کاما اور حرکت پذیر اوسط پر مبنی رجحان کی پیروی کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-06 09:53:22
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی کا بنیادی خیال یہ ہے کہ رجحان کی پیروی کرنے کے لئے کاما حرکت پذیر اوسط اور حرکت پذیر اوسط اشارے کو ملا کر مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کی جائے۔ جب کاما حرکت پذیر اوسط اور حرکت پذیر اوسط میں سنہری کراس ہوتا ہے تو ، اس کا فیصلہ کیا جاتا ہے کہ ایک اپ ٹرینڈ شروع ہوچکا ہے اور لمبی پوزیشن لی جاتی ہے۔ جب کاما حرکت پذیر اوسط اور حرکت پذیر اوسط میں موت کی کراس ہوتی ہے تو ، اس کا فیصلہ کیا جاتا ہے کہ نیچے کا رجحان شروع ہوچکا ہے اور مختصر پوزیشن لی جاتی ہے۔

حکمت عملی منطق

  1. کاما چلتی اوسط کا حساب لگائیں۔ کاما چلتی اوسط ایک رجحان کی پیروی کرنے والا اشارے ہے جو مارکیٹ کے شور کے لئے زیادہ حساس ہے اور قیمت کے رجحانات کا تعین کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔

  2. اوسط حرکت کا حساب لگائیں۔ یہاں دو اوسط حرکت کا حساب لگایا جاتا ہے، ایک تیز ڈبل ایکسپونینشل اوسط حرکت ہے، دوسرا عام وزن والا اوسط حرکت ہے۔

  3. جب تیز لائن نیچے سے سست لائن کو توڑتی ہے تو ، لمبی ہو جاتی ہے۔ جب تیز لائن اوپر سے سست لائن کو توڑتی ہے تو ، مختصر ہوجاتی ہے۔ لہذا رجحان کا فیصلہ اور ٹریکنگ مکمل ہوجاتی ہے۔

  4. پوزیشن لینے کے بعد، باہر نکلیں جب قیمت باہر نکلنے کے بعد رجحان حاصل کرنے کے لئے کاما لائن کو توڑتا ہے.

فوائد

  1. اس حکمت عملی میں کاما حرکت پذیر اوسط اور حرکت پذیر اوسط اشارے کو یکجا کیا گیا ہے تاکہ مارکیٹ کے رجحانات کے بارے میں نسبتا درست فیصلے کیے جاسکیں اور مضبوط ڈراؤنڈ کنٹرول کی صلاحیت کے ساتھ رجحان کی پیروی کی جاسکے۔

  2. کاما حرکت پذیر اوسط مارکیٹ شور کے لئے زیادہ حساس ہے اور پہلے سے رجحان کی تبدیلی کے مقامات کا پتہ لگاسکتا ہے۔

  3. چلتی اوسط مجموعہ فیصلہ واضح اور سمجھنے میں آسان ہے.

  4. حکمت عملی میں پیرامیٹر کی اصلاح کے لئے بڑی گنجائش ہے اور پیرامیٹرز کو مختلف اقسام اور تجارتی آلات کے لئے ایڈجسٹ اور بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

  1. مارکیٹ کے رجحان کا جائزہ لینے کے لئے کاما حرکت پذیر اوسط اور حرکت پذیر اوسط کے مجموعے کے بعد بھی غلط فیصلے کا امکان موجود ہے۔ تصدیق کے لئے دوسرے اشارے کی ضرورت ہے۔

  2. اسٹاپ نقصان کی کوئی ترتیب انتہائی مارکیٹ کے حالات میں زیادہ نقصانات کا باعث بن سکتی ہے۔

  3. پیرامیٹرز کی نامناسب ترتیبات بھی فیصلے کی غلطیوں کا سبب بن سکتی ہیں۔ مختلف اقسام کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔

اصلاح کے لیے تجاویز

  1. سٹاپ نقصان کی ترتیب کے لئے اے ٹی آر اشارے کو شامل کرنے پر غور کریں.

  2. بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے حکمت عملی کی واپسی پر مختلف پیرامیٹر اقدار کے اثرات کا تجربہ کریں.

  3. جائزہ لینے کے لئے دیگر اشارے شامل کرنے پر غور کریں، جیسے کہ تشخیص کی درستگی کو بہتر بنانے کے لئے آسکیلیٹر اشارے.

  4. خودکار پیرامیٹر اصلاح کے لئے پیرامیٹر خود موافقت اور متحرک اصلاح کا فریم ورک بنائیں۔

خلاصہ

اس حکمت عملی کا مجموعی خیال واضح ہے ، کاما حرکت پذیر اوسط اور حرکت پذیر اوسط سنہری کراس اور موت کا کراس استعمال کرتے ہوئے مضبوط ڈراؤڈاؤن کنٹرول کی صلاحیت کے ساتھ رجحانات کا تعین اور پیروی کریں۔ پیرامیٹر ٹیوننگ اور اصلاح کے ذریعہ ، اچھے نتائج حاصل کیے جاسکتے ہیں۔ لیکن ابھی بھی بہتری کی گنجائش ہے۔ مزید تصدیق کے اشارے اور اسٹاپ نقصان ماڈیولز کو شامل کرکے ، حکمت عملی کے استحکام اور منافع کو مزید بڑھا سکتے ہیں۔


/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
//synapticex.com
kamaPeriod = input(8, minval=1) 
ROCLength=input(4, minval=1) 

kama(length)=>
    volatility = sum(abs(close-close[1]), length)
    change = abs(close-close[length-1])
    er = iff(volatility != 0, change/volatility, 0)
    sc = pow((er*(0.666666-0.064516))+0.064516, 2)
    k = nz(k[1])+(sc*(hl2-nz(k[1])))
    

n=input(title="period",defval=7)

n2ma=2*wma(close,round(n/2))
nma=wma(close,n)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(n))

n2ma1=2*wma(close[1],round(n/2))
nma1=wma(close[1],n)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(n))

n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
c=n1>n2?lime:red
ma=plot(n1,color=c, linewidth = 3)
plot(cross(nma, nma1) ? nma : na, style = cross, color = c, linewidth = 5)
    
kamaEntry = request.security(syminfo.tickerid,timeframe.period,kama(kamaPeriod))

plot(kamaEntry, color=gray, title="Kama",transp=0, trackprice=false, style=line)


strategy("Kama VS HeikinAshi", overlay=true, pyramiding=0, calc_on_every_tick=true, calc_on_order_fills=true)

buyEntry =  n1 > n2
sellEntry = close < kamaEntry and n1 < n2 

buyExit = close < kamaEntry and n1 < n2
sellExit = n1 > n2 
if (buyEntry)
    strategy.entry("KAMAL", strategy.long, comment="KAMAL")
else
    strategy.close("KAMAL", when=buyExit)

if (sellEntry)
    strategy.entry("KAMAS", strategy.short, comment="KAMAS")
else
    strategy.close("KAMAS", when = sellExit)



مزید