وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور بریک آؤٹ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-11-27 16:21:45
ٹیگز:

جائزہ

اس حکمت عملی سے لانگ یا شارٹ انٹری سگنل پیدا ہوتے ہیں جب اسٹاک کی قیمت کا تیز 30 دن کا سادہ چلتا ہوا اوسط اور سست 33 دن کا سادہ چلتا ہوا اوسط عبور کرتا ہے۔ جب مخالف سگنل آتا ہے تو یہ فوری طور پر پوزیشن سے باہر نکل جاتا ہے۔ اس سے رجحانات کی تبدیلی کو مؤثر طریقے سے حاصل کیا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کا بنیادی مقصد تیز 30 دن کی ایم اے اور سست 33 دن کی ایم اے کا حساب لگانا ہے۔ تیز لائن قیمت کی تبدیلیوں کا تیزی سے جواب دے سکتی ہے جبکہ سست لائن میں بہتر فلٹرنگ اثر ہوتا ہے۔ جب تیز لائن سست لائن کو اوپر کی طرف توڑتی ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قیمت بڑھنا شروع ہوجاتی ہے اور تیز لائن نے جواب دیا ہے جبکہ سست لائن اب بھی پیچھے رہ جاتی ہے۔ جب تیز لائن سست لائن کو نیچے کی طرف توڑتی ہے تو ، فروخت کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قیمت میں کمی آنا شروع ہوجاتی ہے جبکہ تیز لائن نے جواب دیا ہے لیکن سست لائن اب بھی پیچھے رہ جاتی ہے۔

اس طرح کے تیز اور سست ایم اے کراس اوور ڈیزائن کے ذریعے ، جب کوئی نیا رجحان شروع ہوتا ہے تو یہ تجارتی سگنل تیار کرسکتا ہے ، اور مخالف سگنلز پر باہر نکل سکتا ہے ، درمیانی اور طویل مدتی قیمت کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتا ہے۔ اس دوران یہ مارکیٹ میں بہت زیادہ اتار چڑھاؤ سے گمراہ ہونے سے بھی بچتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

سادہ چلتی اوسط کا استعمال کرتے ہوئے، یہ سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان ہے
فاسٹ لائن اور سست لائن کا امتزاج قیمتوں میں تبدیلیوں کا تیزی سے جواب دے سکتا ہے اور فلٹرنگ اثر بھی رکھتا ہے
گولڈن کراس اور موت کراس سگنل سادہ اور واضح ہیں، کام کرنے میں آسان
درمیانی اور طویل مدتی رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتا ہے
خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے مخالف سگنلز پر تیزی سے باہر نکلتا ہے

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے لئے کچھ خطرات بھی ہیں:

یہ کئی غلط سگنل پیدا کر سکتا ہے جب قیمت رینج سے منسلک ہے، زیادہ تجارت کا سبب بنتا ہے
غیر متوقع واقعات کی وجہ سے انتہائی قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کو بہت اچھی طرح سے سنبھال نہیں سکتا
پیرامیٹرز جیسے ایم اے کی مدت کو بہتر بنانے کی ضرورت ہوسکتی ہے ، غلط ترتیبات حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کریں گی
تجارتی لاگت منافع کو کسی حد تک متاثر کرتی ہے

پیرامیٹر کی اصلاح، سٹاپ نقصان کی سطح کی ترتیب، صرف اس وقت ٹریڈنگ جب رجحان واضح ہو وغیرہ جیسے طریقوں کا استعمال ان خطرات کو کنٹرول اور کم کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

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

بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے ایم اے ادوار اور کراس اوور اقسام کو بہتر بنائیں
غلط سگنل کو کم کرنے کے لئے دیگر تکنیکی اشارے فلٹرز شامل کریں جیسے تجارتی حجم، MACD وغیرہ
صرف مخالف سگنل سٹاپ نقصان کے بجائے موافقت سٹاپ نقصان میکانیزم شامل کریں
مختلف مصنوعات کے لئے ڈیزائن پیرامیٹر سیٹ اور سٹاپ نقصان کے قوانین
پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے مشین لرننگ کے طریقوں کو شامل کریں

ٹیسٹنگ اور اصلاح کے ذریعے، حکمت عملی کے قوانین کو مختلف مارکیٹ کے ماحول میں زیادہ قابل اعتماد تجارتی سگنل حاصل کرنے کے لئے مسلسل بہتر بنایا جا سکتا ہے.

خلاصہ

خلاصہ میں ، یہ ڈبل ایم اے کراس اوور بریک آؤٹ حکمت عملی کافی آسان اور عملی ہے۔ تیز ایم اے اور سست ایم اے کو جوڑ کر ، یہ درمیانی سے طویل مدتی رجحانات کے آغاز کی مؤثر طریقے سے نشاندہی کرسکتا ہے اور نسبتا reliable قابل اعتماد تجارتی سگنل تیار کرسکتا ہے۔ نیز ، اس کے اسٹاپ نقصان کا اصول نافذ کرنا آسان ہے۔ مزید اصلاح کے ساتھ ، یہ حکمت عملی ایک قابل قدر طویل مدتی مقداری نظام بن سکتی ہے۔

/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//future strategy
//strategy(title = "es1!_1minute_hull", default_qty_type = strategy.fixed, initial_capital=250000,  overlay = true, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract,commission_value=2, calc_on_order_fills=false, calc_on_every_tick=false,pyramiding=0)
//strategy.risk.max_position_size(2)
//stock strategy
strategy(title = "stub", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, initial_capital=1000000, overlay = false)//, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true)
//forex strategy
//strategy(title = "stub", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,  overlay = true,initial_capital=250000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity)
//crypto strategy
//strategy(title = "stub", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,  overlay = true, commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=.005,default_qty_value=10000)
//strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long) // There will be no short entries, only exits from long.




testStartYear = 2010
testStartMonth = 1
testStartDay = 1
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)


testEndYear = 2039
testEndMonth = 1
testEndDay = 1
testPeriodEnd = timestamp(testEndYear,testEndMonth,testEndDay,0,0)


testPeriod() =>
    //true
    time >= testPeriodStart and time <= testPeriodEnd ? true : false

fast_length = 30
slow_length = 33

ema1 = 0.0
ema2 = 0.0

volumeSum1 = sum(volume, fast_length)
volumeSum2 = sum(volume, slow_length)

//ema1 := (((volumeSum1 - volume) * nz(ema1[1]) + volume * close) / volumeSum1)
ema1 :=  ema(close,fast_length)
//ema2 := (((volumeSum2 - volume) * nz(ema2[1]) + volume * close) / volumeSum2)
ema2 :=  ema(close,slow_length)



plot(ema1,color=#00ff00, linewidth=3)
plot(ema2, color=#ffff00, linewidth=3)

go_long = crossover(ema1,ema2)
go_short = crossunder(ema1,ema2)

if testPeriod()
    strategy.entry("long_ride", strategy.long, when=go_long)
    strategy.entry("short_ride", strategy.short,when=go_short)
    
        
    strategy.close("long_ride",when=go_short)
    strategy.close("short_ride",when=go_long)

مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں