ChaoZhang
جائزہ
اس مضمون میں ایک مشین لرننگ پر مبنی حرکت پذیر اوسط کراس کی پیمائش کی تجارت کی حکمت عملی پیش کی گئی ہے۔ اس حکمت عملی میں مختصر اور طویل مدتی سادہ حرکت پذیر اوسط ((SMA) کے کراس کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ کے تجارتی فیصلہ سازی کے عمل کو ماڈل کرنے کے لئے استعمال کیا گیا ہے۔ مختصر اور طویل مدتی حرکت پذیر اوسط کے کراس کا تجزیہ کرکے ، حکمت عملی خرید اور فروخت کے سگنل پیدا کرتی ہے ، اور اسی طرح کے ٹریڈنگ آپریشنز کو تجارتی پلیٹ فارم پر انجام دیتی ہے۔ یہ طریقہ روایتی تکنیکی تجزیہ اور جدید مشین لرننگ کے تصورات کو جوڑتا ہے ، تاجر کو ایک آسان اور موثر مقدار میں تجارت کا آلہ فراہم کرتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کا بنیادی اصول دو متحرک اوسط کی کراسنگ پر مبنی ہے:
- مختصر منتقل اوسط ((مختصر ایم اے): پہلے سے طے شدہ 9 ادوار کا سادہ منتقل اوسط استعمال کریں۔
- طویل مدتی منتقل اوسط ((لانگ ایم اے): ڈیفالٹ 21 ادوار کا استعمال کرتے ہوئے سادہ منتقل اوسط
ٹریڈنگ سگنل جنریشن کی منطق مندرجہ ذیل ہے:
- خریدنے کا اشارہ: جب قلیل مدتی منتقل اوسط نیچے سے طویل مدتی منتقل اوسط کو پار کرتا ہے تو اس کا آغاز ہوتا ہے۔
- بیچنے کا اشارہ: جب قلیل مدتی منتقل اوسط اوپر سے طویل مدتی منتقل اوسط سے گزرتا ہے تو اس کا آغاز ہوتا ہے۔
حکمت عملی ٹریڈنگ ویو پلیٹ فارم پر لاگو کی گئی ہے اور پائن اسکرپٹ زبان کا استعمال کرتے ہوئے لکھی گئی ہے۔ اس کی اہم خصوصیات میں شامل ہیں:
- مختصر اور طویل مدتی منتقل اوسط کا حساب لگائیں اور ان کا نقشہ بنائیں۔
- خرید و فروخت کے سگنل کو ایک متحرک اوسط کے ساتھ کراس کیا جاتا ہے۔
- چارٹ پر خرید و فروخت کے پوائنٹس کو نشان زد کریں۔ سبز اوپر والے تیر سے خرید اور سرخ نیچے والے تیر سے فروخت ظاہر ہوتی ہے۔
- ٹرانزیکشن کی یاد دہانیوں کو ترتیب دیں اور خریدنے یا فروخت کرنے کے سگنل پر صارفین کو مطلع کریں.
اسٹریٹجک فوائد
سادہ اور سمجھنے میں آسان: ایک کلاسیکی تکنیکی تجزیہ کی حکمت عملی ہے جو سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
رجحانات کا سراغ لگانا: یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑنے میں کامیاب ہے ، اور اس نے واضح رجحانات والے بازاروں میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔
خودکار عملدرآمد: حکمت عملی کو ٹریڈنگ ویو پلیٹ فارم پر خود کار طریقے سے عملدرآمد کیا جاسکتا ہے ، جس سے انسانی مداخلت اور جذباتی تجارت کا اثر کم ہوتا ہے۔
بصری آراء: چارٹ پر خرید و فروخت کے مقامات کو نشان زد کرکے اور منتقل اوسط کو ڈرائنگ کرکے ، تاجر حکمت عملی کے کام کو بصری طور پر سمجھ سکتے ہیں۔
لچکدار: صارف اپنی ذاتی ترجیحات اور مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق قلیل مدتی اور طویل مدتی منتقل اوسط کی مدت کو ایڈجسٹ کرسکتا ہے۔
ریئل ٹائم یاددہانی: ٹریڈنگ یاد دہانیوں کی خصوصیت جو تاجروں کو مارکیٹ کے مواقع کو بروقت پکڑنے میں مدد فراہم کرتی ہے۔
مشین لرننگ کی نقالی: اگرچہ یہ ایک سادہ حکمت عملی ہے ، لیکن یہ مشین لرننگ کے فیصلہ سازی کے عمل کی نقالی کرتی ہے ، جس سے زیادہ پیچیدہ الگورتھم ٹریڈنگ کی بنیاد رکھی جاتی ہے۔
وسیع پیمانے پر قابل اطلاق: اس حکمت عملی کو مختلف مالیاتی آلات اور ٹائم فریموں پر لاگو کیا جاسکتا ہے ، جس میں وسیع پیمانے پر قابل اطلاق ہوتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
پسماندہ: حرکت پذیر اوسط بنیادی طور پر ایک پسماندہ اشارے ہے ، جس کی وجہ سے مارکیٹ کے موڑ کے قریب غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔
ہلچل والی مارکیٹوں میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرنا: اس حکمت عملی سے اکثر غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں ، جس سے زیادہ تجارت اور نقصان ہوتا ہے۔
کوئی اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار نہیں: حکمت عملی میں اسٹاپ نقصان کی ترتیب شامل نہیں ہے ، جس سے مارکیٹ میں شدید اتار چڑھاؤ کے دوران زیادہ نقصان برداشت کیا جاسکتا ہے۔
تاریخی اعداد و شمار پر بہت زیادہ انحصار: حکمت عملی یہ فرض کرتی ہے کہ تاریخی نمونہ مستقبل میں دوبارہ ہوگا ، لیکن مارکیٹ کے حالات بدل سکتے ہیں۔
پیرامیٹرز کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی حرکت پذیر اوسط کی مدت کے انتخاب کے بارے میں حساس ہے ، اور مختلف پیرامیٹرز نمایاں طور پر مختلف نتائج کا سبب بن سکتے ہیں۔
بنیادی عوامل کو نظرانداز کرنا: خالص تکنیکی تجزیہ کے طریقوں سے اہم بنیادی اور میکرو اقتصادی عوامل کو نظرانداز کیا جاسکتا ہے۔
ٹرانزیکشن لاگت: بار بار ٹرانزیکشن کی وجہ سے اعلی ٹرانزیکشن لاگتیں ہوسکتی ہیں ، جو حکمت عملی کی مجموعی آمدنی کو متاثر کرتی ہیں۔
زیادہ فٹ ہونے کا خطرہ: آپٹمائزنگ پیرامیٹرز میں زیادہ فٹ ہونے کا خطرہ ہوسکتا ہے ، جس کی وجہ سے حکمت عملی حقیقی وقت کی تجارت میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
روکنے اور روکنے کا تعارف: خطرے کو کنٹرول کرنے اور منافع کو لاک کرنے کے لئے معقول حد تک روکنے اور روکنے کا تعین کریں۔
فلٹر شامل کریں: دوسرے تکنیکی اشارے (جیسے RSI ، MACD وغیرہ) کے ساتھ مل کر فلٹر کے طور پر ، جعلی سگنل کو کم کریں۔
متحرک پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ: مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کی متحرک تبدیلیوں کے مطابق متحرک اوسط کی مدت کو مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق ڈھالنا۔
اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کریں: پوزیشن کے سائز اور روکنے کی سطح کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے اے ٹی آر جیسے اتار چڑھاؤ کے اشارے کا استعمال کریں۔
کثیر ٹائم فریم تجزیہ: طویل مدتی ٹائم فریم تجزیہ کے ساتھ مل کر ، ٹریڈنگ کے فیصلوں کی درستگی کو بہتر بنانا۔
بنیادی تجزیہ شامل کریں: بنیادی عوامل جیسے اقتصادی اعداد و شمار کی اشاعت ، کمپنی کی مالی رپورٹ وغیرہ کے ساتھ مل کر ، تجارتی فیصلوں کو بہتر بنائیں۔
مشین لرننگ کی اصلاح: پیرامیٹرز کے انتخاب اور سگنل کی پیداوار کو بہتر بنانے کے لئے حقیقی مشین لرننگ الگورتھم (جیسے سپورٹ ویکٹر مشین ، بے ترتیب جنگل وغیرہ) کا استعمال کریں۔
بازیافت اور اصلاح: وسیع پیمانے پر تاریخی اعداد و شمار کی بازیافت کریں ، مونٹی کارلو سمیلیشن جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے حکمت عملی کی استحکام کا اندازہ لگائیں۔
فنڈ مینجمنٹ: فنڈ مینجمنٹ کی زیادہ پیچیدہ حکمت عملی جیسے کیلی فارمولا یا فکسڈ تناسب رسک ماڈل۔
جذبات کا تجزیہ: تجارتی فیصلوں کو بڑھانے کے لئے مارکیٹ کے جذبات کے اعداد و شمار ، جیسے سوشل میڈیا کے جذبات کا تجزیہ۔
خلاصہ کریں۔
مشین لرننگ پر مبنی متحرک اوسط کراس کوانٹیک ٹریڈنگ حکمت عملی تاجروں کو ایک آسان اور موثر خودکار تجارتی طریقہ فراہم کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑنے اور مشین لرننگ کے فیصلے کے عمل کی مشابہت کے ذریعہ خود کار طریقے سے تجارت پر عمل درآمد کرنے کے قابل ہے۔ اگرچہ اس میں کچھ موروثی خطرات موجود ہیں ، جیسے پسماندگی اور اتار چڑھاؤ کی منڈیوں میں خراب کارکردگی ، لیکن مناسب خطرے کے انتظام اور مسلسل اصلاح کے ذریعہ حکمت عملی کی کارکردگی کو نمایاں طور پر بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
مستقبل کی اصلاح کی سمت کو حکمت عملی کی موافقت اور لچک کو بڑھانے پر توجہ دینی چاہئے ، جس میں زیادہ سے زیادہ تکنیکی اشارے ، متحرک پیرامیٹرز کی ایڈجسٹمنٹ ، ملٹی ٹائم فریم تجزیہ اور حقیقی مشین لرننگ الگورتھم شامل ہیں۔ اس کے علاوہ ، بنیادی تجزیہ اور مارکیٹ کے جذبات کے عوامل کو شامل کرنے سے حکمت عملی کو مارکیٹ کی صورتحال کا زیادہ جامع اندازہ لگانے میں مدد مل سکتی ہے۔
مجموعی طور پر ، مشین لرننگ کے تصورات پر مبنی اس مقدار کی تجارت کی حکمت عملی تاجروں کے لئے ایک اچھا نقطہ آغاز فراہم کرتی ہے ، جس کی بنیاد پر وہ مسلسل بہتری اور ترقی کرسکتے ہیں ، اور آخر کار زیادہ ذہین اور موثر تجارتی نظام تک پہنچ سکتے ہیں۔
/*backtest
start: 2023-06-15 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © yashumani
//@version=5
strategy("ML Based Trading Strategy", overlay=true)
// Define input parameters
shortPeriod = input.int(9, title="Short MA Period")
longPeriod = input.int(21, title="Long MA Period")
// Calculate moving averages
shortMA = ta.sma(close, shortPeriod)
longMA = ta.sma(close, longPeriod)
// Simulated "machine learning" decision based on moving averages crossover
longCondition = ta.crossover(shortMA, longMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortMA, longMA)
// Plot moving averages
plot(shortMA, color=color.blue, title="Short MA")
plot(longMA, color=color.red, title="Long MA")
// Buy signal
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Sell signal
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Plot buy/sell indicators on chart
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")
// Define and plot order indicators
plotarrow(series=longCondition ? 1 : shortCondition ? -1 : na, colorup=color.green, colordown=color.red, offset=-1)
// Alerts
if (longCondition)
alert("Buy signal triggered", alert.freq_once_per_bar)
if (shortCondition)
alert("Sell signal triggered", alert.freq_once_per_bar)