ایس ایم اے ایچیموکو کراس اوور حکمت عملی ایک عام تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ حکمت عملی ایک نسبتا complete مکمل تجارتی نظام بنانے کے لئے ایچیموکو کلاؤڈ اور ایس ایم اے ہموار حرکت پذیر اوسط کے ساتھ مل کر چلتی اوسط کے سونے کے کراس اور مردہ کراس اصولوں کا استعمال کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی اسٹاک کی پوزیشنوں کو خود بخود کھول اور بند کرسکتی ہے۔
اس حکمت عملی میں بنیادی طور پر اسٹاک کی خریداری اور فروخت کا جائزہ لیا جاتا ہے جس میں اشارے میں تبادلوں کی لائن اور بیس لائن کے درمیان موازنہ اور مختصر مدت اور طویل مدتی SMA چلنے والے اوسط کے کراس اوورز ہوتے ہیں۔
خاص طور پر ، کوڈ میں اشارے کی تبادلوں کی لکیر ، بیس لائن ، لیڈنگ اسپین 1 اور لیڈنگ اسپین 2 کی وضاحت کی گئی ہے۔ ایک ہی وقت میں ، طویل مدتی ایس ایم اے حرکت پذیر اوسط ma1 اور قلیل مدتی ایس ایم اے حرکت پذیر اوسط ma2 کی وضاحت کی گئی ہے۔
خریدنے کا فیصلہ کرتے وقت ، تبادلوں کی لائن کو بیس لائن سے کم ہونے کی ضرورت ہوتی ہے ، اور مختصر مدت کا چلتا ہوا اوسط طویل مدتی چلتا ہوا اوسط سے کم ہوتا ہے ، یعنی ، ایک سنہری کراس ہوتا ہے۔
فروخت کے بارے میں فیصلہ کرتے وقت ، تبادلہ لائن کو بیس لائن سے زیادہ ہونے کی ضرورت ہے ، اور قلیل مدتی چلتی اوسط طویل مدتی چلتی اوسط سے زیادہ ہے ، یعنی ، ایک مردہ کراس ہوتا ہے۔
اس کے علاوہ ، کوڈ میں کچھ معاون شرائط بھی متعین کی گئی ہیں ، جیسے پچھلے دن سے زیادہ بند ہونے والی قیمت ، اور ڈھلوان کا فیصلہ کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط اقدار کے فرق اور تقسیم کا استعمال کرتے ہوئے۔ اس سے حرکت پذیر اوسط کراس اوورز کی رفتار اور سمت کا تعین ہوسکتا ہے۔
یہ حکمت عملی متعدد تکنیکی اشارے کے فوائد کو یکجا کرتی ہے اور اس کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
Ichimoku بادل خود میں رجحان کا فیصلہ شامل ہے، SMA چلتی اوسط کے ساتھ مل کر ایک طاقتور رجحان کا فیصلہ تشکیل دے سکتا ہے.
ایس ایم اے حرکت پذیر اوسط خود ہی قیمت کے رجحانات اور رفتار کا تعین کرسکتا ہے۔ تیز ایم اے کو عبور کرنے والا سست ایم اے تجارتی مقامات کا تعین کرسکتا ہے۔
اختتامی قیمت کا فیصلہ شامل کرنے سے پوزیشنوں کے غیر ضروری افتتاحی اور بند ہونے سے بچا جاسکتا ہے۔
چلتی اوسط ڈھلوان کا حساب لگانے سے چلتی اوسط کراس اوورز کی رفتار پر فیصلہ بڑھ جاتا ہے اور غلط کراس اوورز کو فلٹر کیا جاسکتا ہے۔
مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی میں نسبتا accurate درست رجحان کا فیصلہ ہوتا ہے ، غیر ضروری تجارت کو کم کرسکتا ہے ، اور اس میں اصلاح کی کچھ گنجائش ہے۔
اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:
آئیچیموکو اور ایس ایم اے دونوں تاخیر کا شکار ہوسکتے ہیں اور وقت میں قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کی عکاسی کرنے میں ناکام رہ سکتے ہیں۔
متعدد حالات کا امتزاج پیچیدگی اور غلطیوں کے امکان کو بڑھاتا ہے۔
یہ حکمت عملی صرف تکنیکی اشارے پر مبنی ہے اور اہم خبروں کے اثرات کا اندازہ نہیں لگاسکتی ہے۔
حکمت عملی میں نقصانات کو روکنے کی شرائط مقرر نہیں کی گئی ہیں، نقصانات کو بڑھانے کا خطرہ ہے.
حکمت عملی میں مارکیٹ کے خصوصی حالات جیسے استحکام پر غور نہیں کیا گیا ہے۔
غلط پیرامیٹر کی ترتیبات بھی حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کر سکتے ہیں.
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:
نقصانات میں اضافہ ہونے پر نقصانات کو روکنے کے لئے اسٹاپ نقصان کی شرائط مقرر کریں.
اہم خبروں کے بارے میں فیصلے میں اضافہ کریں تاکہ ان کے اثرات سے بچ سکیں۔
خصوصی مارکیٹ کے حالات جیسے ٹریڈنگ رینج میں اضافہ یا پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے بارے میں فیصلے کو بڑھانا۔
ٹیسٹ اور بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے پیرامیٹر کے مجموعے کو بہتر بنائیں.
پیرامیٹرز کی اصلاح اور مارکیٹ کے فیصلے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم متعارف کرانا۔
جھوٹے بریک آؤٹ سے بچنے کے لئے رفتار کے اشارے شامل کریں.
زیادہ بنیادی عوامل کو یکجا کریں جیسے حجم میں تبدیلی۔
خلاصہ یہ ہے کہ ، یہ ایس ایم اے Ichimoku کراس اوور حکمت عملی Ichimoku اور SMA چلتی اوسط کے فوائد کو مربوط کرتی ہے تاکہ نسبتا complete مکمل اسٹاک ٹریڈنگ کی حکمت عملی تشکیل دی جاسکے۔ اس حکمت عملی میں رجحانات کا تعین کرنے کی مضبوط صلاحیت ہے اور مؤثر طریقے سے رجحانات کے مواقع کو حاصل کرسکتی ہے۔ لیکن تاخیر ، اعلی پیچیدگی ، اسٹاپ نقصان کی کمی جیسے مسائل بھی ہیں۔ اس سے اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے بہت زیادہ گنجائش پیدا ہوتی ہے۔ اسٹاپ نقصان کی ترتیب ، اہم خبروں کے واقعات کا فیصلہ کرنے ، پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور بہت کچھ کرنے سے ، اس حکمت عملی کو مستحکم اور قابل اعتماد مقداری تجارتی حکمت عملی بننے کے لئے مستقل طور پر بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-09-15 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// strategy("Ichimoku+SMAsmoothed", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
//
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
SMA1=input(title="SMA LONG",defval=21)
SMA2=input(title="SMA SHORT",defval=19)
p=ohlc4[1]
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
//plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line")
//plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line")
//plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")
//p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
// title="Lead 1")
//p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red,
// title="Lead 2")
//fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)
ma1=sma(p, SMA1)
ma2=sma(p, SMA2)
p_a = ma1*2
p_b = ma1
p_c = p_a - p_b
p_d = p_c/24
p_e = ma2*2
p_f = ma2
p_g = p_e - p_f
p_h = p_g/24
closelong = ohlc4<ohlc4[SMA1] and ohlc4<ohlc4[1]// and leadLine1<leadLine2 and p_h<p_d
if (closelong)
strategy.close("Long")
closeshort = ohlc4>ohlc4[SMA1] and ohlc4>ohlc4[1]// and leadLine1>leadLine2 and p_h>p_d
if (closeshort)
strategy.close("Short")
longCondition = ohlc4>ohlc4[1] and leadLine1>leadLine2 and p_h>p_d
if (longCondition)
strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = ohlc4<ohlc4[1] and leadLine1<leadLine2 and p_h<p_d
if (shortCondition)
strategy.entry("Short",strategy.short)