وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. چلتی اوسط کراس اوور رجحان کی حکمت عملی

چلتی اوسط کراس اوور رجحان کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-28 17:55:28
ٹیگز:

img

جائزہ

حرکت پذیر اوسط کراس اوور ٹرینڈ حکمت عملی ایک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے جو حرکت پذیر اوسط کراس اوور سگنلز پر مبنی ہے۔ یہ مارکیٹ کے رجحانات کا تعین کرنے کے لئے تیز اور سست حرکت پذیر اوسط کے سنہری کراس اور موت کے کراس کا استعمال کرتی ہے ، رجحانات کے آغاز میں پوزیشنیں قائم کرتی ہے ، اور جب رجحان کی الٹ سگنل ظاہر ہوتے ہیں تو پوزیشنیں بند کردیتی ہے۔

اصول

یہ حکمت عملی رجحانات کے آغاز اور اختتام کی نشاندہی کرنے کے لئے ایم اے سی ڈی ہسٹوگرام اور سگنل لائن کے کراس اوورز کا استعمال کرتی ہے۔ خاص طور پر ، یہ 12 پیریڈ فاسٹ ای ایم اے اور 26 پیریڈ سست ای ایم اے کی بنیاد پر ایم اے سی ڈی ہسٹوگرام کی تعمیر کرتی ہے۔ جب ہسٹوگرام سگنل لائن کے اوپر سے گزرتا ہے تو ، خرید کا سگنل تیار ہوتا ہے ، جس سے اپ ٹرینڈ کا آغاز ہوتا ہے۔ جب ہسٹوگرام سگنل لائن سے نیچے سے گزرتا ہے تو ، فروخت کا سگنل ٹرگر ہوجاتا ہے ، جس سے ڈاؤن ٹرینڈ کا آغاز ہوتا ہے۔

اندراجات کے ل the ، یہ حکمت عملی صرف اس وقت لمبی ہوتی ہے جب رجحان کے آغاز کے ابتدائی مرحلے پر فائدہ اٹھانے کے لئے 15 منٹ کے چارٹ پر خرید کا سگنل تیار کیا جاتا ہے۔ باہر نکلنے کے ل it ، جب ایم اے سی ڈی ہسٹوگرام 4 گھنٹے کے چارٹ پر سگنل لائن سے نیچے عبور کرتا ہے تو یہ تمام پوزیشنوں کو بند کردیتا ہے ، جس سے رجحان کی تبدیلی کی نشاندہی ہوتی ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ اس کی صلاحیت بروقت رجحان کے آغاز کو پکڑنے اور الٹ جانے کے اشاروں پر باہر نکلنے کی صلاحیت ہے ، جس سے اچھے رسک - انعام کے تناسب کو حاصل کیا جاسکتا ہے۔ اہم فوائد یہ ہیں:

  1. رجحان کی نشاندہی کے لئے ایم اے سی ڈی کا استعمال اعلی جیت کی شرح کے ساتھ قابل اعتماد ہے
  2. 15 منٹ اور 4 گھنٹے کے ٹائم فریم کو یکجا کرنے سے تعدد اور خطرے کے کنٹرول کا توازن ہوتا ہے
  3. بروقت سٹاپ نقصان مؤثر طریقے سے زیادہ سے زیادہ ڈراؤنڈ کو محدود کرتا ہے

خطرے کا تجزیہ

کچھ خطرات بھی ہیں جو بنیادی طور پر مندرجہ ذیل پہلوؤں میں ہیں:

  1. ایم اے سی ڈی غلط سگنل پیدا کرسکتا ہے ، جس سے غیر ضروری اندراجات یا رکاوٹیں پیدا ہوسکتی ہیں
  2. سٹاپ نقصان کا نقطہ مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے بہت خام ہوسکتا ہے
  3. پیرامیٹرز کا غلط انتخاب حکمت عملی کی افادیت کو کم کر سکتا ہے

خطرات کو کم کرنے کے لئے، اصلاحات میں کیا جا سکتا ہے:

  1. غلط سگنل سے بچنے کے لئے دوسرے اشارے کے ساتھ فلٹر شامل کرنا
  2. سٹاپ نقصان کے پوائنٹس کی موافقت پذیر ایڈجسٹمنٹ
  3. پیرامیٹر ٹیوننگ

اصلاح کی ہدایات

حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کے اہم پہلوؤں میں شامل ہیں:

  1. سگنل فلٹر کرنے کے لئے RSI، بولنگر بینڈ جیسے دیگر اشارے شامل کریں
  2. زیادہ سے زیادہ تیز رفتار اور سست مدت کے مجموعے کو بہترین پیرامیٹرز کے لئے آزمائیں
  3. زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کو تربیت دینے کے لئے مشین سیکھنے کا استعمال کریں
  4. ٹریلنگ یا جزوی اسٹاپ کے ساتھ سٹاپ نقصان کے قوانین کو بہتر بنائیں
  5. ملٹی ٹائم فریم مجموعوں کے لئے مزید ٹائم فریموں میں توسیع کریں

نتیجہ

مجموعی طور پر ، حرکت پذیر اوسط کراس اوور ٹرینڈ حکمت عملی ایک سادہ اور عملی رجحان کے بعد کا نظام ہے۔ یہ ایم اے سی ڈی کراس اوورز کا استعمال کرتے ہوئے آغاز اور اختتام کی نشاندہی کرکے ، اور قلیل مدتی اور طویل مدتی پوزیشنوں کو جوڑ کر رجحانات پر سرمایہ لگاتا ہے۔ اس کے فوائد اس کے بروقت اندراجات ، موثر اسٹاپس ، اور متوازن رسک انعام میں ہیں۔ اگلے اقدامات پیرامیٹرڈ اصلاح ، سگنل فلٹرنگ وغیرہ کے ذریعے استحکام اور منافع میں بہتری لائیں گے۔

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Moving Average Convergence Divergence", shorttitle="MACD", overlay=true)

// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval=1, maxval=50, defval=9)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])

// Calculating MACD
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal_line = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)

// Entry conditions
longCondition = macd < 0 and ta.crossover(macd, signal_line) 
shortCondition = ta.crossover(signal_line, macd) 

// Plot signals
plotshape(series=longCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
plotshape(series=shortCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Sell Signal")

// Strategy
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں