وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. چلتی اوسط سسٹم ٹریڈنگ کی حکمت عملی

چلتی اوسط سسٹم ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-05 15:36:00
ٹیگز:

img

جائزہ

اس مضمون میں ایک سادہ حرکت پذیر اوسط پر مبنی تجارتی حکمت عملی پر تبادلہ خیال کیا گیا ہے۔ حکمت عملی میں اختتامی قیمت کا موازنہ 17 مدت کی حرکت پذیر اوسط کے ساتھ کیا جاتا ہے ، جب اختتامی قیمت حرکت پذیر اوسط سے اوپر ہوتی ہے تو طویل ہوجاتا ہے اور جب اس سے نیچے ہوتا ہے تو مختصر ہوجاتا ہے۔

حکمت عملی منطق

اوسط حرکت پذیر حساب

حکمت عملی میں درج ذیل پیرامیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے اوسط چلنے کا حساب لگایا گیا ہے:

  • ایم اے ماخذ: OHLC کے اوسط تک ڈیفالٹ (OHLC4)
  • ایم اے کی قسم: ڈیفالٹ سے سادہ چلتی اوسط تک (ایس ایم اے)
  • ایم اے لمبائی: ڈیفالٹ 17

ان پیرامیٹرز کی بنیاد پر ، بندش کی قیمتوں کے 17 پیریڈ ایس ایم اے کا حساب لگانے کے لئے گیٹ میٹائپ () فنکشن کو بلایا جاتا ہے۔

ٹریڈنگ سگنل جنریشن

پھر بندش کی قیمت اور چلتی اوسط کے درمیان تعلقات کا موازنہ کریں:

  • بند کریں > چلتی اوسط: لمبی سگنل
  • قریبی < حرکت پذیر اوسط: مختصر سگنل

جب اختتامی قیمت نیچے سے چلتی اوسط سے اوپر سے گزرتی ہے تو ، ایک طویل سگنل تیار ہوتا ہے۔ جب یہ اوپر سے نیچے سے گزرتی ہے تو ، ایک مختصر سگنل تیار ہوتا ہے۔

تجارت کا نفاذ

بیک ٹسٹ کی مدت کے دوران، جب طویل سگنل ظاہر ہوتے ہیں تو طویل پوزیشنیں کھولیں اور جب مختصر سگنل ظاہر ہوتے ہیں تو مختصر پوزیشنیں کھولیں۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ منطق بہت آسان اور واضح ہے۔ صرف ایک اشارے کے ساتھ ، یہ اشارے کی سمت کی تبدیلی کی بنیاد پر رجحان کی تبدیلی کا فیصلہ کرتا ہے۔ حکمت عملی کو سمجھنا اور لاگو کرنا آسان ہے ، جو سیکھنے کے لئے ابتدائی افراد کے لئے موزوں ہے۔

اس کے علاوہ، چلتے ہوئے اوسط رجحانات کی پیروی کرنے والے اشارے سے تعلق رکھتے ہیں، جو مؤثر طریقے سے رجحانات کی تبدیلیوں کو ٹریک کرسکتے ہیں اور قلیل مدتی مارکیٹ شور سے مداخلت سے بچ سکتے ہیں.

پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے، یہ مختلف سائیکلوں اور مختلف مصنوعات کو اپنانے کے قابل ہے.

خطرے کا تجزیہ

سب سے پہلے، یہ حکمت عملی صرف ایک اشارے پر منحصر ہے، لہذا فیصلے کے معیار نسبتا واحد ہیں، جو زیادہ غلط سگنل پیدا کرسکتے ہیں.

اس کے علاوہ، ایک رجحان کی پیروی کرنے والے نظام کے طور پر، یہ رینج محدود اور ضمنی بازاروں میں اچھی طرح سے کام نہیں کرتا.

اس کے علاوہ، سٹاپ نقصان یا منافع لینے کے بغیر، نقصانات کو بڑھانے کا خطرہ ہے.

حل دیگر اشارے کو شامل کرنا ، غلط سگنل کو کم کرنے کے لئے پیرامیٹر کے مجموعوں کو بہتر بنانا ہے۔ خطرات کو کنٹرول کرنے اور ڈراؤونگ کو بہتر بنانے کے لئے اسٹاپ نقصان اور منافع لینا شامل کریں۔

اصلاح کی ہدایات

یہاں حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے کچھ خیالات ہیں:

  1. چلتی اوسط پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں، مدت کی تعداد کو بہتر بنائیں، مثال کے طور پر 30 مدت یا 50 مدت میں تبدیلی.

  2. مختلف قسم کے چلتے ہوئے اوسط کی کوشش کریں ، جیسے ای ایم اے ، ویڈیا وغیرہ۔ ان کی قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں پر مختلف حساسیت ہے۔

  3. دیگر اشارے کو مل کر شامل کریں، مثال کے طور پر مضبوطی کا اندازہ کرنے کے لئے MACD؛ غلط سگنل کو کم کرنے کے لئے RSI.

  4. سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کریں۔ ایک ہی تجارت کے نقصان کی رقم کو کنٹرول کرنے کے لئے مقررہ فیصد یا اے ٹی آر پر مبنی ٹریلنگ اسٹاپ نقصان مقرر کریں۔

  5. منافع لینے کے طریقہ کار شامل کریں۔ منافع کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لئے ہدف منافع کا فیصد مقرر کریں۔

یہ اصلاحات حکمت عملی کی کارکردگی کو زیادہ مستحکم بناسکتی ہیں اور ضرورت سے زیادہ کمی سے بچ سکتی ہیں۔

خلاصہ

اس مضمون میں 17 مدت کی حرکت پذیر اوسط کی بنیاد پر ایک سادہ تجارتی حکمت عملی کا تجزیہ کیا گیا ہے۔ اس حکمت عملی میں سادہ سگنل ذرائع ہیں ، جن کو سمجھنا اور لاگو کرنا آسان ہے ، جو ایک عام رجحان کی پیروی کرنے والے نظام سے تعلق رکھتے ہیں۔ حکمت عملی کی گہرائی سے تشریح کے ذریعے ، اس کے پیشہ اور cons کا تجزیہ کیا جاتا ہے ، اور اصلاح کے نظریات کے متعدد جہتوں کی تجویز پیش کی جاتی ہے۔ یہ خیال کیا جاتا ہے کہ مسلسل اصلاح اور افزودگی کے ذریعے ، یہ حکمت عملی آہستہ آہستہ تیار ہوسکتی ہے اور رواں تجارت میں بھی مستحکم واپسی حاصل کرسکتی ہے۔

/*backtest
start: 2023-12-05 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Simple 17 BF 🚀", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2012, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

///////////// Moving Average /////////////
source = input(title="MA Source", defval=ohlc4)
maType = input(title="MA Type", defval="sma", options=["sma", "ema", "swma", "wma", "vwma", "rma"])
length = input(title="MA Length", defval=17)

///////////// Get MA Function /////////////
getMAType(maType, sourceType, maLen) => 
    res = sma(close, 1)
    
    if maType == "ema"
        res := ema(sourceType, maLen)
    if maType == "sma"
        res := sma(sourceType, maLen)
    if maType == "swma"
        res := swma(sourceType)
    if maType == "wma"
        res := wma(sourceType, maLen)
    if maType == "vwma"
        res := vwma(sourceType, maLen)
    if maType == "rma"
        res := rma(sourceType, maLen)
    res
    
MA = getMAType(maType, source, length)

/////////////// Strategy ///////////////
long = close > MA
short = close < MA

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

/////////////// Execution /////////////// 
if testPeriod()
    strategy.entry("L", strategy.long, when=long_signal)
    strategy.entry("S", strategy.short, when=short_signal)

/////////////// Plotting /////////////// 
p1 = plot(MA, color = long ? color.lime : color.red, linewidth=2)
p2 = plot(close, linewidth=2)
fill(p1, p2, color=strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=80)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں