دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور MACD مقداری حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-22 15:32:42
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی تیز رفتار اور سست حرکت پذیر اوسط لائنوں کے مابین فرق کا حساب کرکے ایم اے سی ڈی اشارے تیار کرتی ہے ، اور سگنل لائن کے ساتھ مل کر مالیاتی منڈیوں کے رجحان اور زیادہ خرید / زیادہ فروخت والے علاقوں کا جائزہ لیتی ہے۔ جب قیمت 200 دن کے ایم اے سے اوپر ہوتی ہے تو ایم اے سی ڈی اور سگنل لائن گولڈن کراس بناتے ہیں تو یہ طویل ہوجاتا ہے ، اور جب قیمت 200 دن کے ایم اے سے نیچے ہوتی ہے تو یہ مختصر ہوجاتا ہے۔ یہ ایک عام ڈبل حرکت پذیر اوسط کراس اوور بریک آؤٹ حکمت عملی سے تعلق رکھتا ہے۔

حکمت عملی منطق

بنیادی منطق مارکیٹ کے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے تیز اور سست ایم اے فرق سے پیدا ہونے والے ایم اے سی ڈی اشارے کا استعمال کررہی ہے ، اور جب ایم اے سی ڈی اور سگنل لائن گولڈن کراس بناتے ہیں تو ، یہ طویل سگنل ہوتا ہے۔ جب مردہ کراس بنتا ہے تو ، یہ مختصر سگنل ہوتا ہے۔ دریں اثنا ، یہ سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے 200 دن کے ایم اے کے ساتھ قیمت کے تعلقات کا استعمال کرتا ہے ، جب قیمت 200 دن کے ایم اے سے اوپر ہوتی ہے تو صرف لمبے سگنل لیتے ہیں اور جب قیمت 200 دن کے ایم اے سے نیچے ہوتی ہے تو مختصر سگنل لیتے ہیں ، تاکہ مضبوط رجحانات کے دوران وِپساؤ سے بچنے کے ل.

مخصوص حساب کتاب کا طریقہ یہ ہے:

  1. MACD حاصل کرنے کے لئے فاسٹ موونگ ایوریج (12 دن کا EMA) مائنس سست موونگ ایوریج (26 دن کا EMA)
  2. سگنل لائن حاصل کرنے کے لئے MACD کے 9 دن کے EMA
  3. MACD ہسٹوگرام حاصل کرنے کے لئے MACD مائنس سگنل لائن

جب ایم اے سی ڈی سگنل لائن سے اوپر عبور کرتا ہے جبکہ وہ دونوں 0 سے نیچے ہوتے ہیں تو ، یہ ایک سنہری کراس لانگ سگنل ہے۔ جب ایم اے سی ڈی سگنل لائن سے نیچے عبور کرتا ہے جبکہ وہ دونوں 0 سے اوپر ہوتے ہیں تو ، یہ ایک مردہ کراس شارٹ سگنل ہوتا ہے۔ دریں اثنا ، صرف اس وقت طویل ہوتا ہے جب قیمت 200 دن کے ایم اے سے اوپر ہوتی ہے ، اور مختصر ہوتی ہے جب قیمت 200 دن کے ایم اے سے نیچے ہوتی ہے۔

فوائد

  1. دوہری اشارے کے نظام کا استعمال ایک اشارے کی حدود سے بچتا ہے اور درستگی کو بہتر بناتا ہے
  2. قیمت کی کارروائی اور ایم اے ڈبل فلٹرز کا امتزاج مضبوط رجحانات کے دوران وِپساؤ سے بچتا ہے
  3. مختلف مارکیٹ کے ماحول کو اپنانے کے لئے پیرامیٹرز کی اصلاح کے لئے بڑی جگہ
  4. محتاط پیرامیٹر کی ترتیب کم لیکن اعلی معیار کے سگنل کی طرف جاتا ہے
  5. سادہ اور آسان نفاذ حکمت عملی منطق

خطرات

  1. مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ اشارے کے فیصلے میں غلطیاں پیدا کر سکتی ہے
  2. ایم اے کی پسماندہ نوعیت حکمت عملی کی بروقتیت کو متاثر کرتی ہے
  3. کم سگنل رجحان کے مواقع کو کھو سکتے ہیں
  4. پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے دوران زیادہ سے زیادہ اصلاح کے خطرات
  5. ڈراؤنڈ کنٹرول اور سٹاپ نقصان کے میکانزم کی کمی

ایم اے کی مدت کو کم کرکے، دیگر اشارے شامل کرکے اور سٹاپ نقصان کا اضافہ کرکے خطرات کو کم کر سکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

1.15M سے 1D تک مختلف ٹائم فریموں پر تجربہ کیا گیا ، رسک ایڈجسٹڈ ریٹرن میں 4H پر بہترین نتائج

2. تیز اور سست ایم اے کو بہتر بنائیں تاکہ ایم اے سی ڈی سائیکلوں کو پکڑ سکے، 7-21 15m کے لئے اچھا ہے

3۔ ایم اے سی ڈی کے لئے ہول ایم اے نے اچھے نتائج دیئے

4۔ٹرائل سٹاپ لوس سے رسک مینجمنٹ میں بہتری آتی ہے

نتیجہ

یہ مجموعی طور پر ایک بہت ہی آسان اور عملی حکمت عملی ہے ، جو دوہری اشارے کے نظام اور قیمت فلٹرنگ کے ذریعے اعلی امکان کے تجارتی سگنل پیدا کرتی ہے۔ اس میں منافع کا نسبتا high زیادہ مارجن ہے ، زیادہ سے زیادہ اصلاح سے بچنے کے لئے کلاسیکی MACD پیرامیٹر مجموعہ کا استعمال کرتا ہے۔ کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لئے ایم اے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے ، دوسرے اشارے اور اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کرکے ابھی بھی اصلاح کے لئے بہت زیادہ گنجائش ہے۔ مجموعی طور پر یہ بنیادی اصولوں پر مبنی ایک عام مقداری حکمت عملی ہے۔


/*backtest
start: 2024-02-14 00:00:00
end: 2024-02-21 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Hurmun

//@version=4
strategy("Simple MACD strategy ", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)


fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA (Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=false)
// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00
// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal


movinga2 = input(title="movinga 2", type=input.integer, defval=200)

movinga200 = sma(close, movinga2)

plot(movinga200, "MA", color.orange)
longCondition = crossover(macd, signal) and macd < 0 and signal < 0 and close > movinga200
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

shortCondition = crossunder(macd, signal) and macd > 0 and signal > 0 and close < movinga200
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
    
shortProfitPerc = input(title="Short Take Profit (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=2) / 100
longProfitPerc = input(title="Long Take Profit (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=2) / 100
    
stoploss = input(title="stoploss in %", minval = 0.0, step=1, defval=2) /100

longStoploss = strategy.position_avg_price * (1 - stoploss)
longExitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)

shortExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)
shortStoploss = strategy.position_avg_price * (1 + stoploss)
    
if (strategy.position_size > 0 )
    strategy.exit(id="XL TP", limit=longExitPrice, stop=longStoploss)






if (strategy.position_size < 0 )
    strategy.exit(id="XS TP", limit=shortExitPrice, stop=shortStoploss)

مزید