یہ حکمت عملی ٹریڈنگ سگنل کے فیصلے کے لئے اوسط اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر پر مبنی ہے اور یہ رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی سے تعلق رکھتی ہے۔ یہ اوسط اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر کے٪ K اور٪ D کی چلتی اوسط اقدار کا حساب لگاتا ہے۔ جب سنہری کراس واقع ہوتا ہے تو ، طویل ہوجائیں۔ جب موت کا کراس واقع ہوتا ہے تو ، مختصر ہوجائیں۔ یہ ایک عام رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔
اوسط اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر کے %K اور %D کی اقدار کا حساب لگائیں۔ %K ایک خاص مدت کے دوران بند ہونے والی قیمتوں کی بنیاد پر حساب لگائے جانے والے بے ترتیب اقدار کا چلتا ہوا اوسط ہے ، جو ایک خاص مدت کے دوران موجودہ قیمت کی اعلی ترین اور کم ترین قیمتوں سے متعلق نسبت کی پوزیشن کو ظاہر کرتا ہے۔ %D رجحان کی تصدیق کے لئے استعمال ہونے والا %K کا چلتا ہوا اوسط ہے۔
اوسط اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر کی اوسط اقدار _avg_k اور _avg_d حاصل کرنے کے لئے بالترتیب %K اور %D پر تیزی سے ہموار چلتی اوسط (EMA) کا اطلاق کیا جاتا ہے۔
تجارتی سگنل کا تعین کریں:
خریدنے کا اشارہ: جب _avg_k _avg_d اور _avg_d < 20 کے اوپر عبور کرتا ہے تو ، طویل ہوجائیں۔
فروخت کا اشارہ: جب _avg_k _avg_d سے کم ہو اور _avg_d > 80 ہو تو شارٹ ہو جائے۔
پوزیشن مینجمنٹ:
طویل سٹاپ نقصان: بند طویل جب _avg_d > 80
مختصر سٹاپ نقصان: _avg_d < 20 پر مختصر بند کریں
ایک ہی سمت میں زیادہ سے زیادہ 3 احکامات کی اجازت دیں، جو کہ ایک اہرام سازی کی حکمت عملی ہے۔
گولڈن کراس اور ڈیتھ کراس کا تعین کرنے کے لئے ڈبل چلتی اوسط کا استعمال کرتے ہوئے غلط بریک آؤٹ کو مؤثر طریقے سے فلٹر کر سکتا ہے اور سگنل کے معیار کو بہتر بنا سکتا ہے۔
اوسط اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر کا استعمال مؤثر طریقے سے قیمتوں کے رجحانات کو ٹریک کرسکتا ہے۔
زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کرنے والے زونوں کو یکجا کرنے سے رینج سے منسلک مارکیٹ میں کثرت سے تجارت سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔
پیرامائڈنگ کی اجازت دینے سے ٹرینڈنگ مارکیٹ میں زیادہ منافع حاصل ہوسکتا ہے۔
سٹاپ نقصان کی حکمت عملی واحد نقصان کو کنٹرول کرتی ہے۔
دوہری حرکت پذیر اوسط ٹریڈنگ کی حکمت عملیوں میں کثرت سے تجارت پیدا ہوتی ہے ، جو سودے پر اثر انداز ہوگی اگر لین دین کی لاگت بہت زیادہ ہو۔
فکسڈ سٹاپ نقصان پوائنٹس کا استعمال کرتے ہوئے بہت جلد رجحان سے باہر نکلنے سے نقصان کو روک سکتا ہے.
بہت زیادہ pyramiding نقصان بڑھا سکتے ہیں.
یہ مؤثر طریقے سے رجحان کے الٹ پوائنٹس کا تعین نہیں کرسکتا اور رجحان کے الٹ پوائنٹس پر بڑے نقصانات کا باعث بن سکتا ہے۔
پیرامیٹر ادوار کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے کیونکہ مختلف ادوار بہت مختلف نتائج کا باعث بن سکتے ہیں۔
مخالف رجحان کی تجارت سے بچنے کے لئے رجحان کی تشخیص کے اشارے متعارف کرانے پر غور کریں۔
رجحان کو بہتر طور پر فٹ کرنے کے لئے متحرک طور پر سٹاپ نقصان کے مقامات کو ایڈجسٹ کریں.
مثال کے طور پر، پیرامائڈنگ کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں، پوزیشن کا سائز آہستہ آہستہ بڑھائیں.
رجحان کی تبدیلی اور منافع سے باہر نکلنے کے بارے میں جلد فیصلہ کرنے کے لئے دیگر اشارے شامل کریں.
مختلف مصنوعات کے لیے الگ الگ ٹیسٹ پیرامیٹرز کی اصلاح تاکہ موافقت کو بہتر بنایا جا سکے۔
خلاصہ میں ، یہ ایک عام رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ رجحان کی سمت اور اہرام کا تعین کرنے کے لئے اوسط اسٹوکاسٹک آسکیلیٹر کا استعمال کرتا ہے جب رجحان ہوتا ہے۔ فائدہ رجحان کی مارکیٹ کے لئے موزوں مضبوط ٹریکنگ کی صلاحیت ہے۔ لیکن انسداد رجحان کی تجارت سے بچنا ضروری ہے۔ مزید اصلاحات رجحان کے فیصلے کو متعارف کرانے ، اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنانے ، اہرام سازی کے اوقات کو کنٹرول کرنے وغیرہ سے کی جاسکتی ہیں۔ پیرامیٹرز کے مناسب انتخاب کے ساتھ ، اچھے ٹریکنگ نتائج حاصل کیے جاسکتے ہیں۔
/*backtest start: 2022-10-19 00:00:00 end: 2023-10-25 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 //1. AVG Stochastic Calculate //1.1 AVG %K is calculated by apply EMA with smooth K period on Average of Original Stochastic %k & %d //+ avg_k=ema((%k+%d)/2,smoothK) //1.2 AVG %D is calculated by apply EMA with %d period on AVG %K //+ avg_d=ema(avg_k,periodD) //2. Parameter //+ %K Length: 21 //+ %K Smoothing: 3 //+ %D Smoothing: 3 //+ Symbol: BTC/USDT //+ Timeframe: M30 //+ Pyramiding: Maximum 3 orders at the same direction. //3. Signal //3.1 Buy Signal //+ Entry: AVG %K crossover AVG %D and AVG %D < 20 //+ Exit: AVG %D > 80 //3.2 Sell Signal //+ Entry: AVG %K crossunder AVG %D and AVG %D > 80 //+ Exit: AVG %D < 20 strategy(title="AVG Stochastic Strategy [M30 Backtesting]", overlay=true, pyramiding=3) periodK = input.int(21, title="%K Length", minval=1) smoothK = input.int(3, title="%K Smoothing", minval=1) periodD = input.int(3, title="%D Smoothing", minval=1) k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK) d = ta.sma(k, periodD) _avg_k=ta.ema(math.avg(k,d),smoothK) _avg_d=ta.ema(_avg_k,periodD) up= _avg_k[1]<_avg_d[1] and _avg_k>_avg_d and _avg_d<20 dn= _avg_k[1]>_avg_d[1] and _avg_k<_avg_d and _avg_d>80 var arr_val=0 if up arr_val:=1 strategy.entry("Long", strategy.long) if dn arr_val:=-1 strategy.entry("Short", strategy.short) if up[1] or dn[1] arr_val:=0 plotarrow(arr_val,title="Signal",colorup=color.green,colordown=color.red) if _avg_d>80 strategy.close("Long") if _avg_d<20 strategy.close("Short") //EOF