے علاوہ ، حکمت عملی بیک ٹسٹ کے لئے اپنی مرضی کے مطابق تاریخ کی حد فراہم کرتی ہے۔ لہذا ہم مختلف ادوار میں ان کراس اوور سگنلز کی اصل تاثیر کا جائزہ لے سکتے ہیں۔

فوائد

  1. اہم علاقوں کے قریب کھلی پوزیشنوں کے لئے مؤثر طریقے سے رجحان کی تبدیلی کے نقطہ نظر کو پکڑتا ہے
  2. مختلف ادوار کے دو ایس ایم اے کا امتزاج غلط سگنل کو فلٹر کرتا ہے
  3. بیک ٹسٹنگ کی خصوصیت مارکیٹ کے نظام میں اصل کارکردگی کا جائزہ لیتی ہے
  4. صاف پلاٹ بصری طور پر کراس اوور سگنل اور پوزیشن کی تبدیلیوں کو ظاہر کرتے ہیں

خطرات

  1. ایس ایم اے کراسز انتہائی الٹ جانے میں تاخیر کرتے ہیں اور ان کی پیش گوئی نہیں کرسکتے ہیں
  2. بیک ٹسٹ کے اعداد و شمار لاگت اور سلائڈنگ کی وجہ سے زندہ کارکردگی سے مختلف ہوسکتے ہیں
  3. پیرامیٹرز کے انتخاب جیسے ایس ایم اے کی مدت نتائج کو بہت متاثر کرتی ہے
  4. بنیادی اور تکنیکی شامل کرنے کی ضرورت ہے، نہ صرف مکینیکل ٹریڈنگ

خطرات سے نمٹنے کے لیے، ہم پیرامیٹرز کو بہتر بناسکتے ہیں، فلٹرز شامل کر سکتے ہیں، خطرے کا انتظام کر سکتے ہیں، خطرے کو کم سے کم کرنے کے لیے حکمت عملی کو کاغذ پر تجارت کر سکتے ہیں۔

بہتر مواقع

اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے اہم طریقے شامل ہیں:

  1. مختلف مدت کے مجموعوں کے ایس ایم اے کی جانچ
  2. فلٹرز شامل کریں جیسے حجم، اتار چڑھاؤ کو روکنے کے لئے
  3. فلٹر کے لئے معاشی اعداد و شمار یا خبریں شامل کرنا
  4. سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو لاگو کریں جیسے منتقل / وقت رک جاتا ہے
  5. مختلف انعقاد کی مدت میں کارکردگی کا اندازہ

پیرامیٹر اثرات کا جائزہ لینے سے، ہم بہتر چلتی اوسط کراس اوور سسٹم دریافت کر سکتے ہیں.

نتیجہ

یہ حکمت عملی مارکیٹوں میں اہم موڑ کے مقامات پر قبضہ کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط کراس کے کلاسیکی تکنیکی اشارے کا فائدہ اٹھاتی ہے۔ سادہ منطق اور آسان بیک ٹیسٹ کی خصوصیات کے ساتھ ، یہ وسیع تر نظام کے حصے کے طور پر رجحانات کو ٹریک کرنے میں مدد فراہم کرسکتا ہے۔ لیکن حقیقی دنیا کی تجارت میں اب بھی مختلف بیرونی عوامل پر غور کرنے کی ضرورت ہے ، نہ کہ صرف اندھے پن سے سگنلز پر انحصار کرنا۔

/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("[S_R__9] - Death and Golden Cross", overlay=true)

// Specific Time Date Range For Backtest
startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group='DATE CONFIG')
startMonth = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group='DATE CONFIG')
startYear = input.int(title='Start Year', defval=2023, minval=1800, maxval=2100, group='DATE CONFIG')

endDate = input.int(title='End Date', defval=31, minval=1, maxval=31, group='DATE CONFIG')
endMonth = input.int(title='End Month', defval=12, minval=1, maxval=12, group='DATE CONFIG')
endYear = input.int(title='End Year', defval=2023, minval=1800, maxval=2100, group='DATE CONFIG')

SPECIFIC_DATE = input.bool(title='USE SPECIFIC DATE ?', defval=false, group='DATE CONFIG')

inDateRange = SPECIFIC_DATE ? time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0) and time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0) : true

// Calculate 50 SMA and 200 SMA
sma50 = ta.sma(close, 50)
sma200 = ta.sma(close, 200)

// Detect a Death Cross (50 SMA crossing below 200 SMA)
deathCross = ta.crossunder(sma50, sma200)
// Detect a Golden Cross (50 SMA crossing above 200 SMA)
goldenCross = ta.crossover(sma50, sma200)

// Strategy Execution
if (inDateRange)
    if (deathCross)
        strategy.entry("Death Cross long", strategy.short)

    if (goldenCross)
        strategy.entry("Golden Cross short", strategy.long)

// Plot SMAs
plot(sma50, color=color.red, title="50 SMA")
plot(sma200, color=color.blue, title="200 SMA")

// Plotting Death Cross signal
plotshape(series=deathCross and inDateRange, title="Death Cross Signal", location=location.belowbar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="DEATH CROSS")

// Plotting Golden Cross signal
plotshape(series=goldenCross and inDateRange, title="Golden Cross Signal", location=location.abovebar, color=color.green, style=shape.labelup, text="GOLDEN CROSS")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں