ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی MACD (موبائل ایوریج کنورجنس اور اسپریڈ اشارے) کی متحرک تبدیلی کی خصوصیات پر مبنی ٹریڈنگ کے فیصلے کرتی ہے۔ حکمت عملی کا بنیادی مقصد MACD کالم گراف (ہسٹگرام) میں تبدیلی کے رجحان کو دیکھ کر ممکنہ سنہری فورکس اور ڈیڈ فورکس کی پیش گوئی کرنا ہے ، تاکہ تجارت کو پہلے سے ترتیب دیا جاسکے۔ یہ حکمت عملی صرف روایتی MACD اشارے کے کراس سگنل پر ہی توجہ نہیں دیتی ، بلکہ کراس سگنل کو پہلے سے طے کرنے کے ذریعہ بہتر انٹری ٹائم حاصل کرنے کے لئے کالم گراف کی متحرک تبدیلی کی خصوصیات پر زیادہ توجہ دیتی ہے۔
حکمت عملی کا اصول
حکمت عملی میں ایک بہتر MACD اشارے کا نظام استعمال کیا گیا ہے جس میں تیزی سے چلنے والی اوسط ((EMA12) اور آہستہ چلنے والی اوسط ((EMA26) کے فرق کی گنتی اور 2 دوروں پر مبنی سگنل لائن شامل ہیں۔ بنیادی ٹریڈنگ منطق مندرجہ ذیل اہم نکات پر مبنی ہے:
- رجحانات کی متحرک تبدیلیوں کا اندازہ لگانے کے لئے کالم گراف کی تبدیلی کی شرح (hist_change) کا حساب لگائیں
- جب قطب نما چارٹ منفی ہو اور تین مسلسل ادوار میں اوپر کی طرف رجحان ہو تو ، پیش گوئی میں سنہری کانٹا سگنل ہوسکتا ہے ، اور پہلے سے زیادہ اندراج کیا جاسکتا ہے
- جب قطب نما چارٹ مثبت ہو اور تین مسلسل ادوار میں نیچے کی طرف رجحان دکھائے تو ، پیش گوئی کی جاسکتی ہے کہ ڈیڈ فورک کا اشارہ ہوگا ، اور اس سے باہر نکلیں
- حکمت عملی میں ٹائم فلٹرنگ میکانزم متعارف کرایا گیا ہے جس میں صرف مخصوص وقت کی حد کے اندر تجارت کی جاتی ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- سگنل کی پیش گوئی: کراس سگنل کی پیش گوئی کی طرف سے کراس سگنل کی پیش گوئی کی طرف سے کراس چارٹ کی متحرک تبدیلیوں کو دیکھ کر، مؤثر طریقے سے داخلہ وقت کو بڑھانے کے لئے
- خطرہ کنٹرول معقول ہے: 0.1٪ فیس اور 3 سلائڈ پوائنٹس کے لئے ٹرانزیکشن لاگت کا تعین کیا گیا ہے ، جو اصل ٹریڈنگ ماحول کے مطابق ہے
- فنڈ مینجمنٹ لچک: اکاؤنٹ کی مجموعی مالیت کا فیصد پوزیشن مینجمنٹ کے لئے استعمال کریں ، خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کریں
- عمدہ بصری اثرات: مختلف رنگوں میں نشان زدہ ستونوں کی شکل کے چارٹ کا استعمال کرتے ہوئے ، اور تجزیہ کے لئے تیر کے ذریعہ نشان زدہ ٹریڈنگ سگنل
اسٹریٹجک رسک
- جعلی بریک کا خطرہ: اکثر جھوٹے بریک سگنل کا سامنا کرنا پڑتا ہے جب مارکیٹ میں ہلچل پڑتی ہے
- تاخیر کا خطرہ: مقدمے کی سماعت کا طریقہ کار استعمال ہونے کے باوجود ، MACD خود کچھ تاخیر کا شکار ہے
- مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: حکمت عملی واضح رجحانات کے ساتھ بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے ، جبکہ ہلچل کی منڈیوں میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کیا جاسکتا ہے
- پیرامیٹر حساسیت: تیز اور سست لائن کی مدت کی ترتیبات حکمت عملی کی کارکردگی پر زیادہ اثر انداز ہوتی ہیں
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
- مارکیٹ کے ماحول کے فلٹر کو متعارف کرایا: رجحانات کے لئے اشارے شامل کریں، مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مختلف ٹریڈنگ پیرامیٹرز کو اپنائیں
- پوزیشن مینجمنٹ کو بہتر بنائیں: سگنل کی طاقت کے مطابق پوزیشن ہولڈنگ تناسب کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کریں
- نقصانات کو روکنے کے طریقہ کار کو بہتر بنانا: ریٹائرمنٹ کو کنٹرول کرنے کے لئے ٹریکنگ اسٹاپ یا فکسڈ اسٹاپ شامل کرنا
- سگنل کی توثیق کے طریقہ کار کو بڑھانا: دیگر تکنیکی اشارے کے ساتھ مل کر کراس توثیق ، سگنل کی وشوسنییتا میں اضافہ
- اصلاحی پیرامیٹرز کا انتخاب: مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق انڈیکس پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے انکولی پیرامیٹرز کا استعمال کیا جاسکتا ہے
خلاصہ کریں۔
اس حکمت عملی میں MACD کالم گراف کی متحرک تبدیلی کی خصوصیات کا جدید استعمال کیا گیا ہے۔ اس حکمت عملی میں روایتی MACD ٹریڈنگ سسٹم کی بہتری اور اصلاح کی گئی ہے۔ حکمت عملی کے پیشگی فیصلے کے طریقہ کار سے پہلے داخلے کا اشارہ ملتا ہے ، جبکہ سخت تجارتی شرائط اور خطرے سے متعلق اقدامات حکمت عملی کی استحکام کو یقینی بناتے ہیں۔ مزید اصلاح اور بہتری کے ذریعہ ، اس حکمت عملی کو حقیقی تجارت میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی امید ہے۔
حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title="Demo GPT - Moving Average Convergence Divergence", shorttitle="MACD", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=3, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval=1, maxval=50, defval=2) // Set smoothing line to 2
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
// Date inputs
start_date = input(title="Start Date", defval=timestamp("2018-01-01T00:00:00"))
end_date = input(title="End Date", defval=timestamp("2069-12-31T23:59:59"))
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
// Strategy logic
isInDateRange = true
// Calculate the rate of change of the histogram
hist_change = hist - hist[1]
// Anticipate a bullish crossover: histogram is negative, increasing, and approaching zero
anticipate_long = isInDateRange and hist < 0 and hist_change > 0 and hist > hist[1] and hist > hist[2]
// Anticipate an exit (bearish crossover): histogram is positive, decreasing, and approaching zero
anticipate_exit = isInDateRange and hist > 0 and hist_change < 0 and hist < hist[1] and hist < hist[2]
if anticipate_long
strategy.entry("Long", strategy.long)
if anticipate_exit
strategy.close("Long")
// Plotting
hline(0, "Zero Line", color=color.new(#787B86, 50))
plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist >= 0 ? (hist > hist[1] ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist < hist[1] ? #FF5252 : #FFCDD2)))
plot(macd, title="MACD", color=#2962FF)
plot(signal, title="Signal", color=#FF6D00)
// Plotting arrows when anticipating the crossover
plotshape(anticipate_long, title="Long +1", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.arrowup, size=size.tiny, text="Long +1")
plotshape(anticipate_exit, title="Short -1", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.arrowdown, size=size.tiny, text="Short -1")