وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. ای ایم اے اشارے پر مبنی رجحان ٹریکنگ فلیگ پیٹرن کی حکمت عملی

ای ایم اے اشارے پر مبنی رجحان ٹریکنگ فلیگ پیٹرن کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-27 15:30:29
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر ای ایم اے اور معیاری انحراف کے اشارے کا استعمال ای ایم اے کراس سگنلز کے ذریعہ رجحان کی سمت کا تعین کرنے اور خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرنے کے لئے معیاری انحراف کے ساتھ بریک آؤٹ سگنل کی تلاش کے لئے کرتی ہے۔ یہ رجحان ٹریکنگ کی قسم کی حکمت عملی سے تعلق رکھتی ہے جو قیمتوں کے اوپری ریل کو توڑنے پر خرید سگنل پیدا کرتی ہے اور قیمتوں کے نچلے ریل کو توڑنے پر سگنل فروخت کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

اسٹریٹیجی میں تین اہم حصے شامل ہیں:

  1. EMA فرق (s2): قیمت کی رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے تیز EMA (ema_range) اور سست EMA (ema_watch) کے درمیان فرق کا حساب لگائیں۔

  2. معیاری انحراف چینل (ایس 3): معیاری انحراف کے ضرب کے ساتھ ای ایم اے فرق کی بنیاد پر اوپری اور نچلی چینل بنائیں۔ معیاری انحراف ضرب کار سنہری تناسب 5.618 استعمال کرتا ہے۔

  3. جھنڈے اور سگنل: جب قیمتیں نیچے سے اوپر کی ریل کو توڑتی ہیں تو خریدنے کے سگنل تیار کرتے ہیں ، اور جب قیمتیں اوپر سے نیچے کی ریل کو توڑتی ہیں تو سگنل فروخت کرتے ہیں۔ سگنل کو نشان زد کرنے کے لئے جھنڈے کی شکل کا استعمال کیا جاتا ہے۔

اشارے کے اس مجموعے کے ذریعے ، یہ قیمتوں کی رجحان کی سمت کو پکڑ سکتا ہے اور اہم نکات پر خرید و فروخت کے سگنل تیار کرسکتا ہے ، جو ایک عام رجحان سے باخبر رہنے کی حکمت عملی کا حصہ ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. ای ایم اے مؤثر طریقے سے رجحانات کو ٹریک کر سکتا ہے۔
  2. معیاری انحراف غلط سگنل سے بچنے کے لئے چینلز بناتا ہے.
  3. جھنڈے کی شکل سگنل کو واضح کرتی ہے۔
  4. چلتی اوسط اور معیاری انحراف کے ضرب کی لچکدار پیرامیٹر کی ترتیبات.
  5. زیادہ سے زیادہ کھپت کنٹرول خطرات کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے.

خطرے کا تجزیہ

کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. رینج سے منسلک مارکیٹوں میں مزید غلط سگنل سامنے آسکتے ہیں۔
  2. بہت بڑے معیاری انحراف کے کئی گنا مواقع کھو سکتے ہیں.
  3. سٹاپ نقصان نہ ہونے سے ریٹریسیشن کے دوران بڑے نقصانات ہو سکتے ہیں۔

حل:

  1. رینج سے منسلک مارکیٹ کے فیصلے کو شامل کریں اور اس کے بجائے دیگر حکمت عملی استعمال کریں.
  2. معیاری انحراف پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں.
  3. انفرادی تجارتوں کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے منتقل سٹاپ نقصان شامل کریں.

اصلاح

حکمت عملی کو مندرجہ ذیل سمتوں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے بولنگر بینڈ جیسے مزید اشارے شامل کریں۔
  2. چلتی اوسط اور معیاری انحراف پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں.
  3. ڈراؤونگ کو کم کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کی حکمت عملی شامل کریں.
  4. مختلف مارکیٹوں کے مطابق خرید / فروخت سگنل کے بہترین پیرامیٹرز مقرر کریں.
  5. مجموعی طور پر مارکیٹ کے نظام کا تعین کرنے کے لئے مشین سیکھنے کے الگورتھم شامل کریں.

نتیجہ

خلاصہ یہ ہے کہ ، یہ ایک عام رجحان ٹریکنگ حکمت عملی ہے جس میں ای ایم اے اور معیاری انحراف کا استعمال کرتے ہوئے اشارے کا نظام تیار کیا جاتا ہے اور اہم نکات پر فلیگ سگنل تیار کیے جاتے ہیں۔ فوائد رجحانات کو پکڑنے اور معیاری انحراف کے ساتھ جھوٹے سگنلز سے بچنے میں ہیں۔ اہم خطرات رینج سے وابستہ مارکیٹوں میں غلط سگنلز اور اسٹاپ نقصان کی وجہ سے ڈراؤونگ کے خطرات سے آتے ہیں۔ فیصلے کے اشارے ، پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور اسٹاپ نقصان کو شامل کرنے سے ، حکمت عملی کو استحکام اور منافع بخش ہونے کے لحاظ سے مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مجموعی طور پر ، حکمت عملی کا فریم ورک معقول ہے اور اس میں اصلاح کی بڑی صلاحیت ہے۔

/*backtest
start: 2023-09-27 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("ROCKET_EWO", overlay=true)
ema_range = input(5)
ema_watch = input(13)
inval_a = input(open)
inval_b = input(open)
ratio = input(0)
max = 5000
s2=ta.ema(inval_a, ema_range) - ta.ema(inval_b, ema_watch)
c_color=s2 <= ratio ? 'red' : 'lime'
s3 = s2 + (ta.stdev(open, 1)) * 5.618
plotshape(s3, color=color.white, style=shape.cross, location=location.abovebar, size=size.auto, show_last=max, transp=30, offset= 0)
cr = s2 > 0
alertcondition(cr, title='[Rocket_EWO]', message='[Rocket_EWO]')
buy = s2 > 1
sell = s2 < -1
txt  = "🚀" + "\n"+ "\n"+ "\n"+ "\n"
plotshape(buy, color=color.lime, style=shape.triangleup, location=location.belowbar ,color=color.white, text=txt, size=size.normal, show_last=max, transp=1, offset= -3)
plotshape(not buy, color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, size=size.normal, show_last=max, transp=1, offset= 0)
signalperiod = time
s4 = ta.cross(s2, 0) ? time : na
colsig= s2 <= ratio ? color.red : color.lime
plotshape((time==s4)?7000:na,color=color.blue, style=shape.flag, location=location.abovebar, size=size.large, transp=1)

longCondition =  ta.crossover(s2, 1.618)
if (longCondition)
    strategy.entry("LONG Id", strategy.long)

shortCondition = ta.crossunder(s2, 1.618)
if (shortCondition)
    strategy.entry("SHORT Id", strategy.short)

strategy.close("LONG Id", when = s2 < 0.218)
// strategy.risk.max_drawdown(75, strategy.percent_of_equity)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں