کراس مارکیٹ ٹرینڈ ٹریکنگ کی حکمت عملی EMA موونگ اوسط دو طرفہ متحرک اسٹاپ نقصان پر مبنی ہے۔


تخلیق کی تاریخ: 2024-01-29 09:57:20 آخر میں ترمیم کریں: 2024-01-29 09:57:20
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 587
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

کراس مارکیٹ ٹرینڈ ٹریکنگ کی حکمت عملی EMA موونگ اوسط دو طرفہ متحرک اسٹاپ نقصان پر مبنی ہے۔

جائزہ

یہ حکمت عملی ای ایم اے اوسط پر مبنی ہے اور اس میں ٹریڈنگ کے رجحانات کو پکڑنے کے لئے متحرک لمبی اور مختصر پوزیشنوں کی روک تھام کی لائنز قائم کی گئی ہیں۔

حکمت عملی کا اصول

  1. حساب تیز EMA لائن ((5 دن) اور سست EMA لائن ((20 دن)
  2. جب تیز لکیر نیچے کی طرف سے سست لکیر کو پار کرتی ہے تو زیادہ کریں؛ جب تیز لکیر اوپر کی طرف سے نیچے کی طرف سے سست لکیر کو پار کرتی ہے تو خالی کریں
  3. زیادہ کرنے کے بعد ، متحرک اسٹاپ نقصان کی لائن کو داخلے کی قیمت کے طور پر ترتیب دیں(1- لمبی پوزیشن میں اسٹاپ نقصان کا فیصد) ۔ ڈیفریکٹ ہونے کے بعد ، متحرک اسٹاپ نقصان کی لائن کو داخلے کی قیمت کے طور پر ترتیب دیں(1 + مختصر پوزیشن بند ہونے کا فیصد)
  4. جب قیمت اسٹاپ لائن کو ٹرگر کرتی ہے تو اسٹاپ آؤٹ ہوتا ہے

طاقت کا تجزیہ

  1. ای ایم اے اوسط میں رجحانات کی پیروی کرنے کی مضبوط صلاحیت ہے ، دو طرفہ کراسنگ تشکیل ٹائمر ، جو رجحانات کے مواقع کو مؤثر طریقے سے لاک کرسکتا ہے
  2. متحرک طور پر اسٹاپ نقصان کی لائن کا حساب لگائیں ، منافع حاصل کرنے کے بعد مارکیٹ میں جائیں ، جس سے رجحان منافع کو زیادہ سے زیادہ لاک کیا جاسکے
  3. وی وی پی کو اضافی فلٹرنگ کی شرط کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے تاکہ سگنل کے معیار کو بہتر بنایا جاسکے

خطرے کا تجزیہ

  1. خالص رجحانات کی حکمت عملی ، مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے دوران آسانی سے پھنس جانے کا خطرہ
  2. اسٹاپ نقصانات میں بہت زیادہ نرمی سے نقصانات میں اضافہ ہوسکتا ہے
  3. ای ایم اے اوسط لائن جنریٹر سگنل کی تاخیر سے مارکیٹ میں بہترین نقطہ نظر سے محروم ہوسکتا ہے

اے ٹی آر کا استعمال کرتے ہوئے خطرے کو کنٹرول کرنے ، قلیل مدتی اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنانے ، یا دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر شور کو فلٹر کرنے والے تجارت جیسے طریقوں کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی سمت

  1. اے ٹی آر یا ڈونچ جیسے متحرک اسٹاپ نقصان کے اشارے کے ساتھ مل کر ، اسٹاپ لائنیں جو مارکیٹ کے لئے زیادہ موزوں ہیں
  2. دیگر تکنیکی اشارے فلٹر سگنل شامل کریں ، جیسے MACD ، KDJ وغیرہ ، تاکہ غلط فہمی کم ہوجائے
  3. آپٹمائزڈ پیرامیٹرز ، بہترین سست رفتار اوسط لمبائی کا مجموعہ تلاش کریں
  4. آپ مشین سیکھنے کے طریقوں کی کوشش کر سکتے ہیں بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے

خلاصہ کریں۔

یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک بہت ہی عام رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ ڈبل ای ایم اے گولڈ فورک ، متحرک اسٹاپس کی تشکیل کرتی ہے ، جو رجحان کو منافع میں مؤثر طریقے سے بند کردیتی ہے۔ اس کے ساتھ ہی کچھ تاخیر کا خطرہ اور اسٹاپس کے زیادہ وسیع ہونے کا خطرہ بھی موجود ہے۔ اس حکمت عملی کی بہتر کارکردگی کو پیرامیٹرز کی اصلاح ، رسک مینجمنٹ ، سگنل فلٹرنگ اور اسی طرح کے طریقوں سے حاصل کیا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*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)