قیمت اور SMA کراس اوور پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
اس حکمت عملی کا نام پیمائش کی بنیاد پر پیمائش کی حکمت عملی پیمائش کی گئی ہے جس میں قیمت اور ایس ایم اے کے مابین مختلف ادوار کا حساب کتاب کیا جاتا ہے ، اور قیمت اور ایس ایم اے کے مابین کراسنگ کو ٹریک کیا جاتا ہے۔ جب قیمت نیچے سے اوپر کی طرف سے ایس ایم اے کو توڑتی ہے تو ، خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے۔ جب قیمت اوپر سے نیچے کی طرف سے ایس ایم اے کو توڑتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ ہوتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی منطق یہ ہے کہ قیمتوں کو 21 دن کی سادہ منتقل اوسط (ایس ایم اے) کے ساتھ کراس کیا جائے۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی 50 دن کے ایس ایم اے اور 200 دن کے ایس ایم اے کا بھی حساب لگاتی ہے ، جس سے عام رجحانات کا اندازہ لگانے میں مدد ملتی ہے۔
خاص طور پر ، حکمت عملی ایک مخصوص تاریخ کی حد کے اندر اسٹاک کی اختتامی قیمت حاصل کرنے کی درخواست کرتی ہے ، اور پھر ان پٹ SMA سائیکل کی بنیاد پر مختلف SMA کا حساب لگاتی ہے۔ اگر قیمت نیچے سے 21 ویں SMA کو توڑ دیتی ہے تو ، خریدنے کا اشارہ دیا جاتا ہے۔ اگر قیمت اوپر سے نیچے سے 21 ویں SMA کو توڑ دیتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ دیا جاتا ہے۔
ایس ایم اے کا حساب لگانے اور کراسنگ کا فیصلہ کرنے کے ساتھ ساتھ حکمت عملی موجودہ پوزیشن کی صورتحال کو ٹریک کرتی ہے۔ جب خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے تو حکمت عملی پوزیشن میں داخل ہوتی ہے۔ جب فروخت کا اشارہ ہوتا ہے تو حکمت عملی پوزیشن کو صاف کرتی ہے۔ اس طرح ، ایس ایم اے کراسنگ سسٹم پر مبنی خودکار تجارت مکمل ہوتی ہے۔
طاقت کا تجزیہ
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ سادہ اور آسان ہے اور آسانی سے سمجھا اور لاگو کیا جاسکتا ہے۔ ایس ایم اے ایک عام طور پر استعمال ہونے والا تکنیکی تجزیہ اشارے ہے اور ایس ایم اے کراسنگ ایک عام تجارتی اشارے میں سے ایک ہے۔ اس اشارے پر مبنی حکمت عملی کو آسانی سے مختلف اسٹاک اور ٹائم فریم پر لاگو کیا جاسکتا ہے ، جو خودکار تجارت کے لئے موزوں ہے۔
ایک اور فائدہ یہ ہے کہ اس حکمت عملی کو ایس ایم اے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، مختلف ایس ایم اے دوروں کے مجموعے کی جانچ کی جاسکتی ہے تاکہ کسی خاص اسٹاک کے اتار چڑھاؤ کے قوانین کے مطابق بہترین پیرامیٹرز تلاش کیے جاسکیں۔ اس کے علاوہ ، حکمت عملی کو تصدیق اور بہتر بنانے کے لئے دوسرے اشارے شامل کرکے بھی بنایا جاسکتا ہے۔
خطرات اور حل
اس حکمت عملی کا سب سے بڑا خطرہ یہ ہے کہ اشارے کی قسم کی حکمت عملی میں غلط سگنل پیدا ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، اسپاٹائزنگ کے دوران ، قیمتیں اکثر ایس ایم اے کے نیچے سے گزر سکتی ہیں ، جس سے غیر ضروری تجارتی سگنل پیدا ہوتے ہیں۔
عام طور پر حل کرنے کے طریقوں میں اسٹاپ نقصان کی ترتیب ، پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا ، یا فلٹرنگ کی شرائط شامل کرنا شامل ہیں۔ مثال کے طور پر ، خطرے کو محدود کرنے کے لئے زیادہ سے زیادہ نقصان کا تناسب طے کیا جاسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، ایس ایم اے کے دورانیے کو ایڈجسٹ کرکے ، زیادہ مستحکم پیرامیٹرز کا مجموعہ منتخب کیا جاسکتا ہے۔ یا دوسرے اشارے کی تصدیق کو فلٹر کرنے کے لئے کچھ سگنل شامل کریں۔
اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل طریقوں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
ایس ایم اے پیرامیٹرز کا بہترین مجموعہ آزمائیں اور منتخب کریں۔ ایس ایم اے کی مختلف لمبائیوں کا جائزہ لیں اور مناسب ترین دورانیے کی تلاش کریں۔
FilterSignal confirmation جیسے RSI، MACD وغیرہ شامل کریں۔ یہ کچھ غلط سگنل کو فلٹر کر سکتا ہے۔
اسٹاپ نقصان کی منطق شامل کریں۔ زیادہ سے زیادہ نقصان کی حد مقرر کریں یا اسٹاپ نقصان کو منتقل کریں تاکہ خطرے کو کنٹرول کیا جاسکے۔
داخلہ کے وقت کو بہتر بنائیں۔ ایس ایم اے کراسنگ کو سختی سے پیروی کرنے کے بجائے اہم نقطہ نظر کے قریب داخل ہونے پر غور کیا جاسکتا ہے۔
جامع حکمت عملیوں کی جانچ کریں۔ دیگر اقسام کی حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر غور کیا جاسکتا ہے ، جیسے رجحانات کی پیروی ، مجموعہ میں استعمال کریں۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی آسان ایس ایم اے اشارے کے کراسنگ کے ذریعہ خودکار تجارت کو انجام دیتی ہے۔ اس کا فائدہ یہ ہے کہ یہ سادہ اور آسانی سے چلنے والا ہے؛ نقصان یہ ہے کہ سگنل کثرت سے ہوتے ہیں اور آسانی سے مٹائے جاتے ہیں۔ ہم پیرامیٹرز کو بہتر بنانے ، فلٹر شامل کرنے ، اور روکنے کے طریقوں سے حکمت عملی کی تاثیر کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ یہ حکمت عملی ہمیں ایک بنیادی فریم ورک مہیا کرتی ہے جس سے حکمت عملی کو نئے عناصر کو مستقل طور پر شامل کرکے افزودہ اور بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-02-15 00:00:00
end: 2024-02-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Price Cross Above/Below SMA Strategy", shorttitle="Tressy Strat", overlay=true)
// Define start and end year inputs
start_year = input.int(2022, title="Start Year")
end_year = input.int(2022, title="End Year")
// Define start and end month inputs
start_month = input.int(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12)
end_month = input.int(12, title="End Month", minval=1, maxval=12)
// Define SMA length inputs
sma_length = input.int(21, title="SMA Length")
sma_length_50 = input.int(50, title="50 SMA Length")
sma_length_200 = input.int(200, title="200 SMA Length")
// Filter data within the specified date range
filter_condition = true
filtered_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[0], lookahead=barmerge.lookahead_on)
// Define SMAs using the input lengths
sma = ta.sma(filtered_close, sma_length)
sma_50 = ta.sma(filtered_close, sma_length_50)
sma_200 = ta.sma(filtered_close, sma_length_200)
// Initialize position
var bool in_position = false
// Condition for a price cross above SMA within the date range
cross_above = filter_condition and ta.crossover(filtered_close, sma)
// Condition for a price cross below SMA within the date range
cross_below = filter_condition and ta.crossunder(filtered_close, sma)
// Buy condition
if cross_above
in_position := true
// Sell condition
if cross_below
in_position := false
// Strategy entry and exit
if cross_above
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if cross_below
strategy.close("Buy")
// Plot the SMAs on the chart
plot(sma, color=color.blue, title="21 SMA")
plot(sma_50, color=color.red, title="50 SMA")
plot(sma_200, color=color.orange, title="200 SMA")
// Plot the Buy and Sell signals with "tiny" size
plotshape(cross_above, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny, title="Buy Signal")
plotshape(cross_below, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny, title="Sell Signal")