سپر ٹرینڈ کے ساتھ مل کر ایس ایم اے کراس اوور کے ساتھ اڈاپٹیو مومینٹم ٹریڈنگ حکمت عملی
SMA EMA ATR supertrend
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک خودکار متحرک تجارتی نظام ہے جس میں سادہ حرکت پذیر اوسط ((SMA) کراسنگ اور سپر ٹرینڈ ((SuperTrend) اشارے شامل ہیں۔ یہ 5 منٹ کے ٹائم فریم پر چلتا ہے اور رجحان کی تبدیلی کو پکڑنے کے لئے دو SMA کے کراسنگ کا استعمال کرتا ہے ، جبکہ رجحان کی سمت کی تصدیق اور تجارتی سگنل پیدا کرنے کے لئے SuperTrend اشارے کا استعمال کرتا ہے۔ اس حکمت عملی میں منافع کی حفاظت اور خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے فیصد پر مبنی اسٹاپنگ میکانزم بھی شامل ہے۔
حکمت عملی کا اصول
ایس ایم اے کراسنگ: دو مختلف ادوار ((ڈیفالٹ 20 اور 50) کا استعمال کرتے ہوئے ایک سادہ حرکت پذیر اوسط۔ جب قلیل مدتی ایس ایم اے پر طویل مدتی ایس ایم اے پہنا جاتا ہے تو ، اس کو ممکنہ طور پر زیادہ سگنل سمجھا جاتا ہے۔ جب قلیل مدتی ایس ایم اے کے نیچے طویل مدتی ایس ایم اے پہنا جاتا ہے تو ، اس کو ممکنہ طور پر کم سگنل سمجھا جاتا ہے۔
سپر ٹرینڈ اشارے: اے ٹی آر ((اوسط حقیقی رینج) پر مبنی اوپر اور نیچے کا حساب لگایا گیا ہے۔ جب قیمت اوپر کی طرف بڑھتی ہے تو ، رجحان کو اوپر کی طرف سمجھا جاتا ہے۔ جب قیمت نیچے کی طرف گرتی ہے تو ، رجحان کو نیچے کی طرف سمجھا جاتا ہے۔ یہ کمزور سگنل کو فلٹر کرنے اور مضبوط رجحان کی تصدیق کرنے میں مدد کرتا ہے۔
لین دین کی منطق:
- متعدد شرائط: طویل مدتی SMA کو مختصر SMA پر پہننا ، اور سپر ٹرینڈ اوپر کی طرف اشارہ کرتا ہے۔
- خالی کرنے کی شرائط: قلیل مدتی SMA طویل مدتی SMA سے نیچے ہے ، اور سپر ٹرینڈ نے نیچے کی طرف اشارہ کیا ہے۔
اسٹاپ سیٹنگ: داخلے کی قیمتوں پر مبنی ایک مقررہ فیصد (ڈیفالٹ 1٪) کی بنیاد پر اسٹاپ سیٹنگ۔ یہ رجحان کے الٹ جانے سے پہلے منافع کو لاک کرنے میں معاون ہے۔
بصری: حکمت عملی چارٹ پر ایس ایم اے لائنز ، سپر ٹرینڈ اشارے ، اور خرید و فروخت کے سگنل کے نشانات کو پیش کرتی ہے تاکہ مارکیٹ کی صورتحال اور تجارتی منطق کو بصری طور پر سمجھا جاسکے۔
اسٹریٹجک فوائد
رجحانات کے ساتھ رجحانات کا سراغ لگانا: ایس ایم اے کراس اور سپر ٹرینڈ اشارے کے ساتھ مل کر ، حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتی ہے اور مضبوط حرکت پذیری کی پیروی کرسکتی ہے۔
خود کو اپنانے والا: سپر ٹرینڈ اشارے اے ٹی آر پر مبنی ہیں ، جو مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ ہوجاتے ہیں ، تاکہ حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مستحکم رہے۔
سگنل کی توثیق کا طریقہ کار: ایس ایم اے کراس اور سپر ٹرینڈ اشارے کی ایک ساتھ ملنے کی ضرورت ہوتی ہے تا کہ تجارت کو متحرک کیا جاسکے ، جس سے جھوٹے بریک کے خطرات کو مؤثر طریقے سے کم کیا جاسکے۔
رسک مینجمنٹ: بلٹ ان فی صد روکنے کا طریقہ کار منافع کو بروقت بند کرنے میں مدد کرتا ہے اور زیادہ سے زیادہ واپسی کو روکتا ہے۔
بصری اثرات: حکمت عملی چارٹ پر مختلف اشارے اور سگنل کو واضح طور پر نشان زد کرتی ہے ، جس سے تاجروں کو مارکیٹ کی صورتحال اور حکمت عملی کی منطق کو بصری طور پر سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔
پیرامیٹرز کی لچکدار ایڈجسٹمنٹ: حکمت عملی میں متعدد ایڈجسٹمنٹ پیرامیٹرز ، جیسے ایس ایم اے سائیکل ، اے ٹی آر سائیکل ، اے ٹی آر ضرب ، وغیرہ فراہم کیے جاتے ہیں ، جو صارفین کو مختلف مارکیٹوں اور ذاتی ترجیحات کے مطابق بہتر بناسکتے ہیں۔
اسٹریٹجک رسک
زلزلے کی مارکیٹ میں خراب کارکردگی: زلزلے یا زلزلے کی مارکیٹ میں ، حکمت عملی اکثر غلط سگنل پیدا کرسکتی ہے ، جس سے زیادہ تجارت اور نقصان ہوتا ہے۔
تاخیر: ایس ایم اے اور سپر ٹرینڈ دونوں تاخیر سے چلنے والے اشارے ہیں ، جو تیزی سے بدلتے ہوئے بازاروں میں دیر سے رد عمل کا سبب بن سکتے ہیں ، جس سے داخلے یا باہر نکلنے میں تاخیر ہوتی ہے۔
فکسڈ اسٹاپس بڑے رجحان سے محروم ہوسکتے ہیں: اگرچہ ایک مقررہ فیصد اسٹاپس خطرے پر قابو پانے میں مدد فراہم کرتا ہے ، لیکن ایک مضبوط رجحان میں یہ زیادہ منافع کے مواقع سے محروم ہونے کے لئے قبل از وقت باہر نکلنے کا سبب بن سکتا ہے۔
پیرامیٹرز کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹرز کی ترتیبات کے لئے زیادہ حساس ہوسکتی ہے ، مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مختلف کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔
اسٹاپ نقصان کا فقدان: موجودہ حکمت عملی میں واضح اسٹاپ نقصان کی ترتیب نہیں ہے ، جس سے مارکیٹ میں اچانک الٹ جانے پر زیادہ خطرہ لاحق ہوسکتا ہے۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
موافقت کے پیرامیٹرز کو متعارف کرانا: آپ کو متحرک طور پر ایس ایم اے کی مدت اور سپر ٹرینڈ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے موافقت کے طریقہ کار کا استعمال کرنے پر غور کرنا چاہئے تاکہ وہ مختلف مارکیٹ کے حالات میں بہتر طور پر ڈھال سکیں۔
مارکیٹ کے ماحول کو فلٹر کرنے میں اضافہ کریں: اتار چڑھاؤ کی شرح کے اشارے (جیسے اے ٹی آر) یا رجحان کی طاقت کے اشارے (جیسے اے ڈی ایکس) متعارف کروائیں ، اور کم اتار چڑھاؤ یا کمزور رجحان کی منڈیوں میں تجارت کی تعدد کو کم کریں۔
اسٹاپ میکانیزم کو بہتر بنائیں: ٹریکنگ اسٹاپ یا اے ٹی آر پر مبنی متحرک اسٹاپ استعمال کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے تاکہ منافع کی حفاظت کے ساتھ ساتھ مضبوط رجحان سے قبل از وقت باہر نکل سکے۔
اسٹاپ نقصان کی ترتیبات شامل کریں: خطرے کو بہتر طور پر کنٹرول کرنے کے لئے اے ٹی آر پر مبنی متحرک اسٹاپ نقصان یا فکسڈ رسک تناسب اسٹاپ نقصان متعارف کرایا گیا۔
کثیر ٹائم فریم تجزیہ: اعلی ٹائم فریموں کے رجحان کی معلومات کو جوڑ کر ٹریڈنگ سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانا۔
ٹرانزیکشن حجم تجزیہ شامل کریں: ٹرانزیکشن حجم کے اشارے متعارف کروائیں ، ٹرانزیکشن سگنل کی تصدیق کے وقت ٹرانزیکشن حجم کے عوامل پر غور کریں ، سگنل کے معیار کو بہتر بنائیں۔
تجارت کی فریکوئینسی کو بہتر بنائیں: تجارت کے وقفے کی حد یا سگنل کی تصدیق کے میکانزم کو بڑھانے پر غور کریں ، اور زیادہ تجارت کو کم کریں۔
بازیافت اور اصلاح: حکمت عملیوں کی مکمل تاریخی بازیافت کریں اور پیرامیٹرز کے مجموعے کو جینیاتی الگورتھم یا گرڈ سرچ جیسے طریقوں سے بہتر بنائیں۔
خلاصہ کریں۔
ایس ایم اے کراس اور سپر ٹرینڈ کے ساتھ مل کر ایک خود کار طریقے سے متحرک حجم ٹریڈنگ حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جس میں رجحانات کی پیروی اور متحرک ٹریڈنگ کے تصورات کو مربوط کیا گیا ہے۔ ایس ایم اے کراس اور سپر ٹرینڈ اشارے کے ساتھ مل کر ، یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑنے اور تجارتی سگنل پیدا کرنے کے قابل ہے۔ اس کی خود کار طریقے سے خصوصیات اور سگنل کی تصدیق کے طریقہ کار سے تجارت کی وشوسنییتا اور استحکام کو بڑھانے میں مدد ملتی ہے۔
تاہم ، اس حکمت عملی میں کچھ ممکنہ خطرات بھی شامل ہیں ، جیسے کہ اتار چڑھاؤ والی منڈیوں میں ناقص کارکردگی اور پیرامیٹرز کی ترتیبات سے متعلق حساسیت۔ حکمت عملی کی لچک اور کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لئے ، آپٹمائزیشن کے اقدامات کو متعارف کرانے پر غور کیا جاسکتا ہے ، جیسے کہ پیرامیٹرز کے لچکدار میکانزم ، اسٹاپ نقصان کی ترتیبات کو بہتر بنانا ، مارکیٹ کے ماحول کو فلٹر کرنا وغیرہ۔
مجموعی طور پر ، یہ ایک اچھی طرح سے قائم حکمت عملی کا فریم ورک ہے ، جس میں مسلسل اصلاح اور جانچ پڑتال کے ذریعہ ، ایک قابل اعتماد تجارتی نظام بننے کی صلاحیت موجود ہے۔ اس کا استعمال کرتے وقت ، تاجروں کو مخصوص تجارتی اقسام اور مارکیٹ کے ماحول کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے پر توجہ دینی چاہئے ، اور ہمیشہ خطرے سے محتاط رہنا چاہئے۔
/*backtest
start: 2024-06-01 00:00:00
end: 2024-06-30 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SMA Crossover with Supertrend", overlay=true, format=format.price, precision=2)
// Input parameters for SMAs
SMA1Length = input.int(20, title="SMA1 Length")
SMA2Length = input.int(50, title="SMA2 Length")
// Input parameters for Supertrend
Periods = input.int(10, title="ATR Period")
src = input(hl2, title="Source")
Multiplier = input.float(3.0, title="ATR Multiplier")
changeATR = input.bool(true, title="Change ATR Calculation Method?")
showsignals = input.bool(true, title="Show Buy/Sell Signals?")
highlighting = input.bool(true, title="Highlighter On/Off?")
// Calculate EMAs
SMA1 = ta.sma(close, SMA1Length)
SMA2 = ta.sma(close, SMA2Length)
// Plot SMAs
plot(SMA1, color=color.green, title="SMA1")
plot(SMA2, color=color.red, title="SMA2")
// Calculate Supertrend
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - (Multiplier * atr)
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + (Multiplier * atr)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
upPlot = plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.green)
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
plotshape(buySignal ? up : na, title="UpTrend Begins", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.green, transp=0)
plotshape(buySignal and showsignals ? up : na, title="Buy", text="Buy", location=location.absolute, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0)
dnPlot = plot(trend == 1 ? na : dn, title="Down Trend", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.red)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
plotshape(sellSignal ? dn : na, title="DownTrend Begins", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.red, transp=0)
plotshape(sellSignal and showsignals ? dn : na, title="Sell", text="Sell", location=location.absolute, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0)
mPlot = plot(ohlc4, title="", style=plot.style_circles, linewidth=0)
longFillColor = highlighting ? (trend == 1 ? color.green : color.white) : color.white
shortFillColor = highlighting ? (trend == -1 ? color.red : color.white) : color.white
fill(mPlot, upPlot, title="UpTrend Highlighter", color=longFillColor)
fill(mPlot, dnPlot, title="DownTrend Highlighter", color=shortFillColor)
alertcondition(buySignal, title="SuperTrend Buy", message="SuperTrend Buy!")
alertcondition(sellSignal, title="SuperTrend Sell", message="SuperTrend Sell!")
changeCond = trend != trend[1]
alertcondition(changeCond, title="SuperTrend Direction Change", message="SuperTrend has changed direction!")
// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(SMA1, SMA2) and trend == 1
shortCondition = ta.crossunder(SMA1, SMA2) and trend == -1
// Execute Trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
// Exit Conditions
takeProfitPercent = input.float(1.0, title="Take Profit (%)") / 100
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPercent)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitPercent)
strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=longTakeProfit)
strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=shortTakeProfit)
// Plot Entry Signals
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")