1. مربع
  2. ڈبل ای ایم اے کراس اوور کے متحرک سٹاپ نقصان پر مبنی حکمت عملی کے بعد رجحان

ڈبل ای ایم اے کراس اوور کے متحرک سٹاپ نقصان پر مبنی حکمت عملی کے بعد رجحان

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-29 09:57:20
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی دو طرفہ رجحان کی پیروی کے لئے ای ایم اے لائنوں کے سنہری کراس اور مردہ کراس کا استعمال کرتی ہے ، اور مارکیٹ میں رجحان کی نقل و حرکت کو پکڑنے کے لئے لمبی اور مختصر پوزیشنوں کے لئے متحرک اسٹاپ نقصان کی لائنیں مرتب کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

  1. تیز رفتار EMA لائن (5 دن) اور سست EMA لائن (20 دن) کا حساب لگائیں
  2. جب تیز رفتار لائن نیچے سے سست لائن سے اوپر سے گزرتی ہے تو لمبا سفر کریں؛ جب تیز رفتار لائن اوپر سے سست لائن سے نیچے سے گزرتی ہے تو مختصر سفر کریں
  3. لانگ انٹری کے بعد، انٹری کی قیمت پر متحرک سٹاپ نقصان مقرر کریں * (1 - لانگ اسٹاپ نقصان فیصد) ؛ شارٹ انٹری کے بعد، انٹری کی قیمت پر متحرک سٹاپ نقصان مقرر کریں * (1 + شارٹ اسٹاپ نقصان فیصد)
  4. اسٹاپ نقصان کے ساتھ باہر نکلنے کی پوزیشن ایک بار جب قیمت اسٹاپ نقصان کی سطح تک پہنچ جاتی ہے

فوائد کا تجزیہ

  1. ای ایم اے لائنوں میں رجحانات کی نگرانی میں مضبوط صلاحیتیں ہیں۔ ڈبل کراس اوور مؤثر طریقے سے رجحانات کے مواقع کو پکڑنے کے لئے ٹائمنگ ٹول کے طور پر کام کرتا ہے۔
  2. متحرک سٹاپ نقصان منافع کے ساتھ ساتھ چلتا ہے، زیادہ سے زیادہ رجحان پکڑنے منافع
  3. vwap کے ساتھ اضافی فلٹر whipsaws میں پھنس جانے سے بچتا ہے اور سگنل کے معیار کو بہتر بناتا ہے

خطرے کا تجزیہ

  1. ایک خالص رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی کے طور پر، یہ whipsaws کے ساتھ بازاروں کی حد تک کمزور ہے
  2. زیادہ سے زیادہ کھوئے ہوئے سٹاپ نقصان سے بڑے نقصانات ہوسکتے ہیں
  3. ای ایم اے کراس اوور سگنلز کی پسماندہ نوعیت بہترین انٹری پوائنٹس سے محروم ہوسکتی ہے

اے ٹی آر پر مبنی رسک مینجمنٹ ، اسٹاپ نقصان کے قوانین کو بہتر بنانا ، فلٹر اشارے شامل کرنا وغیرہ جیسے بہتری سے حکمت عملی کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔

بہتری کی ہدایات

  1. بہتر انکولی رکاوٹوں کو مقرر کرنے کے لئے اے ٹی آر یا ڈونچ جیسے متحرک اسٹاپ نقصان کے اشارے شامل کریں
  2. خراب تجارت سے بچنے کے لئے MACD، KDJ جیسے مزید فلٹر اشارے شامل کریں
  3. بہترین EMA لمبائی مجموعہ تلاش کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں
  4. بہترین پیرامیٹرز کو دریافت کرنے کے لئے مشین سیکھنے کے طریقوں کا استعمال کریں

نتیجہ

اختتام کے طور پر ، یہ حکمت عملی کے بعد ایک بہت ہی عام رجحان ہے۔ متحرک اسٹاپ نقصان کے ساتھ ڈبل ای ایم اے کراس اوور مؤثر طریقے سے رجحان کے منافع کو لاک کرسکتا ہے۔ دریں اثنا ، پسماندہ سگنل اور وسیع پیمانے پر رکنے جیسے خطرات اب بھی موجود ہیں۔ پیرامیٹر ٹیوننگ ، رسک مینجمنٹ ، فلٹر کے اضافے وغیرہ کے ذریعے ، مزید اصلاح سے بہتر نتائج برآمد ہوسکتے ہیں۔

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5

strategy("EMA Crossover Strategy", shorttitle="EMAC", overlay=true,calc_on_every_tick=true)

// Input parameters
shortEmaLength = input(5, title="Short EMA Length")
longEmaLength = input(20, title="Long EMA Length")
priceEmaLength = input(1, title="Price EMA Length")

// Set stop loss level with input options (optional)
longLossPerc = input.float(0.05, title="Long Stop Loss (%)",
     minval=0.0, step=0.1) * 0.01

shortLossPerc = input.float(0.05, title="Short Stop Loss (%)",
     minval=0.0, step=0.1) * 0.01

// Calculating indicators
shortEma = ta.ema(close, shortEmaLength)
longEma = ta.ema(close, longEmaLength)
//priceEma = ta.ema(close, priceEmaLength)
vwap = ta.vwap(close)

// Long entry conditions
longCondition = ta.crossover(shortEma, longEma) and close > vwap
// Short entry conditions
shortCondition = ta.crossunder(shortEma, longEma) and close > vwap

// STEP 2:
// Determine stop loss price
longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)


if (longCondition)
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Long",from_entry = "Enter Long",stop= longStopPrice)
plotshape(series=longCondition, title="Long Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)


if (shortCondition)
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Enter Short",stop = shortStopPrice)
plotshape(series=shortCondition, title="Short Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar)

// Stop loss levels
//longStopLoss = (1 - stopLossPercent) * close
//shortStopLoss = (1 + stopLossPercent) * close

// Exit conditions
//strategy.exit("Long", from_entry="Long", loss=longStopLoss)
//strategy.exit("Short", from_entry="Short", loss=shortStopLoss)

// Plotting indicators on the chart
plot(shortEma, color=color.yellow, title="Short EMA")
plot(longEma, color=color.green, title="Long EMA")
plot(close, color=color.black, title="Close")
plot(vwap, color=color.purple, title="VWAP")

// Plot stop loss values for confirmation
plot(strategy.position_size > 0 ? longStopPrice : na,
     color=color.red, style=plot.style_line,
     linewidth=2, title="Long Stop Loss")

plot(strategy.position_size < 0 ? shortStopPrice : na,
     color=color.blue, style=plot.style_line,
     linewidth=2, title="Short Stop Loss")
// Plotting stop loss lines
//plot(longStopLoss, color=color.red, title="Long Stop Loss", linewidth=2, style=plot.style_line)
//plot(shortStopLoss, color=color.aqua, title="Short Stop Loss", linewidth=2, style=plot.style_line)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں