SMA اور رولنگ ٹرینڈ لائن پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی سادہ چلتی اوسط ((SMA) اور ایک رولنگ لکیری واپسی رجحان لائن کا امتزاج کرتی ہے ، جس میں خریداری کی شرط مقرر کی جاتی ہے جب بند ہونے والی قیمت SMA اور رجحان لائن سے زیادہ ہو تو زیادہ کریں ، اور باہر نکلنے کی شرط بند ہونے والی قیمت SMA اور رجحان لائن سے کم ہو۔ یہ حکمت عملی بنیادی طور پر SMA کی یکساں لائن ٹریڈنگ سگنل اور رولنگ رجحان لائن کی حمایت کا استعمال کرتی ہے ، اوپر جانے والے چینل کو توڑنے پر داخل ہوتا ہے ، نیچے جانے والے چینل کو توڑنے پر باہر نکلتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل اجزاء پر مبنی ہے:
SMA: ایک سادہ حرکت پذیری اوسط ، جس میں ایک خاص دورانیے ((smaPeriod) کے لئے اختتامی قیمت کی اوسط قیمت کو سگنل لائن کے طور پر شمار کیا جاتا ہے۔
رولنگ ٹرینڈ لائن: لکیری رجعت کی بنیاد پر حساب لگانا ایک خاص دورانیے کے اندر اندر ((ونڈو) کے بہترین فٹ سیدھی لائن کو رجحان سگنل کے طور پر۔ حساب لگانے کا طریقہ کم سے کم دوگنا ہے۔
داخلہ کی شرائط: جب اختتامی قیمت SMA میڈین لائن اور رولنگ ٹرینڈ لائن سے زیادہ ہو تو زیادہ داخلہ کریں۔
باہر نکلنے کی شرائط: جب بندش کی قیمت SMA میڈین لائن اور رولنگ ٹرینڈ لائن سے کم ہو تو ، خالی پوزیشن میں باہر نکلیں۔
اس طرح ، یہ حکمت عملی بنیادی طور پر لائن ٹریڈنگ سگنل بریک ان انٹری اور چینل بریک آؤٹ پر انحصار کرتی ہے۔ رجحان سے باخبر رہنے والے بریک آپریشن کو متحرک اوسط کی اوسط واپسی کی خصوصیات اور لکیری واپسی چینل کی اوسط حمایت کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔
حکمت عملی کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں مساوی لائن اور رجحان لائن کی دوہری فلٹرنگ کو مربوط کیا گیا ہے ، جس سے جعلی توڑنے والے آپریشنوں کو مؤثر طریقے سے کم کیا جاسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، رولنگ ٹرینڈ لائن زیادہ درست چینل سپورٹ مہیا کرتی ہے ، جس سے تجارتی فیصلے زیادہ قابل اعتماد ہوجاتے ہیں۔ اہم فوائد یہ ہیں:
- ڈبل فلٹرنگ میکانزم، غلط انکوائریوں سے بچنے اور فیصلوں کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے.
- رولنگ ٹرینڈ لائنز متحرک چینلز فراہم کرتی ہیں جو زیادہ درست چینل ٹریڈنگ کی حمایت کرتی ہیں۔
- سادہ اور بدیہی ٹرانزیکشن منطق، آسانی سے سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے.
- اپنی مرضی کے مطابق پیرامیٹرز، مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھال لیا.
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں، جن میں سے کچھ درج ذیل ہیں:
- ایس ایم اے اور ٹرینڈ لائن پیرامیٹرز کو غلط طریقے سے ترتیب دیا گیا ہے ، جس کی وجہ سے ٹریڈنگ کے بہت سے مواقع ضائع ہوسکتے ہیں یا جعلی بریک ہوسکتے ہیں۔
- بڑے پیمانے پر ہلچل والے بازاروں میں ، SMA اور رجحان لائن QIAN کی طرف سے فراہم کردہ چینل کی حمایت کمزور ہوجاتی ہے۔
- اس کے نتیجے میں ، آپ کو ایک بار پھر اپنے آپ کو نقصان پہنچانے کا خطرہ ہے۔
ان خطرات کو کم کرنے کے لئے، آپ کو مندرجہ ذیل نکات پر عمل کرنا چاہئے:
- پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں ، مختلف اقسام کے لئے مختلف پیرامیٹرز کا مجموعہ ترتیب دیا جاسکتا ہے۔
- اسٹاپ نقصان کو بڑھانا اور انفرادی نقصان کو کم کرنا۔
- اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ اس طرح کے حالات میں تجارت کو روکنے کے لئے اقدامات کیے جائیں۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل جہتوں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
متحرک طور پر ایس ایم اے کی مدت اور سلائڈ پوائنٹ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی صلاحیت شامل کریں۔ مختلف مارکیٹ کے ماحول میں پیرامیٹرز کو خود بخود بہتر بنائیں۔
لچکدار روکنے کا طریقہ کار شامل کریں۔ جب قیمت رجحان کی لکیر کو ایک خاص تناسب سے پار کرتی ہے تو روکیں۔
دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر فلٹر سگنل۔ جیسے مقدار توانائی کے اشارے ، مضبوط اور کمزور اشارے وغیرہ۔ فیصلہ سازی کی درستگی کو بہتر بنائیں۔
ترقی کے الٹ ورژن جب قیمت نیچے کی طرف بڑھتی ہے اور نیچے کی راہ کو توڑتی ہے تو زیادہ کام کریں
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں متحرک اوسط ٹریڈنگ سگنل اور رولنگ ٹرینڈ لائن چینل کی حمایت کو مربوط کیا گیا ہے ، جس سے رجحان سے باخبر رہنے کے آپریشن کو ممکن بنایا گیا ہے۔ ڈبل فلٹرنگ میکانزم نے جھوٹے توڑنے کے امکانات کو کم کیا اور فیصلہ سازی کے معیار کو بہتر بنایا۔ سادہ پیرامیٹرز کی ترتیب ، منطق کی وضاحت ، آسانی سے عمل درآمد اور اصلاح کی اصلاح۔ مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی نے ایک قابل اعتماد ، سادہ اور بدیہی رجحان توڑنے والا تجارتی نظام تشکیل دیا ہے۔
/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SMA Strategy with Rolling Trendline", overlay=true)
// Input parameters
smaPeriod = input(14, title="SMA Period")
window = input(20, title="Trendline Window")
startDate = input(timestamp("2023-01-01"), title="Start Date")
endDate = input(timestamp("2023-12-31"), title="End Date")
// Calculating SMA
sma = sma(close, smaPeriod)
// Function to calculate linear regression trendline for a window
linreg_trendline(window) =>
sumX = 0.0
sumY = 0.0
sumXY = 0.0
sumX2 = 0.0
for i = 0 to window - 1
sumX := sumX + i
sumY := sumY + close[i]
sumXY := sumXY + i * close[i]
sumX2 := sumX2 + i * i
slope = (window * sumXY - sumX * sumY) / (window * sumX2 - sumX * sumX)
intercept = (sumY - slope * sumX) / window
slope * (window - 1) + intercept
// Calculating the trendline
trendline = linreg_trendline(window)
// Entry and Exit Conditions
longCondition = close > sma and close < trendline
exitLongCondition = close < sma and close > trendline
// Strategy logic
if (true)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (exitLongCondition)
strategy.close("Long")
// Plotting
plot(sma, title="Simple Moving Average", color=color.blue)
plot(trendline, title="Rolling Trendline", color=color.red)
plotshape(series=longCondition, title="Enter Trade", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup)
plotshape(series=exitLongCondition, title="Exit Trade", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown)