وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. دوہری حرکت پذیر اوسط کراس مارکیٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

دوہری حرکت پذیر اوسط کراس مارکیٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-24 16:55:38
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی کراس مارکیٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی ڈیزائن کرنے کے لئے ہل چلتی اوسط اور ٹی 3 چلتی اوسط کے فوائد کو یکجا کرتی ہے۔ یہ قلیل مدتی تجارت اور طویل مدتی رجحان ٹریکنگ دونوں کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ ہل چلتی اوسط اور ٹی 3 چلتی اوسط کی اوسط قیمت کا حساب کتاب کرکے مرکزی ٹریڈنگ سگنل لائن کے طور پر ، یہ سمت کی تبدیلیوں کی بنیاد پر اندراج اور باہر نکلنے کے مقامات کا تعین کرتا ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی بنیادی طور پر ہل چلتی اوسط اور T3 چلتی اوسط کے حساب پر مبنی ہے.

ہل چلتی اوسط (ایچ ایم اے) مؤثر طریقے سے مارکیٹ شور کو فلٹر کرنے اور ہموار قیمت کے رجحان کے منحنی خطوط کو ظاہر کرنے کے لئے ایک وزن دار چلتی اوسط تکرار حساب کتاب کا طریقہ استعمال کرتا ہے۔ یہ سادہ چلتی اوسط اور تیزی سے چلتی اوسط کے مقابلے میں قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کے لئے زیادہ حساس ہے ، جبکہ غلط بریکآؤٹس کو بھی مؤثر طریقے سے دبانے کے ساتھ۔

T3 حرکت پذیر اوسط پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے تاخیر کو کم کرتے ہوئے قیمت کی تبدیلیوں پر تیزی سے ردعمل ظاہر کرتا ہے۔ متعدد اشاریاتی ہموار حساب کتاب کے ذریعے ، یہ قیمتوں میں تبدیلیوں کا تیزی سے جواب دے سکتا ہے۔

اس حکمت عملی میں دونوں کا اوسط اہم تجارتی اشارے کے طور پر لیا جاتا ہے۔ یہ اس اوسط لائن کی سمت کے مطابق انٹری ٹائمنگ کا فیصلہ کرتا ہے۔ اگر موجودہ مدت کا اوسط پچھلی مدت سے زیادہ ہے تو ، یہ ایک طویل انٹری سگنل ہے۔ اگر یہ کم ہے تو ، یہ ایک مختصر انٹری سگنل ہے۔

باہر نکلنے کے قواعد کے لئے، اگر قیمت سٹاپ نقصان یا منافع لینے کے نقطہ کو توڑتی ہے، باہر نکلیں؛ بھی باہر نکلیں جب چلتی اوسط سمت بدل جاتی ہے.

فوائد کا تجزیہ

یہ حکمت عملی ہل چلتی اوسط اور ٹی 3 چلتی اوسط کے فوائد کو یکجا کرتی ہے تاکہ ایک جامع اشارے تیار کیا جاسکے۔ اس کے بعد ، یہ حکمت عملی سائیکل پیرامیٹر کو ایڈجسٹ کرکے قلیل مدتی اور طویل مدتی تجارت دونوں کے لئے موزوں ہے۔ اس کے علاوہ ، یہ منافع کو مقفل کرنے اور خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے متحرک اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر چلتی اوسط اشارے پر انحصار کرتی ہے ، جس سے مختلف رجحانات میں متعدد غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، چلتی اوسط کی تاخیر بہترین انٹری ٹائمنگ کو یاد کر سکتی ہے۔ اسٹاپ نقصان اور منافع لینے کے نکات کو محتاط ترتیب کی ضرورت ہے تاکہ بہت زیادہ لچکدار یا بہت تنگ نہ ہو۔ آخر میں ، پیرامیٹرز کو مختلف کرنسیوں اور ٹائم فریموں کے لئے اصلاح کی ضرورت ہے۔

اصلاح

ایم اے سگنل کی تصدیق اور جھوٹے سگنلز کو فلٹر کرنے کے لئے دوسرے اشارے شامل کرنے پر غور کریں۔ ایم اے سگنل کو بہتر بنانے کے لئے مختلف ایم اے مجموعوں اور وزن کے الگورتھم کی جانچ کریں۔ متحرک طور پر خطرات کا انتظام کرنے کے لئے موافقت پذیر اسٹاپ نقصان اور ٹریلنگ منافع حاصل کریں۔ زیادہ سے زیادہ پیرامیٹر سیٹ تلاش کرنے کے لئے مختلف کرنسیوں اور ٹائم فریموں پر بیک ٹیسٹنگ کی اصلاح کریں۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی ہل چلتی اوسط اور ٹی 3 چلتی اوسط کی طاقتوں کو مربوط کرتی ہے تاکہ رجحان کی سمت کا اندازہ کرنے کے لئے ایک جامع اشارے تشکیل دیا جاسکے۔ پیرامیٹر کی اصلاح کے ذریعہ ، حکمت عملی کو مختلف تجارتی دوروں پر لچکدار طریقے سے لاگو کیا جاسکتا ہے۔ اس حکمت عملی کے کچھ فوائد ہیں لیکن اس میں تاخیر اور غلط سگنل جیسے مسائل بھی ہیں۔ دوسرے اشارے شامل کرکے ، پیرامیٹرز کو بہتر بناتے ہوئے اور متحرک اسٹاپ ، اسے بہتر نتائج کے ل continuously مستقل طور پر بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99

//@version=4


strategy(title="Swing HULL + T3 avg", shorttitle="Swing HULL T3 AVG", overlay=true)

fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2000, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2021, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true



////////////////////////////GENERAL INPUTS//////////////////////////////////////

length_Ma= input(defval=50, title="Length MAs", minval=1)

//==========HMA
getHULLMA(src, len) =>
    hullma = wma(2*wma(src, len/2)-wma(src, len), round(sqrt(len)))
    hullma

//==========T3
getT3(src, len, vFactor) =>
    ema1 = ema(src, len)
    ema2 = ema(ema1,len)
    ema3 = ema(ema2,len)
    ema4 = ema(ema3,len)
    ema5 = ema(ema4,len)
    ema6 = ema(ema5,len)
    c1 = -1 * pow(vFactor,3)
    c2 = 3*pow(vFactor,2) + 3*pow(vFactor,3)
    c3 = -6*pow(vFactor,2) - 3*vFactor - 3*pow(vFactor,3)
    c4 = 1 + 3*vFactor + pow(vFactor,3) + 3*pow(vFactor,2)
    T3 = c1*ema6 + c2*ema5 + c3*ema4 + c4*ema3
    T3





hullma = getHULLMA(close,length_Ma)

t3 = getT3(close,length_Ma,0.7)


avg = (hullma+t3) /2


////////////////////////////PLOTTING////////////////////////////////////////////


colorado = avg > avg[1]? color.green : color.red

plot(avg , title="avg", color=colorado, linewidth = 4)

long=avg>avg[1]
short=avg<avg[1]

tplong=input(0.08, title="TP Long", step=0.01)
sllong=input(1.0, title="SL Long", step=0.01)

tpshort=input(0.03, title="TP Short", step=0.01)
slshort=input(0.06, title="SL Short", step=0.01)


if(time_cond)
    strategy.entry("long",1,when=long)
    strategy.exit("closelong", "long" , profit = close * tplong / syminfo.mintick, loss = close * sllong / syminfo.mintick, alert_message = "closelong")
    
    strategy.entry("short",0,when=short)
    strategy.exit("closeshort", "short" , profit = close * tpshort / syminfo.mintick, loss = close * slshort / syminfo.mintick, alert_message = "closeshort")
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں