روزانہ اعلی اور کم پوائنٹس ملٹی ٹائم فریم EMA رجحان مقداری تجارتی حکمت عملی کے ساتھ

EMA MA
تخلیق کی تاریخ: 2024-11-28 15:20:59 آخر میں ترمیم کریں: 2024-11-28 15:20:59
کاپی: 1 کلکس کی تعداد: 487
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

روزانہ اعلی اور کم پوائنٹس ملٹی ٹائم فریم EMA رجحان مقداری تجارتی حکمت عملی کے ساتھ

جائزہ

یہ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جس میں گھڑی کی اونچائی اور کم سے کم اور ایک سے زیادہ ٹائم فریم EMA رجحانات کا امتزاج ہے۔ حکمت عملی بنیادی طور پر قیمتوں کی نگرانی کے ذریعے پچھلے دن کی اونچائی اور کم سے تجاوز کرنے کا فیصلہ کرتی ہے ، جو EMA میڈین لائن اور فنڈ فلو اشارے ((CMF) کے ساتھ مل کر تجارت کے وقت کا فیصلہ کرتی ہے۔ حکمت عملی میں گھڑی کی اونچائی اور دن کی دو ٹائم فریموں کی 200 سیکنڈ EMA میڈین لائن کا استعمال کیا جاتا ہے ، جس میں متعدد تکنیکی اشارے کی توثیق کے ذریعہ تجارت کی درستگی کو بہتر بنایا جاتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

حکمت عملی کی بنیادی منطق میں درج ذیل کلیدی عناصر شامل ہیں:

  1. request.security فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے پچھلے دن کی اعلی ترین اور کم ترین قیمت کو اہم معاون مزاحمت کی سطح کے طور پر حاصل کریں۔
  2. 24 دورانیہ ای ایم اے اوسط کے ساتھ مل کر رجحانات کے فیصلے کے لئے بیس لائن کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
  3. سی ایم ایف (20 سائیکل) کو ٹریڈنگ حجم اور قیمتوں کے ایک جامع اشارے کے طور پر متعارف کرایا گیا ہے تاکہ مارکیٹ میں فنڈز کے بہاؤ کا اندازہ لگایا جاسکے۔
  4. اس کے ساتھ ساتھ موجودہ ٹائم سائیکل اور 1 گھنٹے کے سائیکل کی 200 میڈین لائن کا حساب لگایا جاتا ہے تاکہ بڑے سائیکل کے رجحان کی سمت کا تعین کیا جا سکے۔

اس معاہدے کے قواعد درج ذیل ہیں: متعدد شرائط: قیمت ایک دن کی اونچائی کو توڑنے سے پہلے + قیمت ای ایم اے کے اوپر بند + سی ایم ایف مثبت ہے خالی کرنے کی شرائط: قیمت ایک دن پہلے کی کم سے نیچے گر گئی + قیمت ای ایم اے کے نیچے بند ہوئی + سی ایم ایف منفی فلیٹ پوزیشن کی شرائط: قیمتوں میں کمی کے دوران قیمتوں میں کمی ، قیمتوں میں کمی کے دوران قیمتوں میں کمی

اسٹریٹجک فوائد

  1. متعدد تکنیکی اشارے کی جامع توثیق سے لین دین کی وشوسنییتا میں اضافہ
  2. کثیر ٹائم سائیکل تجزیہ کے ذریعہ مارکیٹ کے رجحانات کو بہتر طور پر سمجھنا
  3. سی ایم ایف کے اشارے کے ساتھ پیمائش کی قیمتوں کے ساتھ ، مارکیٹ کی مالی حالت کا بہتر اندازہ لگایا جاسکتا ہے
  4. مارکیٹ کے شرکاء کی ٹریڈنگ کی عادات کے مطابق ، اہم قیمتوں کے طور پر پچھلے دن کی اعلی اور کم قیمتوں کا استعمال کرنا
  5. حکمت عملی کی منطق واضح، سمجھنے اور لاگو کرنے میں آسان ہے۔
  6. واضح داخلے اور باہر نکلنے کی شرائط کے ساتھ ، ذہنی فیصلے کو کم کریں

اسٹریٹجک رسک

  1. ہلچل کی منڈیوں میں غلط سگنل اکثر پیدا ہوسکتے ہیں
  2. قیمتوں میں فوری اضافے کے لیے حساس نہیں
  3. ممکنہ طور پر اہم مقامات پر تجارت کے مواقع سے محروم
  4. رجحانات کا ماحول جس میں بڑے دورانیے کا خیال نہیں کیا گیا
  5. مارکیٹ میں شدید اتار چڑھاو کے دوران بڑے پیمانے پر واپسی کا امکان

رسک کنٹرول کی تجاویز:

  1. معقول سٹاپ نقصان کی پوزیشن مقرر کریں
  2. مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں
  3. ٹرینڈ فلٹر شامل کریں۔
  4. فلوٹیشن انڈیکس شامل کرنے پر غور کریں

حکمت عملی کی اصلاح کی سمت

  1. ایک انکولی پیرامیٹر کی اصلاح کا طریقہ کار متعارف کرایا جا رہا ہے۔
  2. مارکیٹ کے ماحول کو فلٹر کرنے کے مزید شرائط
  3. سٹاپ نقصان اور روکنے کے طریقہ کار کو بہتر بنانا
  4. مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق لچک کے اشارے شامل کرنا
  5. مقام کے انتظام کے نظام میں شامل ہونے پر غور کریں
  6. حجم تجزیہ کے اشارے میں اضافہ

خلاصہ کریں۔

یہ ایک مکمل ٹریڈنگ سسٹم ہے جس میں متعدد تکنیکی اشارے اور کثیر ٹائم سائیکل تجزیہ شامل ہیں۔ حکمت عملی دن کے اندر اعلی اور کم سے کم توڑنے ، اوسط رجحانات اور فنڈز کے بہاؤ کے جامع تجزیہ کے ذریعہ تجارتی مواقع کی تلاش کرتی ہے۔ اگرچہ اس میں کچھ خطرات موجود ہیں ، لیکن معقول خطرے پر قابو پانے اور مسلسل اصلاحی بہتری کے ذریعہ ، اس حکمت عملی میں اچھی اطلاق کی قیمت ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2024-10-28 00:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title='The security Daily HIGH/LOW strategy', overlay=true, initial_capital=10000, calc_on_every_tick=true, 
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, 
         commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

// General Inputs
len = input.int(24, minval=1, title='Length MA', group='Optimization parameters')
src = input.source(close, title='Source MA', group='Optimization parameters')
out = ta.ema(src, len)

length = input.int(20, minval=1, title='CMF Length', group='Optimization parameters')
ad = close == high and close == low or high == low ? 0 : (2 * close - low - high) / (high - low) * volume
mf = math.sum(ad, length) / math.sum(volume, length)

// Function to get daily high and low
f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) =>
    request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)

pricehigh = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, 'D', high)
pricelow = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, 'D', low)

// Plotting previous daily high and low
plot(pricehigh, title='Previous Daily High', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.white, 0))
plot(pricelow, title='Previous Daily Low', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.white, 0))

// Entry Conditions
short = ta.crossunder(low, pricelow) and close < out and mf < 0
long = ta.crossover(high, pricehigh) and close > out and mf > 0

if short and barstate.isconfirmed
    strategy.entry('short', strategy.short, stop=pricelow[1])
    strategy.close('short', when=close > out)

if long and barstate.isconfirmed
    strategy.entry('long', strategy.long, stop=pricehigh[1])
    strategy.close('long', when=close < out)

// 200 EMA on 1-hour timeframe
ema_200 = ta.ema(close, 200)
ema_200_1h = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 200))

plot(ema_200_1h, color=color.purple, title="200 EMA (1H)")
plot(ema_200, color=color.white, title="200 EMA")