وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

طویل مدتی اوسط حرکت پذیر کراس اوور رینکو حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-24 10:55:57
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ حکمت عملی رینکو موم بتی چارٹس پر مبنی ایک حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی ہے۔ یہ کراس اوور سگنل بنانے کے لئے ٹی ای ایم اے اشارے کا استعمال کرتی ہے اور فلٹرنگ کے لئے طویل مدتی حرکت پذیر اوسط کو جوڑتی ہے ، جس کا مقصد رینکو چارٹس پر رجحانات کی نشاندہی کرنا اور خرید و فروخت کے سگنل پیدا کرنا ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی کا بنیادی سگنل ماخذ قلیل مدتی TEMA اشارے اور SMA اشارے کے سنہری صلیب اور موت کے صلیب سے آتا ہے۔ خاص طور پر ، منطق یہ ہے:

جب قلیل مدتی TEMA قلیل مدتی SMA سے تجاوز کرتا ہے، تو طویل عرصے تک جاتا ہے؛ جب قلیل مدتی TEMA قلیل مدتی SMA سے تجاوز کرتا ہے، تو پوزیشنیں بند ہوجاتی ہیں.

اس کے علاوہ، حکمت عملی بھی دو اختیاری پیرامیٹرز avg_protection اور gain_protection داخلہ اور سٹاپ نقصان منطق کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے مقرر کرتا ہے:

  • جب avg_protection>0 ہو، تب ہی خریدیں جب بند ہونے کی قیمت موجودہ اوسط ہولڈنگ قیمت سے کم ہو، جس سے لاگت کی بنیاد کم ہو سکتی ہے۔

  • جب gain_protection>0 ہو تو منافع میں مقفل ہونے کے لئے صرف اس وقت فروخت کریں جب بند ہونے کی قیمت اندراج کی قیمت سے ایک خاص فیصد زیادہ ہو۔

آخر میں ، حکمت عملی میں ایک طویل مدتی ایس ایم ایم اے اشارے کو بھی رجحان فلٹر کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ صرف اس وقت جب بند ہونے کی قیمت ایس ایم ایم اے سے نیچے ہو گی تو ایک طویل سگنل متحرک ہوگا۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:

  1. رینکو موم بتی چارٹس پر مبنی، یہ مؤثر طریقے سے شور کو فلٹر کر سکتا ہے اور رجحانات کی نشاندہی کرسکتا ہے؛
  2. TEMA اشارے کا استعمال اعلی حساسیت اور ٹریکنگ کی صلاحیت کے ساتھ سگنل کی تعمیر کے لئے؛
  3. قابل ایڈجسٹ پیرامیٹرز داخلہ کی حکمت عملی کو کنٹرول کرنے کے لئے امیر ہیں؛
  4. طویل مدتی اور قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط کے امتزاج سے رجحانات میں مواقع حاصل ہوسکتے ہیں۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. Renko خود ایک غیر مساوی ٹائم لائن ہے کہ وقفے وقت کنٹرول نہیں کر سکتے ہیں؛
  2. TEMA کی اعلی حساسیت بھی زیادہ جھوٹے سگنل کی طرف جاتا ہے؛
  3. پیرامیٹرز کی غلط ترتیبات کے نتیجے میں تجارت غائب ہوسکتی ہے۔

ان خطرات کو کم کرنے کے لیے پیرامیٹرز کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کرنا، سٹاپ نقصانات کو ترتیب دینا وغیرہ کو اپنایا جا سکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کے لئے اصلاح کی اہم سمتیں یہ ہیں:

  1. بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف پیرامیٹرز کے مجموعوں کا تجربہ کریں۔
  2. ڈی ڈی کو کم کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی شامل کریں جیسے ٹریلنگ اسٹاپ نقصان ، رینج اسٹاپ نقصان وغیرہ۔
  3. غلط سگنل کو کم کرنے کے لئے سگنل فلٹرنگ کے لئے دیگر اشارے کو جوڑیں۔
  4. مختلف مصنوعات میں ٹیسٹ پیرامیٹرز کی افادیت

نتیجہ

عام طور پر ، یہ ایک بنیادی ، آسان لیکن انتہائی عملی حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی ہے۔ یہ بنیادی طور پر رینکو باروں کے شور کو کم کرنے کے بہترین اثر اور سگنل پیدا کرنے کے لئے ٹی ای ایم اے اشارے کی اعلی حساسیت پر انحصار کرتا ہے۔ دریں اثنا ، طویل مدتی اور قلیل مدتی حرکت پذیر اوسط کے مابین تعاون اس کی رجحان کی پیروی کرنے کی صلاحیت کو بھی بڑھاتا ہے۔ پیرامیٹر ٹیوننگ اور مناسب اصلاح کے ساتھ ، یہ حکمت عملی مقداری تجارت کے لئے ایک موثر انتخاب بن سکتی ہے۔


/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("TEMA Cross", overlay = true)

tema(src, len) =>
    3*ema(src, len) - 3*ema(ema(src, len), len) + ema(ema(ema(src, len),len),len)

smma(src, len) =>
    sa = 0.0
    sa := na(sa[1]) ? sma(src, len) : (sa[1] * (len - 1) + src) / len
    sa

temaLength = input(5)
smaLength = input(3)
smmaLength = input(30)
tema1 = tema(close, temaLength)
sma1 = sma(tema1, smaLength)
smma1 = smma(close,smmaLength)


plot(tema1, color = green, title = "TEMA")
plot(sma1, color = orange, title = "SMA")
plot(smma1, color = red, title = "SMMA")
minGainPercent = input(2)
gainMultiplier = minGainPercent * 0.01 + 1

avg_protection = input(1)
gain_protection = input(1)

longCondition = crossover(tema1, sma1) and tema1 < smma1
shortCondition = crossunder(tema1, sma1)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition and (avg_protection >= 1 ? (na(strategy.position_avg_price) ? true : close <= strategy.position_avg_price) : true))
strategy.close_all(when = shortCondition and (gain_protection >=1 ? (close >= gainMultiplier * strategy.position_avg_price) : true))

مزید