انٹر ویوڈ موونگ ایوریج کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-19 14:21:10
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی سادہ چلتی اوسط اور وزن شدہ چلتی اوسط کے کراس اوور پر مبنی تجارتی سگنل تیار کرتی ہے ، جس میں پوزیشنوں کا انتظام کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنا شامل ہے۔ حکمت عملی میں متحرک عوامل (گھومنے والی اوسط کراس اوور) اور جامد عوامل (فکسڈ اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کے تناسب) کو متحرک اور جامد عناصر کے باہم جڑے ہوئے اثر کو حاصل کرنے کے لئے مربوط کیا جاتا ہے۔

حکمت عملی منطق

بنیادی منطق مختلف ادوار کے ساتھ دو چلتی اوسطوں کا حساب لگانا ہے ، ایک 9 دن کی سادہ چلتی اوسط ہے اور دوسرا 21 دن کا وزن والا چلتا ہوا اوسط ہے۔ جب مختصر مدت کے 9 دن کا ایس ایم اے طویل مدت کے 21 دن کے ڈبلیو ایم اے سے اوپر عبور کرتا ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جب مختصر مدت کی لائن طویل مدت کی لائن سے نیچے عبور کرتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔

سگنل موصول ہونے کے بعد ، آرڈرز مقررہ اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کے تناسب کے مطابق رکھے جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، اگر اسٹاپ نقصان کا تناسب 5٪ پر مقرر کیا جاتا ہے تو ، اسٹاپ نقصان کی قیمت اندراج کی قیمت کا 95٪ مقرر کی جائے گی۔ اگر منافع لینے کا تناسب 5٪ ہے تو ، منافع لینے کی قیمت اندراج کی قیمت کا 105٪ مقرر کی جائے گی۔ اس سے متحرک عوامل (اندراج اور باہر نکلنے کے وقت کا فیصلہ کرنے والے متحرک اوسط کراس اوور) اور جامد عوامل (فکسڈ اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کے تناسب) کا امتزاج ہوتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

حکمت عملی متحرک تکنیکی اشارے اور جامد حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو جوڑتی ہے ، جس میں متحرک اور جامد دونوں نظاموں کے فوائد ہیں۔ تکنیکی اشارے متحرک طور پر مارکیٹ کی خصوصیات کو پکڑ سکتے ہیں ، جو رجحانات کو پکڑنے کے لئے فائدہ مند ہے۔ پیرامیٹر کی ترتیبات مستحکم خطرہ اور واپسی کنٹرول فراہم کرتی ہیں ، جو پوزیشن مینجمنٹ میں بے ترتیب کو کم کرنے میں مدد کرتی ہے۔

خالص متحرک نظاموں کے مقابلے میں ، یہ حکمت عملی پوزیشن مینجمنٹ میں زیادہ مضبوط ہے ، جو غیر منطقی فیصلوں کے اثرات کو کم کرتی ہے۔ خالص جامد نظاموں کے مقابلے میں ، یہ حکمت عملی اندراج کے انتخاب میں زیادہ لچکدار ہے ، جو مارکیٹ کی تبدیلیوں کو بہتر طور پر اپناتی ہے۔ لہذا ، اس حکمت عملی میں مجموعی طور پر اچھی مضبوطی اور منافع بخش ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے خطرات بنیادی طور پر دو پہلوؤں سے آتے ہیں۔ پہلا ، چلتی اوسط سے غلط سگنل کا امکان۔ جب مارکیٹ رینج سے منسلک ہوتی ہے تو ، چلتی اوسطوں میں کثرت سے کراس اوور ہوسکتے ہیں ، جس کی وجہ سے حکمت عملی کو پھاڑ دیا جاتا ہے۔

دوسرا ، یہ خطرہ کہ فکسڈ اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنا مارکیٹ کے انتہائی حالات کے مطابق نہیں ہوسکتا ہے۔ جب بلیک سوان کے واقعات سے مارکیٹ میں بہت زیادہ اتار چڑھاو ہوتا ہے تو ، پہلے سے طے شدہ اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی سطح کو عبور کیا جاسکتا ہے ، جس سے خطرات کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرنے میں ناکام ہوجاتا ہے۔

اس کے خلاف اقدامات یہ ہیں: سب سے پہلے ، غلط سگنل کے امکان کو کم کرنے کے لئے کلیدی وقت کے نوڈس سے گریز کریں۔ دوسرا ، مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ اور خصوصی واقعات کے مطابق موافقت پذیر اسٹاپ نقصان الگورتھم کو چالو کریں ، اسٹاپ نقصان اور منافع کو مارکیٹ کے ساتھ ایڈجسٹ کریں۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف پیرامیٹرز کے مجموعوں کا تجربہ کریں۔

  2. غلط سگنل سے بچنے کے لیے فلٹرنگ کے حالات شامل کریں۔

  3. مارکیٹ کے ساتھ آگے بڑھنے کے لئے موافقت پذیر اسٹاپ نقصان الگورتھم کا اطلاق کریں؛

  4. رجحان کی طاقت کا اندازہ کرنے کے لئے دوسرے اشارے شامل کریں ، حد سے منسلک مارکیٹوں سے گریز کریں؛

  5. خودکار طریقے سے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے مشین سیکھنے کے طریقوں کا استعمال کریں.

پیرامیٹرز کی جانچ ، فلٹرز کا اضافہ ، اسٹاپ کو بہتر بنانا ، رجحانات کا اندازہ لگانا وغیرہ کے ذریعے ، حکمت عملی کے استحکام اور منافع کو مزید بڑھا سکتا ہے۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی متحرک اشارے اور جامد پیرامیٹرز کو کامیابی کے ساتھ جوڑتی ہے ، لچک اور استحکام کو متوازن کرتی ہے۔ خالص متحرک اور جامد حکمت عملیوں کے مقابلے میں ، یہ حکمت عملی مجموعی طور پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے۔ یقینا ، حکمت عملی کو زیادہ موثر بنانے کے لئے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے ، فلٹرز ، موافقت پذیر رکاوٹوں ، مشین لرننگ وغیرہ کو شامل کرکے ابھی بھی اصلاح کی گنجائش ہے۔


/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("WMA vs MMA Crossover Strategy with SL/TP", shorttitle="WMA_MMA_Cross_SL_TP", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// Définition des périodes pour les moyennes mobiles
wmaLength = input.int(9, title="WMA Length")
mmaLength = input.int(21, title="MMA Length")

// Paramètres de Stop Loss et Take Profit en pourcentage
stopLossPercentage = input.float(5, title="Stop Loss (%)") / 100
takeProfitPercentage = input.float(5, title="Take Profit (%)") / 100

// Calcul des moyennes mobiles
wmaValue = ta.wma(close, wmaLength)
mmaValue = ta.sma(close, mmaLength)

// Conditions pour les signaux d'achat et de vente
buySignal = ta.crossover(wmaValue, mmaValue)
sellSignal = ta.crossunder(wmaValue, mmaValue)

// Génération des ordres en fonction des signaux
if buySignal
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Buy", "Buy", stop=strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercentage), limit=strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPercentage))

if sellSignal
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Sell", "Sell", stop=strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPercentage), limit=strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitPercentage))

// Affichage des moyennes mobiles sur le graphique
plot(wmaValue, color=color.blue, title="WMA")
plot(mmaValue, color=color.red, title="MMA")

// Affichage des signaux sur le graphique pour référence
plotshape(series=buySignal, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY")
plotshape(series=sellSignal, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL")


مزید