1. مربع
  2. رفتار پر مبنی سوئنگ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

رفتار پر مبنی سوئنگ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-04 10:59:36
ٹیگز:

img

جائزہ

مومنٹم ، آسسیلیشن اور موونگ ایوریج کراس اوور پر مبنی سوئنگ ٹریڈنگ حکمت عملی ایک ایسی حکمت عملی ہے جو خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرنے کے لئے مومنٹم اشارے ، آسکیلیٹرز اور موونگ ایوریج کراس اوورز کا استعمال کرتی ہے۔ یہ اجناس ، فاریکس اور دیگر منڈیوں میں انٹرا ڈے اور سوئنگ ٹریڈنگ کے لئے استعمال ہوسکتی ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی میں داخلہ اور باہر نکلنے کے اشاروں کی نشاندہی کرنے کے لئے چار تکنیکی اشارے استعمال کیے جاتے ہیں۔ خاص طور پر:

جب مختصر مدت کی حرکت پذیر اوسط طویل مدتی حرکت پذیر اوسط سے زیادہ ہوتی ہے اور آر ایس آئی 50 سے زیادہ ہوتا ہے تو طویل عرصے تک چلتی اوسط سے تجاوز کرتے ہیں ، اور جب مختصر مدت کی حرکت پذیر اوسط طویل مدتی حرکت پذیر اوسط سے نیچے ہوتی ہے اور آر ایس آئی 50 سے کم ہوتا ہے تو مختصر ہوجائیں۔

یہ امتزاج رجحان کا تعین کرنے کے لئے گولڈن کراس اور موت کے کراسوں کا فائدہ اٹھاتا ہے ، جبکہ رجحان کے الٹ جانے کے خطرے سے بچنے کے لئے آر ایس آئی شامل کرتا ہے۔ ایم اے سی ڈی کا کردار مخصوص انٹری پوائنٹس کا تعین کرنا ہے ، اور بولنگر بینڈ اسٹاپ نقصان کی سطح طے کرتے ہیں۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ اشارے کا مجموعہ رجحان اور نوسکھئیے کے اشارے کی تکمیلی نوعیت کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لئے موزوں ہے۔ خاص طور پر:

  1. چلتی اوسط اہم رجحان کی سمت اور ٹریڈنگ سگنل پوائنٹس کا تعین کرتی ہے
  2. آر ایس آئی رجحان کی تبدیلی کے خطرے سے بچنے میں مدد کرتا ہے
  3. MACD مخصوص انٹری پوائنٹس کا تعین کرنے میں مدد کرتا ہے
  4. بولنگر بینڈ سٹاپ نقصان کی سطح مقرر کرتے ہیں

اس امتزاج کے ذریعے ہر اشارے کے فوائد کو مکمل طور پر استعمال کیا جاسکتا ہے جبکہ ایک دوسرے کی کمیوں کو مکمل کیا جاسکتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم خطرات یہ ہیں:

  1. رجحان کے الٹ جانے کا خطرہ۔ جب مارکیٹ تیزی سے الٹ جاتی ہے تو ، حرکت پذیر اوسط اور آر ایس آئی بروقت سگنل نہیں دے سکتے ہیں ، جس کی وجہ سے بڑے نقصانات ہوسکتے ہیں۔
  2. رینج سے منسلک مارکیٹوں میں غلط سگنل۔ جب مارکیٹ طویل عرصے تک اتار چڑھاؤ کرتی ہے تو ، حرکت پذیر اوسط اور آر ایس آئی اکثر خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرتے ہیں ، جس سے پھنسنا آسان ہوجاتا ہے۔
  3. نامناسب پیرامیٹرز کی ترتیبات۔ اگر پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے مقرر نہیں کیا جاتا ہے تو فلٹرنگ اثر خراب ہوگا اور غلط سگنل پیدا ہونے کا امکان ہے۔

ان خطرات پر قابو پانے کے لئے پیرامیٹرز کی اصلاح، سٹاپ نقصان / منافع لینے کی ترتیب، موقف کے سائز کو معقول حد تک کنٹرول کرنے جیسے طریقوں کو اپنایا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف مارکیٹ اور ٹائم فریم پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ کریں.
  2. اتار چڑھاؤ والے بازاروں سے بہتر نمٹنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کریں.
  3. جھوٹے بریک آؤٹ کو فلٹر کرنے کے لئے تجارتی حجم کے اشارے شامل کریں۔
  4. نظام کو زیادہ ذہین بنانے کے لیے ڈیپ لرننگ الگورتھم کے ساتھ ریئل ٹائم میں پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔
  5. بہتر منافع بخش اور کم نقصانات کے لئے سٹاپ نقصان / منافع لے لو منطق کو بہتر بنائیں.

نتیجہ

مومنٹم ، آسکیلیشن اور موونگ ایوریج کراس اوور پر مبنی سوئنگ ٹریڈنگ حکمت عملی رجحان اور آسکیلیٹر اشارے کے تکمیلی فوائد کا استعمال کرتے ہوئے تجارتی سگنلز کی نشاندہی کرتی ہے۔ پیرامیٹر کی مناسب اصلاح اور رسک مینجمنٹ کے ساتھ ، یہ اچھی کارکردگی حاصل کرسکتی ہے۔ اس حکمت عملی کو پیرامیٹرز ، اسٹاپ نقصان منطق وغیرہ کو بہتر نتائج کے ل.

//@version=5
strategy("Swing Trading Strategy", overlay=true)

// Input for moving averages
shortMA = input(20, title="Short-term MA")
longMA = input(50, title="Long-term MA")

// Input for RSI
rsiLength = input(14, title="RSI Length")

// Input for MACD
macdShort = input(12, title="MACD Short")
macdLong = input(26, title="MACD Long")
macdSignal = input(9, title="MACD Signal")

// Input for Bollinger Bands
bbLength = input(20, title="Bollinger Bands Length")
bbMultiplier = input(2, title="Bollinger Bands Multiplier")

// Calculate moving averages
shortTermMA = ta.sma(close, shortMA)
longTermMA = ta.sma(close, longMA)

// Calculate RSI
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)

// Calculate MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdShort, macdLong, macdSignal)

// Calculate Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, bbLength)
upperBand = basis + bbMultiplier * ta.stdev(close, bbLength)
lowerBand = basis - bbMultiplier * ta.stdev(close, bbLength)

// Plot moving averages
plot(shortTermMA, color=color.blue, title="Short-term MA")
plot(longTermMA, color=color.red, title="Long-term MA")

// Plot RSI
hline(50, "RSI 50", color=color.gray)

// Plot MACD
plot(macdLine - signalLine, color=color.green, title="MACD Histogram")

// Plot Bollinger Bands
plot(upperBand, color=color.orange, title="Upper Bollinger Band")
plot(lowerBand, color=color.orange, title="Lower Bollinger Band")

// Strategy conditions
longCondition = ta.crossover(shortTermMA, longTermMA) and rsiValue > 50
shortCondition = ta.crossunder(shortTermMA, longTermMA) and rsiValue < 50

// Execute trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)

// Plot trade signals on the chart
plotshape(series=longCondition, title="Long Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition, title="Short Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں