وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

طویل مختصر اوسط چلتی کراس اوور ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-13 15:23:32
ٹیگز:

img

جائزہ

لانگ شارٹ موونگ ایوریج کراس اوور ٹریڈنگ حکمت عملی ایک عام رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کرنے اور اسی کے مطابق طویل اور مختصر تجارت کرنے کے لئے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط کے سنہری کراس اور موت کے کراس کا استعمال کرتی ہے۔ جب تیز رفتار اوسط سست حرکت پذیر اوسط سے اوپر عبور کرتا ہے تو ، اس سے بڑھتا ہوا رجحان ظاہر ہوتا ہے ، لہذا طویل عرصے تک جائیں۔ جب تیز رفتار حرکت پذیر اوسط سست حرکت پذیر اوسط سے نیچے عبور کرتا ہے تو ، اس سے نیچے کا رجحان ظاہر ہوتا ہے ، لہذا مختصر ہوجائیں۔ یہ حکمت عملی مضبوط درمیانے اور طویل مدتی رجحانات والی منڈیوں کے لئے اچھی طرح کام کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

لانگ شارٹ ایم اے حکمت عملی کا بنیادی منطق چلتی اوسط کے سنہری کراس اور موت کے کراس پر مبنی ہے۔ چلتی اوسط مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے شور کو فلٹر کرسکتی ہے اور رجحان کی سمت کی عکاسی کرسکتی ہے۔ تیز رفتار ایم اے قیمتوں میں بدلاؤ پر تیزی سے رد عمل ظاہر کرتی ہے اور قلیل مدتی رجحانات کو پکڑتی ہے۔ سست ایم اے زیادہ آہستہ جواب دیتا ہے اور طویل مدتی رجحانات کو ٹریک کرتا ہے۔

جب تیز رفتار ایم اے سست رفتار ایم اے کے اوپر سے گزرتا ہے تو ، اس سے پتہ چلتا ہے کہ قلیل مدتی رجحان میں طویل مدتی رجحان سے زیادہ عروج کی رفتار ہے ، لہذا طویل عرصے تک جائیں۔ جب تیز رفتار ایم اے سست رفتار ایم اے کے نیچے سے گزرتا ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قلیل مدتی رجحان میں مضبوط نیچے کی رفتار ہے ، لہذا مختصر ہوجائیں۔

خاص طور پر یہ حکمت عملی ایک تیز رفتار ایم اے (لمبائی 9) اور ایک سست ایم اے (لمبائی 21) کی وضاحت کرتا ہے.ta.crossoverاورta.crossunderسونے کی صلیبوں اور موت کی صلیبوں کا پتہ لگانے کے لیے ان کے درمیان۔ یہ سونے کی صلیبوں پر لمبا ہوتا ہے اور موت کی صلیبوں پر مختصر ہوتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

لمبی مختصر ایم اے حکمت عملی میں مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. سادہ منطق، سمجھنے اور لاگو کرنے کے لئے آسان؛
  2. چلتے ہوئے اوسط شور کو مؤثر طریقے سے فلٹر کرتے ہیں اور رجحانات کی نشاندہی کرتے ہیں۔
  3. تیز رفتار اور سست رفتار کے ساتھ مل کر ماہی گیری کے درمیانی اور طویل مدتی رجحانات؛
  4. اپنی مرضی کے مطابق ایم اے پیرامیٹرز مختلف مارکیٹوں کے لئے کام کرتے ہیں؛
  5. متعدد ٹائم فریم پر لاگو، لچکدار.

خطرے کا تجزیہ

لمبی مختصر ایم اے حکمت عملی میں بھی مندرجہ ذیل خطرات ہیں:

  1. مختلف مارکیٹوں میں فتنہ اور غلط سگنل ہو سکتے ہیں۔
  2. MA پیرامیٹر کی ناقص ترتیب خراب سگنل کی طرف جاتا ہے؛
  3. رجحان کی طاقت کا اندازہ نہیں لگایا جا سکتا، نقصانات قریب الٹ جائیں گے؛
  4. داخلہ کی سطح واضح طور پر متعین نہیں کی گئی۔

یہ خطرات ایم اے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے، فلٹرز کو شامل کرنے، اور سٹاپ نقصانات کی ترتیب سے کم کیے جا سکتے ہیں.

اصلاح کی ہدایات

طویل قلیل مدتی ایم اے حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. بہترین مجموعہ تلاش کرنے کے لئے ایم اے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں؛
  2. دوسرے اشارے فلٹر کے طور پر شامل کریں، مثال کے طور پر MACD، KDJ برا سگنل سے بچنے کے لئے؛
  3. ہر تجارت میں نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کریں؛
  4. اندراجات کو ٹھیک کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ میٹرکس کے ساتھ مل کر.

نتیجہ

خلاصہ میں ، لمبی مختصر ایم اے کراس اوور حکمت عملی ایک سادہ اور عملی رجحان کی پیروی کرنے والا نظام ہے۔ تیز اور سست چلنے والی اوسطوں کو جوڑ کر ، یہ مؤثر طریقے سے رجحان کی سمت کی نشاندہی کرسکتا ہے۔ لیکن اس میں کچھ نقائص بھی ہیں۔ اصلاحات اور بہتری کے بعد ، یہ بنیادی مقداری تجارتی حکمت عملی بن سکتی ہے۔


/*backtest
start: 2023-11-12 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MA Strategy", overlay=true)

// Input parameters
fastLength = input(9, title="Fast MA Length")
slowLength = input(21, title="Slow MA Length")

// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)

// Plot moving averages
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.red, title="Slow MA")

// Strategy conditions
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)

// Strategy orders
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Plot entry signals
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)


مزید