وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-21 14:28:28
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی کا نام Double Moving Average Crossover پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ اس حکمت عملی کا بنیادی خیال قیمت کے رجحانات کا تعین کرنے اور اس کے مطابق خرید و فروخت کے فیصلے کرنے کے لئے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط لائنوں کے مابین کراس سگنلز کا استعمال کرنا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

اس حکمت عملی کے بنیادی اشارے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط لائنیں ہیں۔ حکمت عملی قیمت کے رجحانات کا تعین کرنے اور اس کی بنیاد پر تجارتی فیصلے کرنے کے لئے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط لائنوں کے مابین کراس اوور تعلقات کا استعمال کرتی ہے۔

خاص طور پر ، تیز رفتار اوسط لائن پیرامیٹر کو 24 ادوار پر مقرر کیا جاتا ہے ، اور سست رفتار اوسط لائن پیرامیٹر کو 100 ادوار پر مقرر کیا جاتا ہے۔ جب تیز رفتار اوسط لائن نیچے سے سست رفتار اوسط لائن کے اوپر سے گزرتی ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قیمتیں اوپر کی طرف بڑھ رہی ہیں ، اور حکمت عملی اس وقت خریدنے کا اشارہ جاری کرے گی۔ جب تیز رفتار اوسط لائن اوپر سے سست رفتار اوسط لائن سے نیچے سے گزرتی ہے تو ، اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ قیمتیں نیچے کی طرف بڑھ رہی ہیں ، اور حکمت عملی اس وقت فروخت کا اشارہ جاری کرے گی۔

تیز رفتار اور سست حرکت پذیر اوسط لائنوں کی کراس اوور سمت کا فیصلہ کرکے ، خرید و فروخت کے فیصلے کرنے میں مدد کے ل price قیمتوں کے رجحان کی تبدیلیوں کو مؤثر طریقے سے حاصل کیا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. یہ اصول آسان اور سمجھنے میں آسان ہے ، اس پر عمل درآمد کرنا آسان ہے۔ ڈبل حرکت پذیر اوسط کراس اوور ایک بنیادی تکنیکی اشارے میں سے ایک ہے اور اسے سمجھنا اور لاگو کرنا آسان ہے۔

  2. قابل ایڈجسٹ پیرامیٹرز ، اعلی موافقت۔ تیز رفتار اور سست حرکت پذیر اوسط کے پیرامیٹرز کو اصل حالات کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، جس سے حکمت عملی زیادہ لچکدار ہوجاتی ہے۔

  3. رجحان کی تبدیلیوں کو پکڑنے کی مضبوط صلاحیت۔ جب قیمتیں استحکام سے رجحان میں منتقل ہوتی ہیں تو ٹرننگ پوائنٹس کو پکڑنے کے لئے ڈبل حرکت پذیر اوسط کراس اوورز کا اکثر استعمال کیا جاتا ہے۔

  4. مؤثر طریقے سے استحکام کو فلٹر کرسکتے ہیں اور ناقابل عمل تجارت کو کم کرسکتے ہیں۔ مستحکم حدود کی نشاندہی کرنے اور استحکام کے دوران پوزیشنوں کے بار بار کھلنے سے بچنے کے لئے ڈبل چلتی اوسط استعمال کی جاسکتی ہے۔

اسٹریٹجی کے خطرات

اس حکمت عملی کے ساتھ کچھ خطرات بھی ہیں:

  1. ڈبل حرکت پذیر اوسط کراس اوور سگنل میں تاخیر ہوسکتی ہے۔ رجحان کی پیروی کرنے والے اشارے کی حیثیت سے ، ڈبل حرکت پذیر اوسط کے کراس اوور سگنل اکثر ایک خاص مدت کے ساتھ تاخیر کا شکار ہوتے ہیں ، جس کی وجہ سے موقع کی قیمت کی ایک خاص ڈگری ہوسکتی ہے۔

  2. دوہری چلتی اوسطوں میں غلط سگنل پیدا کرنا آسان ہے۔ جب قیمتوں میں واضح رجحان ظاہر ہوتا ہے تو ڈبل چلتی اوسط بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے۔ لیکن اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں ، وہ کثرت سے جعلی سگنل پیدا کرنے کا رجحان رکھتے ہیں۔

  3. پیرامیٹر کی غلط ترتیبات حکمت عملی کی کارکردگی کو متاثر کرسکتی ہیں۔ اگر تیز رفتار اور سست حرکت پذیر اوسط پیرامیٹرز کو غلط طریقے سے ترتیب دیا جاتا ہے تو ، اس سے رجحان کراسورز کو پکڑنے کی حساسیت متاثر ہوگی۔

متعلقہ حل:

  1. کراس اوور سگنلز کی حساسیت بڑھانے کے لئے مناسب طریقے سے چلتی اوسط مدت کو کم کریں.

  2. فلٹرنگ کے لئے اتار چڑھاؤ یا حجم کے اشارے شامل کریں تاکہ اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں ناقابل عمل تجارت کو کم کیا جاسکے۔

  3. بہترین پیرامیٹر مجموعے تلاش کرنے کے لئے پیرامیٹر کی اصلاح۔ خودکار طور پر بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ اور دیگر طریقوں کو شامل کریں۔

حکمت عملی کی اصلاح کے لئے ہدایات

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

  1. اشارے کی نگرانی اور پیش گوئی کی صلاحیت کو بہتر بنانے کے لئے سادہ حرکت پذیر اوسط کی جگہ زیادہ جدید حرکت پذیر اوسط تکنیکی اشارے جیسے لکیری وزن والے حرکت پذیر اوسط کا استعمال کریں۔

  2. غیر قانونی سگنل کو کم کرنے کے لئے مشترکہ فلٹرنگ کے لئے حجم اور اتار چڑھاؤ کے اشارے جیسے مزید معاون اشارے شامل کریں۔

  3. پیرامیٹر کی موافقت کو بہتر بنانے کے لئے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں۔ زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مشین لرننگ اور بے ترتیب اصلاح جیسے طریقے استعمال کیے جاسکتے ہیں۔

  4. حکمت عملی مارکیٹ میں داخل ہونے کے بعد ، اسٹاپ نقصان پوائنٹس اور ٹریلنگ اسٹاپ نقصان کو واحد نقصان پر قابو پانے کے لئے ڈیزائن کیا جاسکتا ہے۔ اسی وقت ، کافی منافع کو یقینی بنانے کے لئے منافع کو بہتر بنانے کی تکنیک شامل کریں۔

  5. نئی ٹیکنالوجیز جیسے ڈیپ لرننگ کا استعمال زیادہ پیچیدہ قیمت کے نمونوں کی نشاندہی کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے تاکہ بہتر نتائج حاصل کرنے کے لئے خرید و فروخت کے فیصلے کرنے میں منتقل اوسط کراس اوور کی مدد کی جاسکے۔

خلاصہ

عام طور پر ، یہ حکمت عملی نسبتا classic کلاسیکی اور آسان ہے۔ یہ قیمتوں کو مستحکم ہونے سے رجحان میں منتقل ہونے پر مواقع کو ظاہر کرنے کے لئے ڈبل حرکت پذیر اوسط اشارے کی بنیاد پر قیمت کے رجحانات کا تعین کرتی ہے۔ فوائد واضح منطق اور سادگی ہیں ، جو رجحان مارکیٹوں کو ٹریک کرنے کے لئے موزوں ہیں۔ لیکن کچھ نقائص بھی ہیں جیسے سگنل لیگ جیسے پیرامیٹر ٹیوننگ اور اصلاح کے ذریعے بہتر بنانے کی ضرورت ہے تاکہ حکمت عملی کے استحکام اور کارکردگی میں اضافہ ہو۔ مجموعی طور پر ، بنیادی حکمت عملی کے طور پر ، یہ کافی موزوں ہے ، لیکن زیادہ پیچیدہ مارکیٹ کے ماحول میں موافقت کے ل continuous مستقل اصلاح کی ضرورت ہے۔

/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Pine Script Tutorial Example Strategy 1', overlay=true, initial_capital=100000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)

//OBV
src = close
obv = ta.cum(math.sign(ta.change(src)) * volume)
ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)
typeMA = input.string(title = "Method", defval = "SMA", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="Smoothing")
smoothingLength = input.int(title = "Length", defval = 20, minval = 1, maxval = 100, group="Smoothing")
Limit = input.float(title = "Limit", defval = 1, minval = 0.1, maxval = 10, group="Smoothing")
smoothingLine_ma = ma(obv,smoothingLength, typeMA)
obv_diff = (obv-smoothingLine_ma)*100/obv

//PVT
var cumVolp = 0.
cumVolp += nz(volume)
if barstate.islast and cumVolp == 0
    runtime.error("No volume is provided by the data vendor.")
srcp = close
vt = ta.cum(ta.change(srcp)/srcp[1]*volume)
smoothingLine_map = ma(vt,smoothingLength, typeMA)
pvt_diff = (vt-smoothingLine_map)*100/vt

// plot(obv_diff+close+100 ,title="OBV_DIFF", color = color.rgb(255, 118, 54))
// plot(pvt_diff+close+80 ,title="PVT_DIFF", color = color.rgb(223, 61, 255))

indicator = (pvt_diff+obv_diff)/2
goLongCondition1 = ta.crossover(indicator,Limit)
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2023,1, 1, 0, 0)  // Backtesting Time
notInTrade = strategy.position_size <= 0
if goLongCondition1 and timePeriod and notInTrade
    stopLoss = low * 0.99 // -2%
    takeProfit = high * 1.05 // +5%
    strategy.entry('long', strategy.long )
    strategy.exit('exit', 'long', stop=stopLoss, limit=takeProfit)






// fastEMA = ta.ema(close, 24)
// slowEMA = ta.ema(close, 100)
// goLongCondition1 = ta.crossover(fastEMA, slowEMA)
// timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2018, 12, 15, 0, 0)
// notInTrade = strategy.position_size <= 0
// if goLongCondition1 and timePeriod and notInTrade
//     stopLoss = low * 0.97
//     takeProfit = high * 1.12
//     strategy.entry('long', strategy.long)
//     strategy.exit('exit', 'long', stop=stopLoss, limit=takeProfit)
// plot(fastEMA, color=color.new(color.blue, 0))
// plot(slowEMA, color=color.new(color.yellow, 0))
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں