وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. EintSimple پل بیک حکمت عملی

EintSimple پل بیک حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-15 14:04:54
ٹیگز:

img

منتقل اوسط کراس اوور EintSimple پل بیک حکمت عملی

جائزہ

EintSimple پل بیک حکمت عملی دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور پر مبنی اوسط ریورسنگ حکمت عملی ہے۔ یہ پہلے طویل مدتی اور قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط لائن کا استعمال کرتی ہے۔ جب قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط لائن نیچے سے طویل مدتی حرکت پذیر اوسط لائن کو توڑتی ہے تو ، خرید کا اشارہ پیدا ہوتا ہے۔ جھوٹے بریک آؤٹس کو فلٹر کرنے کے لئے ، اس حکمت عملی میں قریبی قیمت کی ضرورت ہوتی ہے جو طویل مدتی حرکت پذیر اوسط لائن سے زیادہ ہو۔

مارکیٹ میں داخل ہونے کے بعد ، اگر قیمت ایک بار پھر قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط لائن سے نیچے آجاتی ہے تو ، یہ ایک خارجی سگنل کو متحرک کردے گی۔ اس کے علاوہ ، یہ حکمت عملی اسٹاپ نقصان سے باہر نکلنے کا بھی تعین کرتی ہے۔ اگر سب سے زیادہ نقطہ سے ریٹریسیشن مقررہ اسٹاپ نقصان فیصد تک پہنچ جاتا ہے تو ، یہ پوزیشنوں سے بھی باہر نکل جائے گا۔

حکمت عملی منطق

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر دوہری چلتی اوسطوں کے سنہری صلیب پر انحصار کرتی ہے۔ خاص طور پر ، ایک طویل پوزیشن کھولنے سے پہلے ایک ہی وقت میں درج ذیل شرائط پوری ہونی چاہئیں۔

  1. قریبی قیمت طویل مدتی چلتی اوسط ma1 سے زیادہ ہے
  2. بند ہونے کی قیمت مختصر مدت کی چلتی اوسط ma2 سے کم ہے
  3. فی الحال کوئی پوزیشن نہیں ہے

مندرجہ بالا شرائط کو پورا کرنے کے بعد، یہ حکمت عملی ایک مکمل طویل پوزیشن لے گی.

آؤٹ پٹ سگنل کا فیصلہ دو شرائط پر مبنی ہے۔ ایک یہ ہے کہ قیمت ایک بار پھر قلیل مدتی چلتی اوسط سے نیچے آجاتی ہے۔ دوسرا یہ ہے کہ سب سے زیادہ نقطہ سے ریٹریسیشن مقررہ اسٹاپ نقصان فیصد تک پہنچ جاتا ہے۔ مخصوص آؤٹ پٹ کی شرائط مندرجہ ذیل ہیں:

  1. قریبی قیمت مختصر مدت کے چلتے ہوئے اوسط ma2 سے زیادہ ہے
  2. سب سے زیادہ نقطہ سے واپسی مقرر سٹاپ نقصان فیصد تک پہنچ جاتا ہے

جب کوئی بھی باہر نکلنے کی شرط پوری ہو جاتی ہے تو، یہ حکمت عملی تمام طویل پوزیشنوں کو بند کرے گی.

فوائد

  1. فیصلہ کرنے کے لئے ٹھوس بند قیمتوں کے ساتھ مل کر دوہری چلتی اوسط کراس اوور کا استعمال کرکے غلط بریک آؤٹ کو مؤثر طریقے سے فلٹر کیا جاسکتا ہے۔

  2. قیمت مختصر مدت کے جھکاو پوائنٹس کی تشکیل کے بعد واپس اندراج کو اپنانے میں داخل ہو سکتا ہے.

  3. سٹاپ نقصان کی ترتیب کے ساتھ، یہ زیادہ سے زیادہ ڈراؤنڈ کو محدود کر سکتا ہے.

خطرات

  1. دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملیوں میں اکثر تجارتی سگنل پیدا ہوتے ہیں اور وہ چوٹیوں کا پیچھا کرسکتے ہیں اور نیچے کو مار سکتے ہیں۔

  2. چلتی اوسط کی غلط پیرامیٹر کی ترتیبات کا نتیجہ بہت ہموار یا بہت حساس منحنی خطوط میں ہوسکتا ہے.

  3. سٹاپ نقصان کی حد سے زیادہ لچکدار ترتیبات بڑے نقصانات کا باعث بنیں گی.

اصلاح

  1. زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے طویل مدتی اور قلیل مدتی چلتی اوسط کے مختلف لمبائی کے مجموعے کی جانچ کریں۔

  2. چلتی اوسط کراس اوورز کا تعین کرنے کے لئے قریبی قیمت اور عام قیمت کا استعمال کرنے کے اثرات کا موازنہ کریں۔

  3. حجم یا اتار چڑھاؤ کے اشارے جیسے فلٹرز کو شامل کرنے کی جانچ کریں.

  4. بیک ٹیسٹ بہترین ترتیب تلاش کرنے کے لئے سٹاپ نقصان فی صد کو بہتر بنائیں.

نتیجہ

EintSimple پل بیک حکمت عملی ایک سادہ اور عملی دوہری حرکت پذیر اوسط پل بیک حکمت عملی ہے۔ یہ غلط سگنلز کو فلٹر کرنے کے لئے ٹھوس قریبی قیمتوں کو جوڑتے ہوئے حرکت پذیر اوسط کی سمت کی فعالیت کو مؤثر طریقے سے استعمال کرتی ہے۔ اگرچہ یہ حکمت عملی کثرت سے تجارت اور چوٹیوں کا پیچھا کرنے اور نچلی سطحوں کو مارنے کا شکار ہے ، لیکن پیرامیٹر کی اصلاح اور فلٹرز کا اضافہ کرکے اس میں مزید بہتری لائی جاسکتی ہے۔ مجموعی طور پر ، یہ مقداری تجارت کے ابتدائی افراد کے لئے مشق اور اصلاح کے لئے ایک بہترین حکمت عملی ہے۔

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ZenAndTheArtOfTrading / www.PineScriptMastery.com
// @version=5
strategy("Simple Pullback Strategy", 
     overlay=true, 
     initial_capital=50000,
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value=100)// 100% of balance invested on each trade

// Get user input
i_ma1           = input.int(title="MA 1 Length", defval=75, step=1, group="Strategy Parameters", tooltip="Long-term EMA")
i_ma2           = input.int(title="MA 2 Length", defval=9, step=1, group="Strategy Parameters", tooltip="Short-term EMA")
i_stopPercent   = input.float(title="Stop Loss Percent", defval=0.10, step=0.1, group="Strategy Parameters", tooltip="Failsafe Stop Loss Percent Decline")
i_lowerClose    = input.bool(title="Exit On Lower Close", defval=true, group="Strategy Parameters", tooltip="Wait for a lower-close before exiting above MA2")
i_startTime     = input(title="Start Filter", defval=timestamp("01 Jan 1995 13:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="Start date & time to begin searching for setups")
i_endTime       = input(title="End Filter", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Time Filter", tooltip="End date & time to stop searching for setups")

// Get indicator values
ma1 = ta.ema(close, i_ma1)
ma2 = ta.ema(close, i_ma2)

// Check filter(s)
f_dateFilter = true

// Check buy/sell conditions
var float buyPrice = 0
buyCondition    = close > ma1 and close < ma2 and strategy.position_size == 0 and f_dateFilter
sellCondition   = close > ma2 and strategy.position_size > 0 and (not i_lowerClose or close < low[1])
stopDistance    = strategy.position_size > 0 ? ((buyPrice - close) / close) : na
stopPrice       = strategy.position_size > 0 ? buyPrice - (buyPrice * i_stopPercent) : na
stopCondition   = strategy.position_size > 0 and stopDistance > i_stopPercent

// Enter positions
if buyCondition
    strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long)

if buyCondition[1]
    buyPrice := open

// Exit positions
if sellCondition or stopCondition
    strategy.close(id="Long", comment="Exit" + (stopCondition ? "SL=true" : ""))
    buyPrice := na

// Draw pretty colors
plot(buyPrice, color=color.lime, style=plot.style_linebr)
plot(stopPrice, color=color.red, style=plot.style_linebr, offset=-1)
plot(ma1, color=color.blue)
plot(ma2, color=color.fuchsia)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں