وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

ڈبل سگنل ٹرینڈ ٹریکنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-02 17:02:06
ٹیگز:

جائزہ

یہ حکمت عملی رجحانات کی نشاندہی اور ٹریک کرنے کے لئے دوہری ای ایم اے اور حیرت انگیز آسکیلیٹر اشارے کو جوڑتی ہے۔ ای ایم اے مختصر مدت کے رجحان کی سمت کا فوری طور پر فیصلہ کرتا ہے جبکہ حیرت انگیز آسکیلیٹر جھوٹے بریک آؤٹ کو فلٹر کرتا ہے اور انٹری ٹائمنگ فراہم کرتا ہے۔ حکمت عملی کا نام ڈبل سگنل ٹرینڈ ٹریکنگ حکمت عملی اس کی بنیادی فعالیت کو درست طریقے سے خلاصہ کرتا ہے۔

حکمت عملی منطق

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر دو تکنیکی اشارے، دوہری ای ایم اے اور زبردست آسکیلیٹر کا استعمال مندرجہ ذیل منطق کے ساتھ سگنل فلٹر کرنے کے لئے کرتی ہے:

2 پیریڈ اور 20 پیریڈ ای ایم اے کا حساب لگائیں۔ جب 2 پیریڈ ای ایم اے 20 پیریڈ ای ایم اے کو اوپر کی طرف توڑتا ہے تو ، یہ ایک اپ ٹرینڈ کا اشارہ کرتا ہے۔ جب 2 پیریڈ ای ایم اے 20 پیریڈ ای ایم اے کو نیچے کی طرف توڑتا ہے تو ، یہ ایک ڈاؤن ٹرینڈ کا اشارہ کرتا ہے۔
حیرت انگیز آسکیلیٹر کا حساب لگائیں ، جو تیز EMA مائنس سست EMA کے ذریعہ ہموار MACD ہسٹوگرام ہے۔ جب AO ہسٹوگرام سرخ سے نیلے رنگ میں بدل جاتا ہے تو ، یہ خریدنے کا اشارہ ہے۔ جب یہ نیلے رنگ سے سرخ رنگ میں بدل جاتا ہے تو ، یہ فروخت کا اشارہ ہے۔
صرف اس صورت میں جب ای ایم اے ایک ہی وقت میں اپ ٹرینڈ اور اے او سگنل دکھاتا ہے تو ، ایک حتمی خرید سگنل تیار ہوتا ہے۔ صرف اس صورت میں جب ای ایم اے ڈاؤن ٹرینڈ دکھاتا ہے اور اے او سگنل فروخت کرتا ہے تو ، ایک حتمی فروخت سگنل تیار ہوتا ہے۔
اس دوہری سگنل فلٹرنگ میکانزم کے ذریعے جھوٹے بریک آؤٹس کو کم کیا جاسکتا ہے اور درمیانی مدت کے رجحانات کو ٹریک کیا جاسکتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے فوائد یہ ہیں:

ڈبل لائن فلٹرنگ غلطیوں کی وجہ سے شور مچانے والی تجارت کو کم کرتی ہے۔ ای ایم اے مجموعی رجحان کا جائزہ لیتا ہے جبکہ اے او انٹری ٹائمنگ کو فلٹر کرتا ہے۔ ان دونوں کا امتزاج سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے۔
انتہائی تیز ردعمل کی حساسیت مختصر مدت کے الٹ کو جلدی سے پکڑتی ہے۔ 2 مدت کا ای ایم اے بریک آؤٹ کے لئے بہت حساس ہے اور یہ جلدی سے طے کرسکتا ہے کہ آیا حالیہ رجحانات بدل گئے ہیں۔
زبردست آسکیلیٹر MACD کو مزید فلٹر کرتا ہے تاکہ رجحانات میں غلط خرابیوں کی مؤثر طریقے سے نشاندہی کی جاسکے اور غیر ضروری ریورس ٹریڈز سے بچا جاسکے۔
اس حکمت عملی میں وسط مدتی رجحانات کو ٹریک کرنے کے لئے ایک واضح سمت ہے۔ ای ایم اے بنیادی رجحان کا تعین کرتا ہے جبکہ اے او مجموعی رجحانات کے مطابق تجارت کو یقینی بنانے کے لئے سگنل فلٹر کرتا ہے۔
معقول پیرامیٹر کا انتخاب۔ 2 مدت اور 20 مدت کے EMA مختلف وقت کے فریموں میں قیمت کی تبدیلیوں کو پکڑتے ہیں۔ AO پیرامیٹرز 5 اور 34 کو قلیل مدتی نمونوں کی نشاندہی کرنے کے لئے بہتر بنایا گیا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

کچھ خطرات بھی موجود ہیں:

مختلف مارکیٹوں میں ، ای ایم اے اور اے او زیادہ غلط سگنل پیدا کرسکتے ہیں ، جس سے غیر ضروری مختصر تجارت ہوسکتی ہے۔ ای ایم اے کی مدت کو ایڈجسٹ کرنے سے غلطیوں کو کم کیا جاسکتا ہے۔
AO کبھی کبھی EMA میں تاخیر کا سبب بن سکتا ہے ، جس سے سگنل کے وقت میں تاخیر ہوتی ہے۔ AO پیرامیٹرز کو تیز رفتار ردعمل کے لئے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
ای ایم اے اور اے او کو مختصر اور درمیانی مدت کی خصوصیات کو چھانٹنے کے لئے معیار کے اعداد و شمار اور کمپیوٹنگ طاقت کی ضرورت ہے۔ مختلف مصنوعات کے لئے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا چاہئے۔
کثرت سے تجارت کے نتیجے میں زیادہ کمیشن اور سکڑنے کی لاگت آتی ہے۔ ہولڈنگ کی مدت میں توسیع کے ل exit باہر نکلنے کے معیار کو نرم کیا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی میں طویل مدتی رجحانات اور اہم سپورٹ / مزاحمت کی سطح پر غور نہیں کیا گیا ہے۔ صحیح تجارتی سمت کو یقینی بنانے کے لئے مزید عوامل کو جوڑنا چاہئے۔

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو کئی پہلوؤں کے ذریعے بہتر بنایا جا سکتا ہے:

مجموعی رجحان کا تعین کرنے میں ای ایم اے کی مدد کے لئے اوسط ریبن اور اے ٹی آر جیسے رجحان اشارے متعارف کروائیں۔
اہم سپورٹ / مزاحمت کا پتہ لگانے جیسے فبونیکی ریٹریکشن شامل کریں ، خراب انٹری پوزیشنوں سے بچنے کے لئے صرف کلیدی سطحوں کے ارد گرد سگنل تیار کریں۔
کمبو اثرات کو بہتر بنانے کے لئے ای ایم اے اور اے او پیرامیٹر کے مجموعوں کو بہتر بنائیں۔ مثال کے طور پر ، بہترین پیرامیٹر جوڑے تلاش کرنے کے لئے جینیاتی الگورتھم استعمال کریں۔
اسٹاپ نقصان سے باہر نکلنے کا اضافہ کریں۔ جب قیمت ایک ہی تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے حالیہ سوئنگ ہائی / لو کو توڑتی ہے۔
حکمت عملی کی کارکردگی کا اندازہ کرنے کے لئے تاریخی اعداد و شمار پر بیک ٹیسٹ، چیک کریں کہ کیا مستحکم منافع بخش توقعات کو پورا کرتا ہے.
کاغذ کی تجارت پیرامیٹرز کو آہستہ آہستہ ایڈجسٹ کرنے اور براہ راست کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے۔ بہتر مستحکم پیرامیٹر سیٹ تلاش کرنے کے لئے پیرامیٹر کی استحکام کا تجربہ کریں۔

نتیجہ

مجموعی حکمت عملی کا خیال واضح ہے ، جس میں مجموعی رجحان کے لئے ای ایم اے اور سگنل فلٹرنگ کے لئے اے او کا امتزاج ہے۔ یہ مؤثر طریقے سے رجحانات کی نشاندہی اور ان کا سراغ لگاسکتا ہے لیکن استحکام کو بہتر بنانے کے لئے مزید اصلاح اور جانچ کے ل some کچھ خطرات اور حدود بھی ہیں۔ کلید مناسب مصنوعات اور پیرامیٹرز کا انتخاب کرنا ہے جس میں مناسب تجارتی اصولوں اور طرزوں کے ساتھ مل کر ہے۔ مجموعی طور پر اس حکمت عملی میں ٹھوس منطق اور عملی قدر ہے۔

/*backtest
start: 2022-10-26 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 27/04/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
//    This indicator plots the oscillator as a histogram where blue denotes 
//    periods suited for buying and red . for selling. If the current value 
//    of AO (Awesome Oscillator) is above previous, the period is considered 
//    suited for buying and the period is marked blue. If the AO value is not 
//    above previous, the period is considered suited for selling and the 
//    indicator marks it as red.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xXA = ta.ema(xPrice, Length)
    nHH = math.max(high, high[1])
    nLL = math.min(low, low[1])
    nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
    iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
    pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
    pos


AC(nLengthSlow,nLengthFast,nLengthMA,nLengthEMA,nLengthWMA,bShowWMA,bShowMA,bShowEMA) =>
    pos = 0.0
    xSMA1_hl2 = ta.sma(hl2, nLengthFast)
    xSMA2_hl2 = ta.sma(hl2, nLengthSlow)
    xSMA1_SMA2 = xSMA1_hl2 - xSMA2_hl2
    xSMA_hl2 = ta.sma(xSMA1_SMA2, nLengthFast)
    nRes =  xSMA1_SMA2 - xSMA_hl2
    xResWMA = ta.wma(nRes, nLengthWMA)
    xResMA = ta.sma(nRes, nLengthMA)
    xResEMA = ta.ema(nRes, nLengthEMA)
    xSignalSeries = bShowWMA ? xResWMA :
                     bShowMA ? xResMA : 
                      bShowEMA ? xResEMA : na
    pos :=  xSignalSeries[2] < 0 and xSignalSeries[1] > 0? 1:
    	     xSignalSeries[2] > 0 and xSignalSeries[1] < 0 ? -1 : nz(pos[1], 0)
    pos

strategy(title='Combo 2/20 EMA & Bill  Awesome Oscillator (AC)', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════  Awesome Oscillator (AC) ═════●'
nLengthSlow = input.int(34, minval=1, title="Length Slow", group=I2)
nLengthFast = input.int(5, minval=1, title="Length Fast", group=I2)
nLengthMA = input.int(15, minval=1, title="MA", group=I2)
nLengthEMA = input.int(15, minval=1, title="EMA", group=I2)
nLengthWMA = input.int(15, minval=1, title="WMA", group=I2)
bShowWMA = input.bool( defval=true, title="trading WMA", group=I2)
bShowMA = input.bool( defval=false, title="trading MA", group=I2)
bShowEMA = input.bool( defval=false, title="trading EMA", group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosAC = AC(nLengthSlow,nLengthFast,nLengthMA,nLengthEMA,nLengthWMA,bShowWMA,bShowMA,bShowEMA)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosAC == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosAC == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
if possig == 1
    strategy.entry('Long', strategy.long)
if possig == -1
    strategy.entry('Short', strategy.short)
if possig == 0
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں