حرکت پذیر اوسط کراس اوور ٹریڈنگ کی حکمت عملی ایک نسبتا common عام مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ حکمت عملی مختلف ادوار کی حرکت پذیر اوسطوں کا حساب کتاب کرکے اور ان کے کراس اوور کی صورتحال کے مطابق تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ خاص طور پر ، یہ 4 ادوار ، 8 ادوار اور 20 ادوار کی تیزی سے حرکت پذیر اوسط (EMA) کا حساب لگاتی ہے۔ جب قلیل مدتی EMA طویل مدتی EMA سے اوپر سے گزر جاتا ہے تو ، طویل عرصے تک چلے جائیں۔ جب قلیل مدتی EMA طویل مدتی EMA سے نیچے سے گزر جاتا ہے تو ، مختصر ہوجائیں۔
اس حکمت عملی کا بنیادی منطق یہ ہے:
اس طریقہ کار کے ذریعے، ہم مارکیٹ کے سگنل کا فیصلہ کرنے کے لئے مختلف مدت کے چلتے ہوئے اوسط کے درمیان کراس اوور کا فائدہ اٹھاتے ہیں، اور غلط سگنل کو فلٹر کرنے کے لئے سب سے طویل مدت کے چلتے ہوئے اوسط کی سمت کا استعمال کرتے ہیں، ایک مستحکم تجارتی حکمت عملی کی تعمیر کرتے ہیں.
اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:
اس حکمت عملی کے ساتھ کچھ خطرات بھی ہیں:
اہم حل یہ ہیں:
حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:
مدت کی اصلاح: مختلف اقسام کے مطابق زیادہ سے زیادہ ایم اے مدت کا مجموعہ طے کریں۔
سٹاپ نقصان کی اصلاح: واحد نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے معقول حد تک سٹاپ نقصان کے مقامات مقرر کریں.
پیرامیٹر کی اصلاح: جینیاتی الگورتھم ، مارکوف چینز وغیرہ کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنائیں۔
ماڈل فیوژن: مزید الفا نکالنے کے لئے ایل ایس ٹی ایم ، آر این این اور دیگر گہری سیکھنے کے ماڈلز کے ساتھ ضم کریں۔
پورٹ فولیو کی اصلاح: حکمت عملی کے پورٹ فولیو کی تعمیر کے لئے دیگر تکنیکی اشارے کی حکمت عملی کے ساتھ مل کر.
عام طور پر ، حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی ایک نسبتا classical کلاسیکی اور عام طور پر استعمال ہونے والی مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ اس حکمت عملی میں سادہ منطق ہے اور اسے سمجھنا اور نافذ کرنا آسان ہے ، ایک خاص استحکام کے ساتھ۔ لیکن کچھ مسائل بھی ہیں ، جیسے غلط سگنل پیدا کرنا ، مارکیٹ کی تبدیلیوں کے مطابق ڈھالنے میں ناکامی وغیرہ۔ پیرامیٹر کی اصلاح ، اسٹاپ نقصان کی اصلاح ، ماڈل فیوژن اور دیگر طریقوں سے ان مسائل کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مجموعی طور پر ، حرکت پذیر اوسط حکمت عملی کو حکمت عملی کے ٹول باکس میں ایک بنیادی ماڈیول کے طور پر استعمال کیا جاسکتا ہے ، جس میں مضبوط پیچیدہ حکمت عملی بنانے کے لئے زیادہ پیچیدہ حکمت عملیوں کے ساتھ مل کر استعمال کیا جاسکتا 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"}] */ //@version=3 //future strategy //strategy(title = "stub", default_qty_type = strategy.fixed, default_qty_value = 1, overlay = true, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract,commission_value=2.05) //stock strategy strategy(title = "stub", overlay = true) //forex strategy //strategy(title = "stub", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, overlay = true) //crypto strategy //strategy(title = "stub", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, overlay = true, commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=.0,default_qty_value=10000) testStartYear = input(1900, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(1, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0) testEndYear = input(2018, "Backtest Start Year") testEndMonth = input(12, "Backtest Start Month") testEndDay = input(1, "Backtest Start Day") testPeriodEnd = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0) testPeriod() => true ema1 = ema(close,4) ema2 = ema(close,8) ema3 = ema(close,20) go_long = ema1[0] > ema2[0] and ema3[0] > ema3[1] exit_long = ema1[0] < ema2[0] or ema3[0] < ema3[1] go_short = ema1[0] < ema2[0] and ema3[0] < ema3[1] exit_short = ema1[0] > ema2[0] or ema3[0] > ema3[1] if testPeriod() strategy.entry("simpleBuy", strategy.long, when=go_long) strategy.exit("simpleBuy", "simpleSell",when=exit_long) strategy.entry("simpleSell", strategy.short,when=go_short) strategy.exit("simpleSell", "simpleSell",when=exit_short)