1. مربع
  2. سپر ٹرینڈ اور چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی

سپر ٹرینڈ اور چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-19 11:56:52
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی کا نام سپر ٹرینڈ اور موونگ ایوریج کراس اوور حکمت عملی ہے۔ یہ سپر ٹرینڈ اشارے اور موونگ اوسط کو یکجا کرتا ہے ، جب سپر ٹرینڈ ایک اپ ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے اور 10 دن کا ای ایم اے 20 دن کے ایس ایم اے سے اوپر ہوتا ہے تو طویل ہوتا ہے ، اور جب سپر ٹرینڈ ایک ڈاؤن ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے اور 10 دن کا ای ایم اے 20 دن کے ایس ایم اے سے نیچے ہوتا ہے تو مختصر ہوتا ہے۔ یہ ایک عام رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔

حکمت عملی منطق

یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے سپر ٹرینڈ اشارے کا استعمال کرتی ہے۔ سپر ٹرینڈ کا حساب اوسط حقیقی رینج اور ایک عنصر کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ جب قیمت سپر ٹرینڈ لائن سے اوپر ہوتی ہے تو ، یہ ایک اپ ٹرینڈ ہوتا ہے۔ جب قیمت سپر ٹرینڈ لائن سے نیچے ہوتی ہے تو ، یہ ایک ڈاؤن ٹرینڈ ہوتا ہے۔ اس حکمت عملی میں فیکٹر 3.0 اور اے ٹی آر کی لمبائی 10 پر طے ہوتا ہے۔

اس کے علاوہ ، حکمت عملی میں 10 دن کا ای ایم اے اور 20 دن کا ایس ایم اے استعمال ہوتا ہے تاکہ اوسط حرکت پذیر اوسط تیار کیا جاسکے۔ ای ایم اے (اضافی حرکت پذیر اوسط) حالیہ قیمتوں کو زیادہ وزن دیتا ہے ، جبکہ ایس ایم اے (سادہ حرکت پذیر اوسط) تمام اعداد و شمار کو برابر وزن پر غور کرتا ہے۔ جب قلیل مدتی ای ایم اے طویل مدتی ایس ایم اے سے اوپر ہوتا ہے تو ، اسے خرید کا اشارہ سمجھا جاتا ہے۔

خلاصہ میں، تجارتی سگنل کی تخلیق کا منطق یہ ہے:

لانگ انٹری: سپر ٹرینڈ > 0 (اپ ٹرینڈ) اور 10 دن کا ای ایم اے > 20 دن کا ایس ایم اے شارٹ انٹری: سپر ٹرینڈ < 0 (ڈاؤن ٹرینڈ) اور 10 دن کا ای ایم اے < 20 دن کا ایس ایم اے

لہذا یہ سپر ٹرینڈ کے ساتھ رجحان کی سمت کا تعین کرتا ہے اور اس رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی کی تعمیر کے لئے اضافی تصدیق کے لئے چلتی اوسط کراس اوور کا استعمال کرتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ سپر ٹرینڈ اور چلتی اوسط کا امتزاج ہے ، جو قابل اعتماد اور حساسیت دونوں کو بہتر بناتا ہے۔ اہم فوائد یہ ہیں:

  1. سپر ٹرینڈ واضح طور پر اہم رجحان کی نشاندہی کرتا ہے، غلط سگنل کو کم کرتا ہے
  2. ای ایم اے+ایس ایم اے کراس اوور رجحانات کی تبدیلیوں کے لئے حساسیت کو بہتر بناتا ہے
  3. متعدد عوامل کا اندازہ لگانے سے وشوسنییتا میں اضافہ ہوتا ہے
  4. سادہ اور واضح اشارے، سمجھنے اور بہتر بنانے کے لئے آسان
  5. سپر ٹرینڈ اور ایم اے کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے اعلی لچک

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات ہیں:

  1. ناقص سپر ٹرینڈ پیرامیٹرز موڑ کے مقامات کو یاد کر سکتے ہیں
  2. غلط ایم اے پیرامیٹرز غلط سگنل پیدا کر سکتے ہیں
  3. غلط بیک ٹسٹ مدت کا انتخاب کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ اندازہ کرسکتا ہے
  4. تجارتی اخراجات کا کوئی حساب نہیں

ہم سپر ٹرینڈ کے لئے مختلف اے ٹی آر اور فیکٹر ویلیوز ، اور ایم اے کے لئے مختلف لمبائی کی قیمتوں کی جانچ کرسکتے ہیں۔ بیک ٹسٹ کی مدت میں بھی مختلف مارکیٹ کے ماحول کا احاطہ کرنا چاہئے۔ براہ راست تجارت میں تجارتی اخراجات کو شامل کیا جانا چاہئے۔

اصلاح کی ہدایات

اصلاح کے لئے بہت زیادہ گنجائش ہے:

  1. سپر ٹرینڈ میں ATR لمبائی اور فیکٹر کو ایڈجسٹ کریں
  2. EMA اور SMA کی لمبائی کو ایڈجسٹ کریں
  3. سگنل فلٹرنگ کے لئے دیگر اشارے جیسے RSI، MACD شامل کریں
  4. خریدیں جب سپر ٹرینڈ ظاہر ہوتا ہے اور ای ایم اے کچھ مدت کے بعد ایس ایم اے سے تجاوز کرتا ہے
  5. سٹاپ نقصان کی حکمت عملی شامل کریں

یہ کارکردگی اور استحکام کو مزید بہتر بنا سکتا ہے۔ خطرہ کنٹرول کے لئے اسٹاپ نقصان کی تشکیل بھی اہم ہے۔

نتیجہ

اس حکمت عملی میں رجحان کی سمت کے لئے سپر ٹرینڈ اور ای ایم اے + ایس ایم اے کراس اوورز کو مل کر سگنل تیار کرنے کے لئے ملایا گیا ہے ، جو ایک عام رجحان کے بعد کا نظام ہے۔ اس میں اعلی وشوسنییتا اور اصلاح کے لئے بہت لچک ہے ، جو براہ راست تجارت میں تصدیق کے قابل ہے۔ لیکن ہمیں خطرات پر بھی قابو پالنا چاہئے اور ضرورت سے زیادہ اصلاح کو روکنا چاہئے۔

/*backtest
start: 2024-01-19 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Supertrend and Moving Averages Strategy", overlay=true)

// Supertrend parameters
atrLength = input.int(10, title="ATR Length", minval=1)
factor = input.float(3.0, title="Factor", minval=0.01, step=0.01)
[supertrend, direction] = ta.supertrend(factor, atrLength)

// Moving Averages parameters
length_ema = input(10, title="Length of EMA")
length_sma = input(20, title="Length of SMA")

// Calculate EMAs and SMAs
ema_10 = ta.ema(close, length_ema)
sma_20 = ta.sma(close, length_sma)

// Strategy logic
longCondition = ema_10 > sma_20 and direction > 0
shortCondition = ema_10 < sma_20 and direction < 0

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

// Plot Supertrend
plot(direction > 0 ? supertrend : na, color=color.green, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Up Trend")
plot(direction < 0 ? supertrend : na, color=color.red, style=plot.style_line, linewidth=2, title="Down Trend")

// Plot Moving Averages
plot(ema_10, color=color.blue, title="10 EMA")
plot(sma_20, color=color.red, title="20 SMA")

// Alerts for Supertrend
alertcondition(direction[1] > direction, title='Downtrend to Uptrend', message='The Supertrend value switched from Downtrend to Uptrend ')
alertcondition(direction[1] < direction, title='Uptrend to Downtrend', message='The Supertrend value switched from Uptrend to Downtrend')
alertcondition(direction[1] != direction, title='Trend Change', message='The Supertrend value switched from Uptrend to Downtrend or vice versa')
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں