Momentum Average Guide Exponential Moving Average Crossover Strategy


تخلیق کی تاریخ: 2024-02-29 11:50:49 آخر میں ترمیم کریں: 2024-02-29 11:50:49
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 599
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

Momentum Average Guide Exponential Moving Average Crossover Strategy

جائزہ

متحرک اوسط گائیڈ انڈیکس منتقل اوسط کراسنگ حکمت عملی دو طاقتور تکنیکی اشارے چاندی کی منتقل اوسط ((MA) اور اوسط سمت اشاریہ ((ADX) کو ایک ساتھ جوڑتی ہے تاکہ تاجروں کو زیادہ درست تکنیکی تجزیہ فراہم کیا جاسکے۔ یہ حکمت عملی خاص طور پر متحرک مارکیٹ تجزیہ کے لئے ڈیزائن کی گئی ہے اور اس سے واضح تجارتی سگنل مل سکتے ہیں۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی قیمت کی نقل و حرکت کی نگرانی کرتی ہے ، قیمت کے اتار چڑھاؤ کو ہموار کرتی ہے ، اور رجحان سگنل پیدا کرتی ہے۔ اس کے ساتھ ساتھ ، اوسط سمت اشارے (ADX) اور مثبت منفی متحرک اشارے (ADX) اور منفی منفی متحرک اشارے (DI) کا حساب لگاتا ہے ، رجحان کی موجودگی اور اس کی شدت کا فیصلہ کرتا ہے۔ جب ADX مخصوص پیرامیٹرز سے زیادہ ہوتا ہے تو ، اس کا خیال کیا جاتا ہے کہ رجحان موجود ہے۔ جب مثبت متحرک اشارے منفی منفی متحرک اشارے سے زیادہ ہوتے ہیں تو ، ایک منفی اشارہ ہوتا ہے۔

حکمت عملی ٹریڈنگ فیصلوں کی بنیاد پر ایم اے اور ADX اشارے کے کراس پر مبنی ہے۔ جب ADX کم از کم حد سے زیادہ ہو اور DIdiff ((DI + - DI-) 0 سے زیادہ ہو تو ، زیادہ کام کریں۔ جب ADX کم از کم حد سے زیادہ ہو اور DIdiff 0 سے کم ہو تو ، خالی پوزیشن۔

طاقت کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں چلتی اوسط اور ADX انڈیکس کے فوائد کو ملا کر ، رجحانات کی موجودگی اور سمت کو مؤثر طریقے سے شناخت کیا جاسکتا ہے ، اور غلط سگنل کو کم کیا جاسکتا ہے۔ یہ مجموعہ اشارے ایک ہی اشارے کے مقابلے میں زیادہ قابل اعتماد تجارتی سگنل فراہم کرتا ہے۔

اس کے علاوہ ، یہ حکمت عملی مکمل طور پر پیرامیٹرز پر مبنی پیمائش کی حکمت عملی ہے ، جس میں ایک اچھی پیمائش کی کارکردگی ہے ، جس میں ٹھوس کارکردگی مستحکم ہے ، جو الگورتھم ٹریڈنگ کے لئے موزوں ہے۔

خطرے کا تجزیہ

یہ حکمت عملی مارکیٹ میں بڑے پیمانے پر اتار چڑھاؤ کے دوران تجارت کے خطرے کا شکار ہے۔ جب قیمت میں شدید اتار چڑھاؤ ہوتا ہے اور اشارے کا ردعمل نہیں ہوتا ہے تو ، اس سے اکاؤنٹ کو نقصان ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ ، اشارے کے پیرامیٹرز کی غلط ترتیب حکمت عملی کی تاثیر کو بھی متاثر کرتی ہے۔

اسٹاپ نقصان کے ذریعے انفرادی نقصان کو کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔ پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے ساتھ ساتھ غلط سگنل کو کم کرنے کے لئے دوسرے اشارے فلٹرنگ کے ساتھ مل کر۔

اصلاح کی سمت

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

  1. دیگر اشارے کے فلٹرز کے ساتھ مل کر ، جیسے برن بینڈ ، آر ایس آئی ، وغیرہ ، سگنل کے معیار کو بہتر بناتا ہے

  2. متحرک اوسط اور ADX انڈیکس کی لمبائی پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے ، پیرامیٹرز کا بہترین مجموعہ تلاش کریں

  3. نقصانات کو روکنے کے لئے مزید اقدامات

  4. پوزیشن کے بہترین دورانیے کی تلاش کے لئے مختلف پوزیشن کی مدت کی جانچ کرنا

خلاصہ کریں۔

متحرک اوسط گائیڈ انڈیکس متحرک اوسط کراسنگ حکمت عملی ، قیمت کی نقل و حرکت اور رجحان کی طاقت کا حساب کتاب کرکے ، مارکیٹ کے رجحان کی سمت کو مؤثر طریقے سے شناخت کرنے کے لئے ، ایک قابل اعتماد رجحان سے باخبر رہنے کی حکمت عملی ہے۔ اس حکمت عملی میں اعلی درجے کی الگورتھم کی سطح ، مستحکم پیمائش ، اور اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کیا گیا ہے۔ بہتر کارکردگی حاصل کرنے کے لئے ، بہتر حکمت عملی کے نتائج کی توقع کی جاسکتی ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © Julien_Eche

//@version=5
strategy("MA ADX Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)

start_date = input(timestamp("1975-01-01T00:00:00"), title="Start Date")
end_date = input(timestamp("2099-01-01T00:00:00"), title="End Date")

// Indicator Inputs
group1 = "MA Parameters"
lengthMA = input.int(50, title="MA Length", minval=1, group=group1)
sourceMA = input(close, title="MA Source", group=group1)

group2 = "ADX Parameters"
diLength = input.int(14, title="DI Length", minval=1, group=group2)
adxSmoothing = input.int(14, title="ADX Smoothing", minval=1, maxval=50, group=group2)
adxMAActive = input.int(15, title="ADX MA Active", minval=1, group=group2)

// Directional Movement calculations
upwardMovement = ta.change(high)
downwardMovement = -ta.change(low)
trueRangeSmoothed = ta.rma(ta.atr(diLength), diLength)
positiveDM = fixnan(100 * ta.rma(upwardMovement > downwardMovement and upwardMovement > 0 ? upwardMovement : 0, diLength) / trueRangeSmoothed)
negativeDM = fixnan(100 * ta.rma(downwardMovement > upwardMovement and downwardMovement > 0 ? downwardMovement : 0, diLength) / trueRangeSmoothed)
dmSum = positiveDM + negativeDM 

// Average Directional Index (ADX) calculation
averageDX = 100 * ta.rma(math.abs(positiveDM - negativeDM) / math.max(dmSum, 1), adxSmoothing)

// Line color determination
lineColor = averageDX > adxMAActive and positiveDM > negativeDM ? color.teal : averageDX > adxMAActive and positiveDM < negativeDM ? color.red : color.gray

// Moving Average (MA) calculation
maResult = ta.wma(sourceMA, lengthMA)

// Plotting the Moving Average with color
plot(maResult, color=lineColor, title="MA", linewidth=3)

// Strategy logic
if (averageDX > adxMAActive and positiveDM > negativeDM)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (averageDX > adxMAActive and positiveDM < negativeDM)
    strategy.close("Buy")