مارکیٹ کے رجحان کی رہنمائی کے ساتھ بہتر حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات اور تجارتی سگنلز کا تعین کرنے کے لئے مختلف ادوار کے تین حرکت پذیر اوسط استعمال کرتی ہے۔ یہ پہلے تیز لائن ، سست لائن اور رجحان لائن کا حساب لگاتا ہے۔ خرید و فروخت کے سگنل تیز اور سست لائنوں کے سنہری کراس اور موت کے کراس کی بنیاد پر تیار کیے جاتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، مارکیٹ کے مجموعی رجحان کی سمت کا فیصلہ کرنے کے لئے ایک رجحان لائن متعارف کروائی جاتی ہے۔ ٹرانس ٹرینڈ ٹرانس سے بچنے کے لئے صرف رجحان کی سمت میں تجارت کی جاتی ہے۔
بنیادی منطق سگنل کی تخلیق کے لئے تین چلتی اوسطوں - فاسٹ لائن ، سست لائن اور ٹرینڈ لائن کا استعمال کرتی ہے۔ تینوں چلتی اوسطوں کے لئے ادوار ان پٹ پیرامیٹرز کے طور پر بیان کیے جاتے ہیں۔ گولڈن کراس (فاسٹ لائن سست لائن سے اوپر) اور موت کراس (فاسٹ لائن سست لائن سے نیچے) تیز اور سست لائنوں کے درمیان بالترتیب خرید اور فروخت کے سگنل پیدا کرتے ہیں۔ یہ کلاسیکی دوہری چلتی اوسط کراس اوور سسٹم پر مبنی ہے۔
یہ بہتری مارکیٹ کے رجحان کی سمت کا تعین کرنے کے لئے تیسری حرکت پذیر اوسط رجحان لائن کے تعارف سے آتی ہے۔ خرید سگنل صرف سنہری صلیبوں پر لیئے جاتے ہیں اور جب رجحان کی سمت سگنل کو پسند کرتی ہے تو موت کے صلیبوں پر سگنل فروخت کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، خرید سگنل صرف سنہری صلیبوں پر لیئے جاتے ہیں جب رجحان اوپر ہوتا ہے اور جب رجحان نیچے ہوتا ہے تو صرف موت کے صلیب پر سگنل فروخت کرتے ہیں۔ اس سے انسداد رجحان کی تجارت سے بچنے میں مدد ملتی ہے اور خطرہ کم ہوتا ہے۔
سادہ دوہری چلتی اوسط حکمت عملی کے مقابلے میں، اس بہتر حکمت عملی میں مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
مارکیٹ کے رجحان کی رہنمائی مخالف رجحان کی تجارت سے گریز کرتی ہے ، ممکنہ طور پر کھونے والی تجارت کو فلٹر کرتی ہے اور خطرے کو کم کرتی ہے۔
متعدد حرکت پذیر اوسطوں کا امتزاج سگنل کی وشوسنییتا اور جیت کی شرح کو بہتر بناتا ہے۔
لچکدار پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ مختلف مارکیٹ کے نظام کو اپنانے.
سادہ اور واضح قواعد نفاذ کو براہ راست آگے بڑھاتے ہیں۔ پیچیدہ مشین لرننگ ماڈلز کے مقابلے میں نفاذ کرنا آسان ہے۔
مضبوط نظریاتی بنیاد اور وشوسنییتا کے ساتھ تصدیق شدہ اشارے اور منطق۔
دوہری ایم اے حکمت عملی کے مقابلے میں بہتری کے باوجود ، کچھ خطرات پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔
تین چلتی اوسط سے اضافی پیچیدگی اصلاح کی مشکلات اور ناقص پیرامیٹر ٹیوننگ کا خطرہ پیدا کرتی ہے۔
چلتی اوسط کی تاخیر کی نوعیت سگنل کو سست یا تاخیر کا سبب بن سکتی ہے۔
موضوعی رجحان کا تعین رجحان کی تشخیص میں غلطیوں کا خطرہ لاحق ہے۔ مخالف رجحان کی تجارت سے مکمل طور پر گریز نہیں کیا جاسکتا ہے۔
کوئی پوزیشن سائزنگ یا رسک مینجمنٹ کی خصوصیات نہیں۔ ڈیفالٹس پر مکمل پوزیشن سائز۔
قواعد پر مبنی نظام مشین لرننگ ماڈلز کی طرح اپنانے کے قابل نہیں ہے۔ بدلتی ہوئی منڈیوں کے لئے استحکام کا فقدان ہے۔
ان خطرات کو ممکنہ طور پر سخت بیک ٹسٹنگ ، اصلاح اور اسٹاپ نقصانات ، پوزیشن سائزنگ ، مشین لرننگ موافقت وغیرہ جیسی بہتری متعارف کرانے سے کم کیا جاسکتا ہے۔ لیکن خطرات کو مکمل طور پر ختم نہیں کیا جاسکتا ہے۔
حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے کچھ طریقے:
ہر تجارت کے نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے قیمت پر مبنی یا اتار چڑھاؤ پر مبنی سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کریں.
پوزیشن سائزنگ ماڈیول شامل کریں تاکہ ڈراؤنڈ، سرمایہ استعمال وغیرہ کی بنیاد پر پوزیشنوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جا سکے۔
مضبوطی کے لئے متعدد ٹائم فریم (روزانہ، 60 منٹ وغیرہ) پر ٹیسٹ کریں.
گرڈ سرچ ، جینیاتی الگورتھم وغیرہ کے ذریعے پیرامیٹر کی اصلاح۔ مجموعی ماڈل متعدد ماڈلز سے سگنل کو بھی جوڑ سکتے ہیں۔
مشینی سیکھنے کی تکنیک جیسے مضبوطی سیکھنا پیرامیٹرز اور موافقت کو خود بخود بہتر بنانے کے لیے۔
گمراہ کن سگنلز کو کم کرنے کے لئے حجم، قیمت کے پھیلاؤ، اتار چڑھاؤ وغیرہ پر مبنی فلٹرز شامل کریں.
اختتام کے طور پر ، یہ بہتر حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی مارکیٹ کے مجموعی رجحان کی سمت میں تجارت کی رہنمائی کرتی ہے تاکہ مخالف رجحان کی تجارت سے بچ سکے۔ اس سے سادہ ڈبل حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی کے مقابلے میں رسک ایڈجسٹڈ منافع کو بہتر بنانے کا وعدہ ظاہر ہوتا ہے۔ لیکن پوزیشن سائزنگ ، مشین لرننگ موافقت وغیرہ کے ذریعہ مزید بہتری اس کو مزید بہتر بنانے میں مدد فراہم کرسکتی ہے۔ حرکت پذیر اوسط کا استعمال کرتے ہوئے رجحان کی پیروی کرنے کا بنیادی اصول ٹھیک لگتا ہے۔
/*backtest start: 2023-11-28 00:00:00 end: 2023-12-01 00:00:00 period: 1m basePeriod: 1m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Improved Moving Average Crossover Strategy", overlay=true) // Define input variables fast_length = input(9, title="Fast MA Length") slow_length = input(21, title="Slow MA Length") trend_length = input(50, title="Trend MA Length") src = close // Calculate moving averages fast_ma = ta.sma(src, fast_length) slow_ma = ta.sma(src, slow_length) trend_ma = ta.sma(src, trend_length) // Plot moving averages on the chart plot(fast_ma, color=color.blue, title="Fast MA") plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA") plot(trend_ma, color=color.green, title="Trend MA") // Define trend direction is_uptrend = ta.crossover(slow_ma, trend_ma) is_downtrend = ta.crossunder(slow_ma, trend_ma) // Define buy and sell conditions buy_condition = ta.crossover(fast_ma, slow_ma) and is_uptrend sell_condition = ta.crossunder(fast_ma, slow_ma) and is_downtrend // Execute trades based on conditions if (buy_condition) strategy.entry("Buy", strategy.long) if (sell_condition) strategy.close("Buy") if (sell_condition) strategy.entry("Sell", strategy.short) if (buy_condition) strategy.close("Sell")