حرکت پذیر اوسط ٹریکنگ حکمت عملی سادہ حرکت پذیر اوسط پر مبنی ایک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ قیمت کی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے 200 دن کی سادہ حرکت پذیر اوسط کا استعمال کرتی ہے۔ جب قیمت حرکت پذیر اوسط سے تجاوز کرتی ہے تو ، یہ طویل ہوجاتی ہے۔ جب قیمت حرکت پذیر اوسط سے نیچے گزرتی ہے تو ، یہ مختصر ہوجاتی ہے۔ یہ حکمت عملی منافع کے لئے رجحان کو ٹریک کرتی ہے۔
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل اصولوں پر مبنی ہے:
یہ حکمت عملی اوسط سمت منتقل کرکے رجحان کی پیروی کرتی ہے اور جب ایم اے کراس اوور ہوتا ہے تو رجحان سے فائدہ اٹھانے کے لئے الٹا تجارت کرتی ہے۔
اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
کچھ خطرات بھی ہیں:
خطرات کو مندرجہ ذیل اصلاحات کے ذریعے حل کیا جاسکتا ہے:
اسٹریٹیجی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے:
بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے واک فارورڈ تجزیہ جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ایم اے مدت پیرامیٹر کو بہتر بنائیں۔
مختصر مدت کے MA شامل کریں تاکہ طویل اور مختصر مدت کے رجحانات دونوں کو ٹریک کیا جاسکے۔
رجحان کی تبدیلی کی نشاندہی کو بہتر بنانے کے لئے MACD جیسے رجحان کے اشارے شامل کریں.
ایک ہی تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے ٹریلنگ سٹاپ نقصان جیسے سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کریں.
مختلف مصنوعات اور وقت کی مدت پر استحکام کا ٹیسٹ.
پیرامیٹر انکولی اصلاح کے لئے مشین لرننگ کا استعمال کریں.
چلتی اوسط ٹریکنگ کی حکمت عملی ایک سادہ اور عملی رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ اس میں واضح منطق ہے اور رجحانات کو پکڑنے کے لئے اسے نافذ کرنا آسان ہے۔ لیکن اس میں کچھ کمزوریاں بھی ہیں جیسے قلیل مدتی اصلاحات اور کمزور رسک کنٹرول کے لئے غیر حساس ہونا۔ ہم اس حکمت عملی کو متعدد پہلوؤں سے بہتر بنا سکتے ہیں تاکہ اسے زیادہ مضبوط ، بہتر پیرامیٹرڈ اور زیادہ مضبوط رسک مینجمنٹ کے ساتھ بنایا جاسکے۔ مجموعی طور پر ، چلتی اوسط ٹریکنگ کی حکمت عملی کی درخواست کی اچھی قدر ہے اور یہ مقداری تجارت میں ایک اہم رجحان ٹریڈنگ تصور ہے۔
/*backtest start: 2023-09-19 00:00:00 end: 2023-10-19 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("MA X 200 BF", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0) /////////////// Time Frame /////////////// testStartYear = input(2012, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(1, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0) testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day") testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0) testPeriod() => true ///////////// MA 200 ///////////// slowMA = sma(close, input(200)) /////////////// Strategy /////////////// long = close > slowMA short = close < slowMA last_long = 0.0 last_short = 0.0 last_long := long ? time : nz(last_long[1]) last_short := short ? time : nz(last_short[1]) long_signal = crossover(last_long, last_short) short_signal = crossover(last_short, last_long) /////////////// Execution /////////////// if testPeriod() strategy.entry("Long Entry", strategy.long, when=long_signal) strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=short_signal) strategy.exit("Long Ex", "Long Entry") strategy.exit("Short Ex", "Short Entry") /////////////// Plotting /////////////// plot(slowMA, color = long ? color.lime : color.red, linewidth=2) bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=80) bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)