ChaoZhang
جائزہ
اس مضمون میں زیرو لاگ MACD اشارے پر مبنی ایک کثیر فاریکس حکمت عملی کا جائزہ لیا گیا ہے۔ اس حکمت عملی میں زیرو لاگ MACD اشارے کو بہتر بنانے کے لئے خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرنے کے لئے استعمال کیا گیا ہے ، جس سے بٹ کوائن USDT 1 گھنٹے کے چارٹ پر خودکار تجارت ممکن ہوسکتی ہے۔ اس حکمت عملی کا کوڈ البرٹ کالسٹو (اے سی) کے ذریعہ بہتر بنایا گیا ہے ، جس کا مقصد حکمت عملی کی منافع بخش اور استحکام کو بہتر بنانا ہے۔
حکمت عملی
اس حکمت عملی میں زیرو لاگ ایم اے سی ڈی اشارے کو بنیادی طور پر استعمال کیا گیا ہے تاکہ تیزی سے چلنے والی اوسط اور آہستہ چلنے والی اوسط کے مابین فرق کی حساب سے تجارتی سگنل پیدا کیا جاسکے۔ زیرو لاگ ایم اے سی ڈی اشارے روایتی ایم اے سی ڈی اشارے کا ایک بہتر ورژن ہے ، جس سے اشارے میں تاخیر کے اثرات کو ختم کرکے اس کی حساسیت اور بروقتیت میں اضافہ ہوتا ہے۔
خاص طور پر ، یہ حکمت عملی سب سے پہلے ایک تیز رفتار حرکت پذیر اوسط ((ڈیفالٹ 12 سائیکل) اور ایک سست رفتار حرکت پذیر اوسط ((ڈیفالٹ 26 سائیکل) کا حساب لگاتی ہے۔ اس کے بعد ، ان دونوں حرکت پذیر اوسطوں کا استعمال کرتے ہوئے ، زیرو لاگ MACD اشارے کے دو اجزاء کا حساب لگایا جاتا ہے: zerolagEMA اور zerolagslowMA۔ اس کے بعد ، ان دونوں اجزاء کو کم کرکے زیرو لاگ MACD اشارے کی قیمت حاصل کی جاتی ہے۔ آخر میں ، زیرو لاگ MACD اشارے کی سگنل لائن (ڈیفالٹ 9 سائیکل) کا حساب لگایا جاتا ہے ، جو خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔
حکمت عملی خریدنے کا اشارہ دیتی ہے جب یہ زیرو لاگ MACD اشارے پر سگنل لائن کو عبور کرتی ہے۔ اس طرح حکمت عملی خود بخود مارکیٹ کے رجحانات کے مطابق کثیر اور خالی سر تجارت کرسکتی ہے۔
حکمت عملی کا فائدہ
تاخیر کے اثرات کو ختم کرنا: زیرو لاگ MACD اشارے روایتی MACD اشارے میں بہتری کے ذریعہ ، اشارے میں تاخیر کے اثرات کو مؤثر طریقے سے ختم کرتے ہیں ، اشارے کی حساسیت اور بروقت کو بہتر بناتے ہیں ، جس سے وہ مارکیٹ کے رجحانات میں تبدیلی کو زیادہ تیزی سے ظاہر کرسکتی ہے۔
لچکدار: یہ حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے حالات اور ٹریڈنگ کی اقسام کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے لچکدار اور لچکدار ہوسکتی ہے (جیسے فاسٹ اور سست حرکت پذیر اوسط سائیکل ، اور سگنل لائن سائیکل) ۔
خودکار تجارت: حکمت عملی واضح تجارتی قواعد پر مبنی ہے ، جس سے مکمل طور پر خودکار تجارت کی جاسکتی ہے ، انسانی مداخلت کا خطرہ کم ہوجاتا ہے ، اور تجارت کی کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
رسک کنٹرول: حکمت عملی ٹریڈنگ سگنل پیدا کرنے کے لئے منتقل اوسط اور MACD اشارے کا استعمال کرتی ہے ، جو مارکیٹ کے رجحانات کی نشاندہی کرنے اور خطرے کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتی ہے۔ اس کے علاوہ ، مناسب پوزیشن مینجمنٹ اور اسٹاپ نقصان کے اقدامات سے حکمت عملی کا خطرہ مزید کم کیا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی کا خطرہ
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کا خطرہ: اس حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کے انتخاب پر منحصر ہے ، اور پیرامیٹرز کی نامناسب ترتیب سے حکمت عملی کی خراب کارکردگی کا سبب بن سکتا ہے۔ لہذا ، بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کرنے کے لئے حکمت عملی کو بھرپور ریٹرننگ اور اصلاح کی ضرورت ہے۔
مارکیٹ کا خطرہ: کریپٹوکرنسی مارکیٹ میں بہت زیادہ اتار چڑھاؤ ہوتا ہے اور متعدد عوامل سے متاثر ہوتا ہے ، حکمت عملی کو مارکیٹ کا خطرہ لاحق ہوتا ہے جس پر قابو نہیں پایا جاسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، غیر متوقع واقعات (جیسے پالیسی میں تبدیلی ، بلیک سوانڈ ایونٹ وغیرہ) حکمت عملی کی کارکردگی پر اہم اثر ڈال سکتے ہیں۔
زیادہ فٹ ہونے کا خطرہ: اگر حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو زیادہ سے زیادہ بہتر بنایا گیا ہے تو ، اس کا نتیجہ یہ ہوسکتا ہے کہ حکمت عملی تاریخ کے اعداد و شمار کو زیادہ سے زیادہ فٹ کرتی ہے ، جو حقیقی تجارت میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے۔ لہذا ، فٹ بیک اور اصلاح کے عمل میں ، مناسب طریقوں کا استعمال کرنے کی ضرورت ہے (جیسے آؤٹ سیمپل ٹیسٹنگ ، کراس ویلیڈیشن وغیرہ) سے بچنے کے لئے۔
لیکویڈیٹی کا خطرہ: مارکیٹ میں لیکویڈیٹی کی کمی کی صورت میں ، حکمت عملی بروقت تجارت نہیں کرسکتی ہے ، یا منفی قیمت پر تجارت کرسکتی ہے ، جس سے حکمت عملی کی کارکردگی متاثر ہوتی ہے۔ لہذا ، بہتر لیکویڈیٹی والی تجارت کی اقسام کو منتخب کرنے کی ضرورت ہے ، اور مناسب سلائڈ پوائنٹس اور تجارت کی مقدار کی حدود طے کریں۔
حکمت عملی کو بہتر بنانے کی سمت
متحرک پیرامیٹرز کی اصلاح: حکمت عملی کے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنانے کے ل machine مشین لرننگ جیسے طریقوں پر غور کریں ، تاکہ مارکیٹ کے بدلتے ہوئے حالات کے مطابق ڈھال لیا جاسکے۔ اس سے حکمت عملی کی موافقت اور استحکام میں اضافہ ہوسکتا ہے۔
ملٹی فیکٹر ترکیب: زیرو لاگ MACD اشارے کو دوسرے تکنیکی اشارے (جیسے RSI ، برن بینڈ وغیرہ) کے ساتھ مل کر ملٹی فیکٹر ترکیب سگنل تشکیل دیں ، جس سے حکمت عملی کی وشوسنییتا اور منافع بخش صلاحیت میں اضافہ ہو۔
خطرے کے انتظام کو بہتر بنانا: حکمت عملی کے خطرے کے سوراخ کو بہتر طور پر کنٹرول کرنے کے لئے اعلی درجے کی خطرے کے انتظام کے اقدامات ، جیسے متحرک نقصانات ، اتار چڑھاؤ کی شرح میں ایڈجسٹمنٹ وغیرہ متعارف کروائیں۔
مارکیٹ کے جذبات کے تجزیے میں شامل کریں: مارکیٹ کے جذبات کے تجزیے کے ساتھ مل کر (جیسے گھبراہٹ انڈیکس ، سوشل میڈیا جذبات وغیرہ) ، حکمت عملی سے پیدا ہونے والے سگنل کو فلٹر اور بہتر بنائیں ، حکمت عملی کی موافقت اور استحکام کو بہتر بنائیں۔
خلاصہ
اس مضمون میں زیرو لگ ایم اے سی ڈی اشارے پر مبنی ایک کثیر فاریکس حکمت عملی کا تعارف کیا گیا ہے ، جس میں زیرو لگ ایم اے سی ڈی اشارے کا استعمال کرتے ہوئے خرید و فروخت کے سگنل تیار کیے جاتے ہیں ، جس سے بٹ کوائن یو ایس ڈی ٹی 1 گھنٹے کے چارٹ پر خودکار تجارت کی جاسکتی ہے۔ حکمت عملی میں تاخیر کے اثرات کو ختم کرنے ، لچکدار ، خودکار تجارت اور خطرے پر قابو پانے جیسے فوائد ہیں ، لیکن اس کے ساتھ ہی پیرامیٹرز کی اصلاح ، مارکیٹ کا خطرہ ، اوور فٹ اور لیکویڈیٹی کے خطرات جیسے چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لئے ، متحرک پیرامیٹرز کی اصلاح ، کثیر عنصر ترکیب ، خطرے کے انتظام کی اصلاح اور مارکیٹ کے جذبات کا تجزیہ وغیرہ کے لحاظ سے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2024-03-18 00:00:00
end: 2024-04-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Zero Lag MACD Strategy", shorttitle="ZL_MACD Strategy", overlay=true)
// Input variables
fastLength = input(12, title="Fast MM period", minval=1)
slowLength = input(26, title="Slow MM period", minval=1)
signalLength = input(9, title="Signal MM period", minval=1)
MacdEmaLength = input(9, title="MACD EMA period", minval=1)
useEma = input(true, title="Use EMA (otherwise SMA)")
useOldAlgo = input(false, title="Use Glaz algo (otherwise 'real' original zero lag)")
// Calculate Zero Lag MACD components
ma1 = useEma ? ema(close, fastLength) : sma(close, fastLength)
ma2 = useEma ? ema(ma1, fastLength) : sma(ma1, fastLength)
zerolagEMA = ((2 * ma1) - ma2)
mas1 = useEma ? ema(close, slowLength) : sma(close, slowLength)
mas2 = useEma ? ema(mas1, slowLength) : sma(mas1, slowLength)
zerolagslowMA = ((2 * mas1) - mas2)
ZeroLagMACD = zerolagEMA - zerolagslowMA
emasig1 = ema(ZeroLagMACD, signalLength)
emasig2 = ema(emasig1, signalLength)
signal = useOldAlgo ? sma(ZeroLagMACD, signalLength) : (2 * emasig1) - emasig2
// Generate buy and sell signals
buySignal = crossover(ZeroLagMACD, signal)
sellSignal = crossunder(ZeroLagMACD, signal)
// Strategy conditions
if (buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellSignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)