
یہ حکمت عملی 5 دن کی اشاریہ کی حرکت پذیری اوسط ((EMA) اور 20 دن کی سادہ حرکت پذیری اوسط ((SMA) کے کراس کی حساب سے ٹریڈنگ سگنل تیار کرتی ہے۔ جب 5 دن کی EMA پر 20 دن کی SMA کو عبور کیا جاتا ہے تو ، پوائنٹس لینے کے لئے ایک کثیر درجے میں داخل ہوتا ہے۔ جب قیمت میں تبدیلی 5٪ یا -5٪ تک پہنچ جاتی ہے تو ، پوزیشن کو صاف کریں۔ یہ حکمت عملی اسی وقت ٹریڈنگ حجم انڈیکس ((TII) کو بطور معاون فیصلہ کرنے والا اشارے کے ساتھ ملتی ہے۔
ڈبل انڈیکس چلتی اوسط ایک وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا تکنیکی اشارے ہے۔ 5 دن کی ای ایم اے حالیہ قیمت میں تبدیلی کے رجحان کی نمائندگی کرتی ہے ، اور 20 دن کی ایس ایم اے درمیانی مدت کی قیمتوں کی نقل و حرکت کی نمائندگی کرتی ہے۔ جب قلیل مدتی اوسط پر لمبی مدت کی اوسط سے تجاوز کرتے ہیں تو ، قیمت کی نقل و حرکت کو نیچے کی طرف موڑ دیتے ہیں ، اور اس کے برعکس ، جب قلیل مدتی اوسط کے نیچے لمبی مدت کی اوسط سے تجاوز کرتے ہیں تو ، قیمت کو نیچے کی طرف موڑ دیتے ہیں ، اور اس پر غور کیا جانا چاہئے۔
اس حکمت عملی میں 5 دن کا ای ایم اے اور 20 دن کا ایس ایم اے ٹریڈنگ سگنل کے طور پر مقرر کیا گیا ہے۔ 5 دن کا ای ایم اے 20 دن کا ایس ایم اے توڑنے پر طویل پوزیشن سگنل پیدا کریں۔ جب پوزیشن کی قیمت میں تبدیلی 5٪ یا -5٪ تک پہنچ جاتی ہے تو اسے منافع یا نقصان کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ اس کے علاوہ ، TII اشارے کے ساتھ مل کر فیصلہ کرنے کے معاون معیار کے طور پر۔ جب TII 0 سے زیادہ اور پچھلے دور سے زیادہ ہوتا ہے تو ، اس کا مطلب یہ ہے کہ قیمتوں میں اضافے کا مرحلہ جاری ہے ، اس وقت ای ایم اے اور ایس ایم اے گولڈن کراس سگنل زیادہ قابل اعتماد ہے۔
اس حکمت عملی کے تفصیلی اقدامات درج ذیل ہیں:
یہ حکمت عملی حرکت پذیر اوسط پر گولڈ کراس ٹریڈنگ سگنل کا استعمال کرتی ہے جس کے درج ذیل فوائد ہیں:
مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی کے قواعد واضح ، سمجھنے اور ان پر عمل درآمد کرنے میں آسان ہیں ، اس میں متحرک اوسط کراسنگ جیسے پختہ تکنیکی اشارے استعمال کیے گئے ہیں ، خطرے کے کنٹرول کے اقدامات کافی جامع ہیں ، اور یہ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو ابتدائی سیکھنے کے لئے موزوں ہے۔
اس حکمت عملی کے ساتھ کچھ خطرات بھی ہیں، جن میں شامل ہیں:
ان خطرات کو مندرجہ ذیل طریقوں سے کم کیا جا سکتا ہے:
لہذا اس حکمت عملی میں مزید اصلاحات کی گنجائش ہے۔
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
متحرک اوسط پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔ EMA اور SMA پیرامیٹرز کے زیادہ مختصر یا طویل مدتی مجموعے کی جانچ کی جاسکتی ہے تاکہ بہتر پیرامیٹرز جوڑے تلاش کیے جاسکیں۔
دیگر اشارے فلٹر شامل کریں۔ جیسے MACD، KDJ اور دیگر اشارے کے معاون فیصلے سے جزوی طور پر غلط سگنل سے بچا جاسکتا ہے۔
مشین لرننگ الگورتھم کا اطلاق کریں۔ اعدادوشمار کے طریقوں یا نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے ماضی کے اعداد و شمار کو ماڈلنگ کرنا ، بہتر پیرامیٹرز کو خود بخود تلاش کرنا۔
متحرک اسٹاپ نقصان کی حد مقرر کریں۔ مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کی حد اور انفرادی اسٹاک کی خصوصیات کے مطابق اسٹاپ نقصان کی حد کو ایڈجسٹ کرنا خطرے کو بہتر طور پر کنٹرول کرسکتا ہے۔
دیگر اقسام تک توسیع کریں۔ اسی حکمت عملی کے اصولوں کو دیگر اقسام جیسے غیر ملکی کرنسی ، ڈیجیٹل کرنسیوں پر لاگو کریں۔
مندرجہ بالا نکات میں بہتری سے حکمت عملی کے استحکام اور منافع میں نمایاں اضافہ ہوسکتا ہے۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک ایسی حکمت عملی ہے جس کو سمجھنے اور اس پر عمل درآمد کرنا آسان ہے۔ یہ ایک متحرک اوسط سگنل کا فائدہ اٹھاتی ہے ، اور ٹی آئی آئی اشارے کے ساتھ غلط سگنل کو فلٹر کرنے کی کوشش کرتی ہے۔ اسٹریپ اسٹاپ کو ترتیب دے کر خطرے کو کنٹرول کریں۔ یہ حکمت عملی ابتدائی سیکھنے کے لئے موزوں ہے ، اور اس میں بہت زیادہ اصلاح کی گنجائش ہے۔ اگر پیرامیٹرز کی ترتیب کو بہتر بنانا ، سگنل فلٹرنگ اور متحرک اسٹاپ نقصان وغیرہ میں اضافہ کرنا جاری رکھا جائے تو یہ ایک بہت ہی عملی مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ہوسکتی ہے۔
/*backtest
start: 2024-01-02 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA-SMA Crossover Strategy", shorttitle="EMA-SMA Cross", overlay=true)
// Define the moving averages
ema5 = ta.ema(close, 5)
sma20 = ta.sma(close, 20)
smaVolume10 = ta.sma(volume, 50)
majorLength = input(60, title="Major Length")
minorLength = input(30, title="Minor Length")
src = input(close, title="Source")
smaValue = ta.sma(src, majorLength)
positiveSum = 0.0
negativeSum = 0.0
for i = 0 to minorLength - 1
price = na(src[i]) ? 0 : src[i]
avg = na(smaValue[i]) ? 0 : smaValue[i]
positiveSum := positiveSum + (price > avg ? price - avg : 0)
negativeSum := negativeSum + (price > avg ? 0 : avg - price)
tii = 100 * positiveSum / (positiveSum + negativeSum)
// Buy condition: 5 EMA crosses above 20 SMA
buyCondition = ta.crossover(ema5, sma20) and tii > 0 and tii >= tii[1]
//and volume > smaVolume10 //
// Track entry price
var entryPrice = 0.0
if (buyCondition)
entryPrice := close
// Calculate percentage change from entry price
priceChange = close / entryPrice - 1
// Plotting the moving averages on the chart
plot(ema5, color=color.blue, title="5 EMA")
plot(sma20, color=color.red, title="20 SMA")
// Highlighting buy signals and exit signals on the chart
// plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, style=shape.labelup, text="Buy")
// Strategy entry and exit
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Exit conditions
if (strategy.opentrades > 0)
if (priceChange >= 0.05 or priceChange <= -0.05)
strategy.close("Buy")