اسٹوکاسٹک مومنٹم انڈیکس پر مبنی مومنٹم سرفر حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-27 14:32:46
ٹیگز:

جائزہ

یہ مضمون اسٹوکاسٹکس مومنٹم انڈیکس (ایس ایم آئی) اشارے کی بنیاد پر اسٹاک کے رجحانات کو ٹریک کرنے کی حکمت عملی متعارف کراتا ہے۔ اس حکمت عملی کو مومنٹم سرفر حکمت عملی کہا جاتا ہے۔ یہ ایس ایم آئی کے ساتھ زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کرنے والے علاقوں کی نشاندہی کرتا ہے اور رجحان کی تبدیلیوں سے فائدہ اٹھانے کے لئے طویل / مختصر میں داخل ہوتا ہے۔

حکمت عملی منطق

ایس ایم آئی اشارے کا استعمال زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے والے علاقوں کی نشاندہی کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ سرخ علاقے میں اقدار سے پتہ چلتا ہے کہ اسٹاک زیادہ فروخت ہوا ہے جبکہ سبز علاقے کا مطلب ہے زیادہ خریدنے کی شرائط۔ تجارتی سگنل ایس ایم آئی اور اس کی ای ایم اے لائن کے مابین کراس اوور سے پیدا ہوتے ہیں۔

خاص طور پر ، ایک طویل سگنل اس وقت شروع ہوتا ہے جب ایس ایم آئی اپنے ای ایم اے سے اوپر جاتا ہے اور ایس ایم آئی -40 oversold سطح سے نیچے ہوتا ہے۔ ایک مختصر سگنل اس وقت شروع ہوتا ہے جب ایس ایم آئی اپنے ای ایم اے سے نیچے جاتا ہے اور ایس ایم آئی 40 oversold سطح سے اوپر ہوتا ہے۔

اس طرح سے ، حکمت عملی قیمت کے الٹ کو پکڑ سکتی ہے اور کم خریدنے کے لئے اعلی فروخت کو نافذ کرسکتی ہے۔ یہ اسٹاک کے اوپر اور نیچے کے رجحان کو آسانی سے سرف کرتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس کا سب سے بڑا فائدہ اس کی رجحانات کی پیروی کرنے کی صلاحیت میں ہے۔ چونکہ یہ اندراج اور باہر نکلنے کے مقامات کا تعین کرنے کے لئے ایس ایم آئی کا استعمال کرتا ہے ، لہذا سگنل قیمت کی تبدیلیوں کے ساتھ بالکل سیدھے ہوجاتے ہیں۔

اس کے علاوہ ، ایس ایم آئی خود قیمتوں کو ہموار کرنے کی خصوصیت رکھتا ہے۔ سادہ حرکت پذیر اوسط کے مقابلے میں ، یہ قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کا زیادہ مستقل طور پر جواب دیتا ہے۔ مارکیٹ کے شور سے آسانی سے متاثر ہونے کے بغیر تجارتی سگنل زیادہ قابل اعتماد ہیں۔

خلاصہ یہ ہے کہ یہ حکمت عملی اسٹاک کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے ٹریک کرنے کے لئے ایس ایم آئی کی طاقت کو کامیابی کے ساتھ استعمال کرتی ہے۔ یہ الگو ٹریڈنگ کے لئے موزوں ہوتے ہوئے منافع پیدا کرتی ہے۔

خطرے کا تجزیہ

یہ حکمت عملی SMI اشارے پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے، لہذا اس سے متعلق کچھ خطرات کا سامنا کرنا پڑتا ہے.

سب سے پہلے ، ایس ایم آئی پیرامیٹر ٹوننگ کے لئے حساس ہے۔ غلط پیرامیٹرز سگنل کے معیار کو نمایاں طور پر کمزور کرسکتے ہیں۔ زیادہ سے زیادہ تلاش کرنے کے لئے وسیع پیمانے پر جانچ کی ضرورت ہے۔

اس کے علاوہ ، کوئی بھی اشارے غلط سگنلز سے محفوظ نہیں ہے ، بشمول ایس ایم آئی۔ اعلی اتار چڑھاؤ کے دوران وِپساؤس ہوسکتے ہیں جس سے غیر ضروری نقصانات کا سبب بنتا ہے۔ ایس ایم آئی کو دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر استعمال کرنے سے سگنلز کی تصدیق اور غلطیوں کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے۔

آخر میں ، یہ نظام کے بازار کے خطرے کو کم نہیں کرتا ہے۔ اگر پوری مارکیٹ میں ریچھ کی حالت میں گر جاتا ہے تو شدید نقصانات ناگزیر ہیں۔ یہ حد تمام تکنیکی حکمت عملیوں پر لاگو ہوتی ہے۔

بہتری

اسٹریٹیجی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے:

سنڈیکیٹ سسٹم بنانے کے لئے دوسرے اشارے شامل کریں۔ اس سے سگنل کی وشوسنییتا اور منافع میں اضافہ ہوتا ہے۔ بنیادی عوامل اور اتار چڑھاؤ کے اقدامات شامل کیے جاسکتے ہیں۔
بڑے تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر ایس ایم آئی پیرامیٹرز کو خود بخود بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ کا استعمال کریں۔
اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کریں۔ معقول اسٹاپ نقصان ایک ہی تجارت کے نقصان کو بہت کم کرتا ہے اور خطرات سے بچتا ہے۔
اسٹاک پول کے مجموعی معیار کو بہتر بنانے کے لئے اسٹاک کی مقداری جانچ کے قواعد کو یکجا کریں۔ اسٹاک کا اچھا انتخاب ایک مضبوط حکمت عملی کی بنیاد رکھتا ہے۔

نتیجہ

اس مضمون میں ، ہم مومنٹم سرفر کی حکمت عملی متعارف کراتے ہیں جو ایس ایم آئی اشارے کے ساتھ رجحانات کو ٹریک کرتی ہے۔ اس کی سب سے بڑی طاقت الٹ پھیر کو پکڑنے اور رجحانات کی ہموار پیروی کرنے میں ہے۔ پیرامیٹر حساسیت اور سگنل کے معیار جیسے کچھ خطرات موجود ہیں۔ ہم اسے بڑھانے کے کچھ طریقے تجویز کرتے ہیں۔ مجموعی طور پر ، حکمت عملی الگو ٹریڈنگ کے لئے پرکشش ہے اور حقیقی تجارتی تصدیق کے قابل 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("Stochastics Momentum Index Strategy", shorttitle="Stoch_MTM_Doan", overlay=true)

// Input parameters
a = input.int(10, "Percent K Length")
b = input.int(3, "Percent D Length")
ob = input.int(40, "Overbought")
os = input.int(-40, "Oversold")

// Range Calculation
ll = ta.lowest(low, a)
hh = ta.highest(high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh+ll)/2

avgrel = ta.ema(ta.ema(rdiff,b),b)
avgdiff = ta.ema(ta.ema(diff,b),b)

// SMI calculations
SMI = avgdiff != 0 ? (avgrel/(avgdiff/2)*100) : 0
SMIsignal = ta.ema(SMI,b)
emasignal = ta.ema(SMI, 10)

// Color Definition for Stochastic Line
col = SMI >= ob ? color.green : SMI <= os ? color.red : color.white

plot(SMIsignal, title="Stochastic", color=color.white)

plot(emasignal, title="EMA", color=color.yellow)

level_40 = ob
level_40smi = SMIsignal > level_40 ? SMIsignal : level_40

level_m40 = os
level_m40smi = SMIsignal < level_m40 ? SMIsignal : level_m40

plot(level_40, "Level ob", color=color.red)
plot(level_40smi, "Level ob SMI", color=color.red, style=plot.style_line)

plot(level_m40, "Level os", color=color.green)
plot(level_m40smi, "Level os SMI", color=color.green, style=plot.style_line)

//fill(level_40, level_40smi, color=color.red, transp=ob, title="OverSold")
//fill(level_m40, level_m40smi, color=color.green, transp=ob, title="OverBought")

// Strategy Tester
longCondition = ta.crossover(SMIsignal, emasignal) and (SMI < os)
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

shortCondition = ta.crossunder(SMIsignal, emasignal) and (SMI > ob)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں