وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. ایم اے سی ڈی روبوٹ ٹریڈنگ حکمت عملی

ایم اے سی ڈی روبوٹ ٹریڈنگ حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-18 17:30:15
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی کو ایم اے سی ڈی روبوٹ ٹریڈنگ حکمت عملی کہا جاتا ہے۔ یہ ایم اے سی ڈی اشارے کی تیز لائن اور سست لائن کے مابین تعلقات کا حساب کتاب کرکے مارکیٹ میں خرید و فروخت کا وقت طے کرتا ہے ، اور خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کو اپناتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر ایم اے سی ڈی اشارے کی بنیاد پر تیار کی گئی ہے۔ ایم اے سی ڈی اشارے میں ایک تیز لائن اور ایک سست لائن شامل ہے۔ تیز لائن ایک قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط ہے اور سست لائن ایک طویل مدتی حرکت پذیر اوسط ہے۔ ان دونوں کے مابین تعلق مارکیٹ میں خرید و فروخت کی حالت کی عکاسی کرتا ہے۔ جب تیز لائن سست لائن سے اوپر عبور کرتی ہے تو ، یہ خرید کا اشارہ ہے ، اور جب یہ نیچے عبور کرتی ہے تو ، یہ فروخت کا اشارہ ہے۔

اس حکمت عملی میں ، تیز لائن اور سست لائن کا حساب بالترتیب ای ایم اے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے ، اور ادوار کو اپنی مرضی کے مطابق بنایا جاسکتا ہے۔ سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے ل a ، ایک سگنل لائن شامل کی جاتی ہے ، جو ای ایم اے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ایم اے سی ڈی ویلیو کو دوبارہ ہموار کرتی ہے۔

خریدنے کے وقت کا تعین کرتے وقت ، نہ صرف تیز اور سست لائنوں کے سنہری کراس کو چیک کریں ، بلکہ یہ بھی چیک کریں کہ آیا ایم اے سی ڈی کی مطلق قیمت اپنی مرضی کے مطابق خرید لائن سے زیادہ ہے۔ اگر ہاں تو ، خرید کا سگنل جاری کیا جاتا ہے اور خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کا استعمال کیا جاتا ہے۔

فروخت کے وقت کا تعین کرتے وقت، تیز رفتار اور سست لائنوں کے موت کے کراس اور سگنل لائن کو ایک ہی وقت میں مثبت ہونے کی ضرورت ہوتی ہے، پھر پوزیشن کو بند کرنے کے لئے فروخت کا سگنل جاری کیا جاتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. اعلی وشوسنییتا کے ساتھ تجارتی سگنل کا تعین کرنے کے لئے MACD اشارے کا استعمال کرتے ہوئے
  2. سگنل لائن میں اضافہ سگنل کی کوالٹی کو بہتر بناتا ہے
  3. ٹریلنگ سٹاپ نقصان مؤثر طریقے سے خطرات کو کنٹرول کرتا ہے
  4. اپنی مرضی کے مطابق خرید لائن حکمت عملی حساسیت کو ایڈجسٹ
  5. تمام شرائط اشارے کے حساب پر مبنی ہیں، بیرونی عوامل سے متاثر نہیں ہیں

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. ایم اے سی ڈی اشارے میں تاخیر ہے ، قلیل مدتی تجارتی مواقع سے محروم ہوسکتے ہیں
  2. سٹاپ نقصان نقطہ کی غلط ترتیب غیر ضروری نقصانات کا سبب بن سکتی ہے
  3. پیرامیٹر ٹیوننگ ٹیسٹنگ اور ایڈجسٹمنٹ کے لئے بہت وقت کی ضرورت ہوتی ہے
  4. ٹرانزیکشن لاگت اور سلائپج کا اثر

ان خطرات کو مناسب طریقے سے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے، دیگر اشارے کو یکجا کرنے وغیرہ سے کم کیا جا سکتا ہے.

اصلاح کی ہدایات

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

  1. دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر سگنل فلٹر کریں، جیسے KDJ، RSI، وغیرہ.
  2. انٹری اور آؤٹ پوائنٹس کا تعین کرنے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم شامل کریں
  3. جامد سٹاپ نقصان کے بجائے متحرک سٹاپ نقصان کا استعمال کریں
  4. ٹیسٹ اور MACD پیرامیٹرز اور خرید لائن کو بہتر بنائیں
  5. حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے لین دین کی لاگت کے اثرات پر غور کریں

نتیجہ

مجموعی طور پر ، یہ اعلی وشوسنییتا کے ساتھ رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ ایم اے سی ڈی اشارے کے ذریعہ رجحان کا فیصلہ کرنے اور ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کے ساتھ خطرات پر قابو پانے سے ، مستحکم سرمایہ کاری کی واپسی حاصل کی جاسکتی ہے۔ اگلا قدم پیرامیٹرز کو مزید بہتر بنانا ، دوسرے اشارے کو جوڑنا ، اور مشین لرننگ کو شامل کرنا ہے تاکہ حکمت عملی کی منافع بخش صلاحیت کو بہتر بنایا جاسکے۔

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(shorttitle = "GBPUSD MACD", title = "GBPUSD MACD")
fastMA = input(title="Fast moving average",  defval = 12, minval = 7)
slowMA = input(title="Slow moving average",  defval = 26, minval = 7)
lastColor = yellow
[currMacd,_,_] = macd(close[0], fastMA, slowMA, 9)
[prevMacd,_,_] = macd(close[1], fastMA, slowMA, 9)
plotColor = currMacd > 0 ? currMacd > prevMacd ? lime : green : currMacd < prevMacd ? maroon : red
plot(currMacd, style = histogram, color = plotColor, linewidth = 3)
plot(0, title = "Zero line", linewidth = 1, color = gray)

//MACD
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length",  defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length",  defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval =9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=bool, defval=false)

// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

//plot(hist, title="Histogram", style=columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
plot(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)
///END OF MACD

//Long and Close Long Lines
linebuy = input(title="Enter Long", type=float, defval=-0.00045)
linesell = input(title="Close Long", type=float, defval=0.0001)

//Plot Long and Close Long Lines
plot(linebuy,color=green),plot(linesell,color=red)


//Stop Loss Input
sl_inp = input(0.05, title='Stop Loss %', type=float)/100


//Order Conditions
longCond = crossover(currMacd, linebuy)
exitLong = crossover(currMacd, signal) and signal > 0
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)


//Order Entries
strategy.entry("long", strategy.long,  when=longCond==true)
strategy.close("long", when=exitLong==true)
strategy.exit("Stop Loss", stop=stop_level)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں