وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

دو طرفہ تجارت کے لئے چلتی اوسط کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-12 11:26:54
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی مختلف ادوار کے چلتے ہوئے اوسط کا حساب لگاتی ہے اور تجارتی سگنل جاری کرتی ہے جب مختصر مدت کی چلتی اوسط لمبی مدت کی چلتی اوسط سے تجاوز کرتی ہے یا اس سے نیچے ہوتی ہے۔ یہ عام چلتی اوسط کراس اوور سسٹم سے تعلق رکھتی ہے۔ یہ حکمت عملی دو طرفہ تجارت کے حصول کے لئے لمبی اور مختصر پوزیشنوں دونوں کی حمایت کرتی ہے۔

اصول

یہ حکمت عملی مارکیٹ کے رجحانات کا جائزہ لیتی ہے اور مختلف ادوار کی حرکت پذیر اوسط کے درمیان کراس اوور کی بنیاد پر تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ اس میں 8 پیریڈ ، 13 پیریڈ اور 21 پیریڈ کی تین حرکت پذیر اوسط لائنیں استعمال ہوتی ہیں ، جہاں 8 پیریڈ لائن مختصر مدت کی لائن ہے اور 21 پیریڈ لائن لمبی مدت کی لائن ہے۔ جب 8 پیریڈ لائن 21 پیریڈ لائن کو عبور کرتی ہے تو ایک لمبا سگنل ٹرگر ہوتا ہے۔ جب 8 پیریڈ لائن 21 پیریڈ لائن سے نیچے عبور کرتی ہے تو ایک مختصر سگنل ٹرگر ہوتا ہے۔

اصل تجارتی عمل درآمد میں ، حکمت عملی میں فلٹرنگ کی شرط بھی شامل ہے تاکہ متزلزل مارکیٹوں میں پھنسنے سے بچ سکے۔ یہ صرف اس وقت آرڈر دیتا ہے جب اختتامی قیمت کراس اوور پوائنٹ سے زیادہ (لانگ سگنل) یا کم (شارٹ سگنل) ہو۔ اس سے کچھ غلط سگنل کو مؤثر طریقے سے فلٹر کیا جاسکتا ہے۔

فوائد

  1. مارکیٹ کے رجحانات کو مؤثر طریقے سے ٹریک کرنے کے لئے چلتی اوسط کراس اوور کے قوانین کا اطلاق کرتا ہے
  2. کچھ غلط سگنل اور پھنس جانے سے بچنے کے لئے تجارتی فلٹرز شامل کرتا ہے
  3. دو طرفہ تجارت کی حمایت کرتا ہے تاکہ بیل اور ریچھ دونوں بازاروں میں منافع حاصل کیا جاسکے
  4. اہم سطحوں کے درمیان تبدیلیوں کا پتہ لگانے کے لئے انٹرا پیریڈ حرکت پذیر اوسط کا استعمال کیا جاتا ہے
  5. سادہ اور واضح منطق، سمجھنے اور بہتر بنانے کے لئے آسان

خطرات

  1. انتہائی اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں ناکام یا بہت زیادہ جھوٹے سگنل پیدا کرسکتے ہیں
  2. جب قیمتیں سائیڈ ویز میں چلتی ہیں تو فیصلہ کرنے میں ناکام ، مواقع سے محروم
  3. انٹرا پیریڈ کراس اوور میں تاخیر ہوتی ہے، مختصر مدت کے رجحان کی تبدیلیوں کو بروقت نہیں پکڑ سکتا
  4. قیمتوں کی اتار چڑھاؤ پر غور نہیں کرتا، پیرامیٹرز کو اتار چڑھاؤ کی مختلف سطحوں کے لئے ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہے
  5. کوئی سٹاپ نقصان یا منافع لینے، لامحدود نقصان کا خطرہ

خطرات کے حل

  1. مارکیٹوں کا جائزہ لینے کے لئے دیگر اشارے کو یکجا کریں، اتار چڑھاؤ کے اثرات سے بچیں
  2. اعلی حساسیت کے لئے کم چلتی اوسط ادوار
  3. خطرات اور ڈراؤونگ کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کریں

اصلاح کی ہدایات

  1. افادیت کو بہتر بنانے کے لئے MACD اور KDJ جیسے دیگر اشارے کو یکجا کریں
  2. مختلف پیرامیٹرز کی ترتیبات کا مجموعی حکمت عملی کی کارکردگی پر ٹیسٹ کے اثرات
  3. مارکیٹ کی قسم اور اتار چڑھاؤ کی سطح پر مبنی موافقت پذیر پیرامیٹرز مرتب کریں
  4. DEMA، ZLEMA وغیرہ کا استعمال کرتے ہوئے چلتی اوسط حساب کے طریقوں کو بہتر بنائیں.
  5. سٹاپ نقصان اور منافع لے منطق شامل کریں
  6. بہترین پیرامیٹرز کا تعین کرنے کے لئے کوانٹم بیک ٹیسٹنگ میٹرکس کو بہتر بنائیں

نتیجہ

اس حکمت عملی میں مختصر مدت اور طویل مدتی رجحانات کے مابین تعلقات کا تعین کرنے اور گردش کے مواقع کو حاصل کرنے کے لئے سادہ حرکت پذیر اوسط کراس اوور کا استعمال کرنے کا واضح منطق ہے۔ یہ دو طرفہ تجارت کی حمایت کرتا ہے اور اسے سمجھنا اور بہتر بنانا آسان ہے۔ لیکن کچھ خطرات موجود ہیں جیسے مخصوص مارکیٹ کے حالات کو غیر موثر طریقے سے سنبھالنا اور رسک کنٹرول کی کمی۔ بعد میں تکنیکی اشارے کے امتزاج اور پیرامیٹر کی اصلاح سے حکمت عملی کے استحکام اور منافع میں مزید بہتری آسکتی ہے۔


/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//Converted to strategy by shawnteoh

strategy(title = "MA Emperor insiliconot Strategy" , overlay=true, pyramiding=1, precision=8)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)

// Testing start dates
testStartYear = input(2020, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
//Stop date if you want to use a specific range of dates
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// Order size
orderQty = input(1, "Order quantity", type = float)
// Plot indicator
plotInd = input(false, "Plot indicators?", type = bool)

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

haClose = close
haOpen  = open
haHigh  = high
haLow   = low 

haClose := (open + high + low + close) / 4
haOpen  := (nz(haOpen[1]) + nz(haClose[1])) / 2
haHigh  := max(high, max(haOpen, haClose))
haLow   := min(low , min(haOpen, haClose))

ssrc = close
ha = false

o = ha ? haOpen : open
c = ha ? haClose : close
h = ha ? haHigh : high
l = ha ? haLow : low

ssrc := ssrc == close ? ha ? haClose : c : ssrc
ssrc := ssrc == open ? ha ? haOpen : o : ssrc
ssrc := ssrc == high ? ha ? haHigh : h : ssrc
ssrc := ssrc == low ? ha ? haLow : l : ssrc
ssrc := ssrc == hl2 ? ha ? (haHigh + haLow) / 2 : hl2 : ssrc
ssrc := ssrc == hlc3 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose) / 3 : hlc3 : ssrc
ssrc := ssrc == ohlc4 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose+ haOpen) / 4 : ohlc4 : ssrc

type = input(defval = "EMA", title = "Type", options = ["Butterworth_2Pole", "DEMA", "EMA", "Gaussian", "Geometric_Mean", "LowPass", "McGuinley", "SMA", "Sine_WMA", "Smoothed_MA", "Super_Smoother",  "Triangular_MA", "Wilders", "Zero_Lag"])

len1=input(8, title ="MA 1")
len2=input(13, title = "MA 2") 
len3=input(21, title = "MA 3")
len4=input(55, title = "MA 4")
len5=input(89, title = "MA 5")
lenrib=input(120, title = "IB")
lenrib2=input(121, title = "2B")
lenrib3=input(200, title = "21b")
lenrib4=input(221, title = "22b")

onOff1  = input(defval=true, title="Enable 1")
onOff2  = input(defval=true, title="Enable 2")
onOff3  = input(defval=true, title="Enable 3")
onOff4  = input(defval=false, title="Enable 4")
onOff5  = input(defval=false, title="Enable 5")
onOff6  = input(defval=false, title="Enable 6")
onOff7  = input(defval=false, title="Enable 7")
onOff8  = input(defval=false, title="Enable x")
onOff9  = input(defval=false, title="Enable x")


gauss_poles = input(3, "*** Gaussian poles ***",  minval = 1, maxval = 14) 
linew = 2
shapes = false

 
variant_supersmoother(src,len) =>
    Pi = 2 * asin(1)
    a1 = exp(-1.414* Pi / len)
    b1 = 2*a1*cos(1.414* Pi / len)
    c2 = b1
    c3 = (-a1)*a1
    c1 = 1 - c2 - c3
    v9 = 0.0
    v9 := c1*(src + nz(src[1])) / 2 + c2*nz(v9[1]) + c3*nz(v9[2])
    v9
    
variant_smoothed(src,len) =>
    v5 = 0.0
    v5 := na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len
    v5

variant_zerolagema(src, len) =>
    price = src
    l = (len - 1) / 2
    d = (price + (price - price[l]))
    z = ema(d, len)
    z
    
variant_doubleema(src,len) =>
    v2 = ema(src, len)
    v6 = 2 * v2 - ema(v2, len)
    v6

variant_WiMA(src, length) =>
    MA_s= nz(src)
    MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
    MA_s
    
fact(num)=>
    a = 1
    nn = num <= 1 ? 1 : num
    for i = 1 to nn
        a := a * i
    a
    
getPoles(f, Poles, alfa)=>
    filt = f
    sign = 1
    results = 0 + n//tv series spoofing
    for r = 1 to max(min(Poles, n),1)
	    mult  = fact(Poles) / (fact(Poles - r) * fact(r))
	    matPo = pow(1 - alfa, r)
        prev  = nz(filt[r-1],0)
        sum   =  sign * mult * matPo * prev
        results := results + sum
        sign  := sign * -1
    results := results - n
    results
    
variant_gauss(Price, Lag, Poles)=>
    Pi = 2 * asin(1)
    beta = (1 - cos(2 * Pi / Lag)) / ( pow (sqrt(2), 2.0 / Poles) - 1)
    alfa = -beta + sqrt(beta * beta +  2 * beta)
    pre = nz(Price, 0) * pow(alfa, Poles) 
    filter = pre
    result = n > 0 ?  getPoles(nz(filter[1]), Poles, alfa) : 0
    filter := pre + result

variant_mg(src, len)=>
    mg = 0.0
    mg := na(mg[1]) ? ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * pow(src/mg[1], 4))
    mg
    
variant_sinewma(src, length) =>
    PI = 2 * asin(1)
    sum = 0.0
    weightSum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        weight = sin(i * PI / (length + 1))
        sum := sum + nz(src[i]) * weight
        weightSum := weightSum + weight
    sinewma = sum / weightSum
    sinewma
    
variant_geoMean(price, per)=>
    gmean = pow(price, 1.0/per)
    gx = for i = 1 to per-1
        gmean := gmean * pow(price[i], 1.0/per)
        gmean
    ggx = n > per? gx : price    
    ggx


variant_butt2pole(pr, p1)=>
    Pi = 2 * asin(1)
    DTR = Pi / 180    
    a1 = exp(-sqrt(2) * Pi / p1)
    b1 = 2 * a1 * cos(DTR * (sqrt(2) * 180 / p1))
    cf1 = (1 - b1 + a1 * a1) / 4
    cf2 = b1
    cf3 = -a1 * a1
    butt_filt = pr
    butt_filt := cf1 * (pr + 2 * nz(pr[1]) + nz(pr[2])) + cf2 * nz(butt_filt[1]) + cf3 * nz(butt_filt[2])

variant_lowPass(src, len)=>
    LP = src
    sr = src
    a = 2.0 / (1.0 + len)
    LP := (a - 0.25 * a * a) * sr + 0.5 * a * a * nz(sr[1]) - (a - 0.75 * a * a) * nz(sr[2]) + 2.0 * (1.0 - a) * nz(LP[1]) - (1.0 - a) * (1.0 - a) * nz(LP[2])
    LP


variant_sma(src, len) =>
    sum = 0.0
    for i = 0 to len - 1
        sum := sum + src[i] / len
    sum

variant_trima(src, length) =>
    len = ceil((length + 1) * 0.5)
    trima =  sum(sma(src, len), len)/len
    trima
 
 
    
variant(type, src, len) =>
      type=="EMA"   ? ema(src, len) : 
      type=="LowPass" ? variant_lowPass(src, len) :  
      type=="Linreg"  ? linreg(src, len, 0) : 
      type=="Gaussian"  ? variant_gauss(src, len, gauss_poles) :
      type=="Sine_WMA"  ? variant_sinewma(src, len) :
      
      type=="Geometric_Mean"  ? variant_geoMean(src, len) :
      
      type=="Butterworth_2Pole" ? variant_butt2pole(src, len) : 
      type=="Smoothed_MA"  ? variant_smoothed(src, len) :
      type=="Triangular_MA"  ? variant_trima(src, len) : 
      type=="McGuinley" ? variant_mg(src, len) : 
      type=="DEMA"  ? variant_doubleema(src, len):  
      type=="Super_Smoother"  ? variant_supersmoother(src, len) : 
      type=="Zero_Lag"  ? variant_zerolagema(src, len) :  
      type=="Wilders"? variant_WiMA(src, len) : variant_sma(src, len)


c1=#44E2D6
c2=#DDD10D
c3=#0AA368
c4=#E0670E
c5=#AB40B2

cRed = #F93A00


ma1 =  variant(type, ssrc, len1)
ma2 =  variant(type, ssrc, len2)
ma3 =  variant(type, ssrc, len3)
ma4 =  variant(type, ssrc, len4)
ma5 =  variant(type, ssrc, len5)
ma6 =  variant(type, ssrc, lenrib)
ma7 =  variant(type, ssrc, lenrib2)
ma8 =  variant(type, ssrc, lenrib3)
ma9 =  variant(type, ssrc, lenrib4)

col1 = c1
col2 = c2
col3 = c3
col4 = c4
col5 = c5

p1 = plot(onOff1 ? ma1 : na, title = "MA 1",  color = col1,  linewidth = linew, style = linebr)
p2 = plot(onOff2 ? ma2 : na, title = "MA 2",  color = col2,  linewidth = linew, style = linebr)
p3 = plot(onOff3 ? ma3 : na, title = "MA 3",  color = col3,  linewidth = linew, style = linebr)
p4 = plot(onOff4 ? ma4 : na, title = "MA 4",  color = col4,  linewidth = linew, style = linebr)
p5 = plot(onOff5 ? ma5 : na, title = "MA 5",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p6 = plot(onOff6 ? ma6 : na, title = "MA 6",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p7 = plot(onOff7 ? ma7 : na, title = "MA 7",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p8 = plot(onOff8 ? ma8 : na, title = "MA 8",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p9 = plot(onOff9 ? ma9 : na, title = "MA 9",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)

longCond = crossover(ma2, ma3)
if longCond and testPeriod()
    strategy.entry("buy", strategy.long, qty = orderQty, when = open > ma2[1])

shortCond = crossunder(ma2, ma3)
if shortCond and testPeriod()
    strategy.entry("sell", strategy.short, qty = orderQty, when = open < ma2[1])

plotshape(series=plotInd? longCond : na, title="P", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=green, text="P", size=size.small)   
plotshape(series=plotInd? shortCond : na, title="N", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=red, text="N", size=size.small)


مزید