اس حکمت عملی میں اسٹاک کی قیمتوں میں رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لئے ای ایم اے اشارے کا استعمال کیا جاتا ہے ، اور معیاری فرق کے حساب سے خرید و فروخت کے سگنل کے ساتھ مل کر ، رجحانات کی پیروی کرنے کے لئے تجارتی حکمت عملی کا استعمال کیا جاتا ہے۔ بنیادی خیال یہ ہے کہ موجودہ قیمتوں اور ای ایم اے کے فرق کی گنتی کی جائے ، جس سے خرید و فروخت کی قیمت مقرر کی جائے۔
حکمت عملی پہلے قریب کی قیمت اور ای ایم اے کی فرق v کا حساب لگاتی ہے ، جس کی لمبائی ای ایم اے کی لمبائی ہے۔ اس کے بعد وی کے ای ایم اے کی لمبائی کی مدت کے لئے معیاری فرق ڈی وی کا حساب لگاتا ہے۔ پھر خریدنے کی سمت کا ایک عنصر k کا تعین کیا جاتا ہے ، جس میں کے 1 خریدنے کے لئے بولی دیتا ہے ، اور کے -1 خریدنے کے لئے بولی دیتا ہے۔ اس کے بعد خریدنے کے سگنل کی حد ڈی وی لمیٹ کا حساب لگایا جاتا ہے ، جو کہ کی طرف سے ضرب دی گئی ہے ڈی وی اور اس کے بعد اس کی طرف سے ضرب دی گئی ہے۔ جب وی ڈی وی لمیٹ سے تجاوز کرتا ہے تو خریدنے کا سگنل پیدا ہوتا ہے۔
یہ حکمت عملی دو طریقوں سے کام کرتی ہے:
نیچے کی طرف خریدیں ، جب v منفی dev_limit سے نیچے ہو تو خریدیں ، یعنی نیچے کی طرف رجحان کا پیچھا کریں۔
خریدنے کے لئے پیشن گوئی ، جب v پر درست dev_limit خریدیں ، یعنی اوپر کی طرف رجحان کا پیچھا کریں۔
مجموعی طور پر ، اس حکمت عملی نے رجحانات کو متحرک طور پر قیمت اور EMA کے فرق کے معیاری فرق کے حساب سے طے کیا ہے۔ فیکٹر پیرامیٹرز خرید سگنل کی حساسیت کو کنٹرول کرتے ہیں۔ ایما_لمبائی ای ایم اے کی مدت کو کنٹرول کرتی ہے۔ خریداری کا طریقہ خریداری کی سمت کو کنٹرول کرتا ہے۔
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے:
ای ایم اے اشارے کا استعمال قیمت کے رجحان کی سمت کی نشاندہی کرنے کے لئے ، ای ایم اے اشارے قیمتوں کو ہموار کرنے کے لئے ، رجحانات کی نشاندہی کرنا اچھا ہے۔
معیاری فاصلے کے ساتھ مل کر متحرک تخفیف کا حساب لگانا ، مقررہ تخفیف کے مقابلے میں مارکیٹ کی تبدیلیوں کو بہتر طور پر اپنانے کے قابل ہے۔
خریدنے کے دو طریقوں میں سے کسی ایک کو منتخب کیا جاسکتا ہے: اوپر کی طرف رجحان یا نیچے کی طرف رجحان.
factor پیرامیٹرز خریداری کی حساسیت کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے جگہ فراہم کرتے ہیں۔ ایما_لنگت پیرامیٹرز ای ایم اے سائیکل کی اصلاح کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرسکتے ہیں۔
حکمت عملی کی منطق واضح اور سادہ ہے اور اسے سمجھنے اور تبدیل کرنے میں آسانی ہے۔
پوزیشن مینجمنٹ میں لچک پیدا کریں اور منفی رجحانات کو روکنے کے لئے ایک مثبت حکمت عملی بنائیں۔
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:
ای ایم اے اشارے پیچھے رہ گئے ہیں اور رجحان کی تبدیلی سے محروم ہوسکتے ہیں۔
پیرامیٹرز کی اصلاح پر منحصر ہے ، اگر پیرامیٹرز کو غلط ترتیب دیا گیا ہو تو ، یہ زیادہ حساس یا سست ہوسکتا ہے۔
رجحانات کا تعاقب کرنے کے خطرات ، اگر رجحانات کا رخ موڑ دیا جائے تو اس سے زیادہ نقصان ہوسکتا ہے۔
ملٹی اسپیس ٹرانسمیشن کے نتیجے میں ٹرانزیکشنز کی کثرت ہوتی ہے۔
بڑے پیمانے پر زلزلے کے دوران سگنل اکثر ہوتے ہیں ، اور ٹرانزیکشن فیس کی لاگت میں اضافہ ہوتا ہے۔
ان خطرات کے لئے ، اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو شامل کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے تاکہ خطرے کو کنٹرول کیا جاسکے ، بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ کو بہتر بنایا جاسکے ، فلٹرنگ کی شرائط کو شامل کیا جاسکے تاکہ زیادہ بار بار تجارت سے بچایا جاسکے۔
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنائی جا سکتی ہے۔
ای ایم اے کے مختلف دوروں کے پیرامیٹرز کے اثرات کی جانچ کریں اور ای ایم اے کے بہترین دوروں کی لمبائی تلاش کریں۔
ٹیسٹ فیکٹر کے مختلف اقدار کو لے کر ، بہترین نچلے درجے کی حساسیت تلاش کریں۔
پوزیشن کھولنے کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں ، جیسے رجحانات کے مطابق پوزیشن لگانا۔
دوسرے اشارے پر فلٹرز شامل کریں ، تاکہ ہنگامہ خیز حالات میں غلط تجارت سے بچا جاسکے۔
اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بڑھانا اور انفرادی نقصان کو کنٹرول کرنا۔
خریدنے کے دو طریقوں کے لئے الگ الگ پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں ، بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں۔
ٹرینڈ ریورس سگنل کا مطالعہ کریں اور ٹرینڈ ٹریکنگ کو بند کردیں۔
یہ حکمت عملی ای ایم اے پر مبنی ہے جو رجحان کی سمت کی نشاندہی کرتی ہے ، اور متحرک طور پر محور کی گنتی کرتی ہے جو خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرتی ہے ، جس سے رجحان کا سراغ لگایا جاسکتا ہے۔ حکمت عملی کی منطق سادہ اور واضح ہے ، پوزیشن مینجمنٹ کو متحرک طور پر رجحان کا سراغ لگانے کے لئے لچکدار ترتیب دی جاسکتی ہے۔ اس کے ساتھ ہی اس حکمت عملی میں کچھ خطرہ بھی موجود ہے ، جس میں پیرامیٹرز کے مجموعے کو بہتر بنانے کے لئے جانچ کی ضرورت ہوتی ہے ، اور اس کے علاوہ StopIteration نقصان کی حکمت عملی کے ذریعہ خطرہ کنٹرول کیا جاتا ہے۔ یہ حکمت عملی سیکھنے کے اشارے کے ساتھ مل کر ، پیرامیٹرز کی ترتیبات کو بہتر بنانے کے لئے ایک اچھی مثال کے طور پر کام کر سکتی ہے۔
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 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/
// © Azzrael
// Based on EMA and EMA Oscilator https://www.tradingview.com/script/qM9wm0PW-EMA-Oscilator-Azzrael/
// (EMA - close) + Std Dev + Factor = detecting oversell/overbuy
// Long only!
// Pyramiding - sometimes, depends on ...
// There 2 enter strategies in one script
// 1 - Classic, buy on entering to OverSell zone (more profitable ~> 70%)
// 2 - Crazy, buy on entering to OverBuy zone (catching trend and pyramiding, more net profit)
// Exit - crossing zero of (EMA - close)
//@version=5
strategy("STR:EMA Oscilator [Azzrael]", overlay=false,
margin_long=100,
margin_short=100,
currency=currency.USD,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=30,
pyramiding=3)
entry_name="Buy"
ema_length = input.int(200, "Period", minval=2, step=10)
limit = input.float(1.7, "Factor", minval=1, step=0.1, maxval=10)
dno = input.string(defval="Buy on enter to OverSell", title="Model", options=["Buy on enter to OverSell", "Buy on enter to OverBuy"]) == "Buy on enter to OverSell"
v = close - ta.ema(close, ema_length)
dev = ta.stdev(v, ema_length)
k = dno ? -1 : 1
dev_limit = k*dev*limit
cond_long = dno ? ta.crossunder(v, dev_limit) : ta.crossover(v, dev_limit)
cond_close = ta.cross(v, 0)
// dev visualization
sig_col = (dno and v <= dev_limit) or (not dno and v >= dev_limit) ? color.green : color.new(color.blue, 80)
plot(dev_limit, color=color.green)
plot(k*dev, color=color.new(color.blue, 60))
plot(v, color=sig_col )
hline(0)
// Make love not war
strategy.entry(entry_name, strategy.long, when=cond_long)
strategy.close(entry_name, when=cond_close)