ڈبل حرکت پذیر اوسط اور ایم اے سی ڈی امتزاج تجارتی حکمت عملی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو تجارتی سگنل کی تخلیق اور توثیق کے لئے حرکت پذیر اوسط اور رفتار کے اشارے دونوں کا استعمال کرتی ہے۔ حرکت پذیر اوسط کی رجحان کی پیروی کرنے کی صلاحیت اور ایم اے سی ڈی کی رفتار کی خصوصیت کو جوڑ کر ، یہ حکمت عملی سخت اندراج اور خارجی معیار کی ترتیب کے ذریعے مارکیٹ کے رجحانات کے خاکے کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتی ہے ، جبکہ منافع کی حد کو تنگ کرنے یا مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے خطرے سے بچنے سے بچ سکتی ہے جس سے منافع یا نقصان بھی کم ہوسکتا ہے۔
یہ حکمت عملی 20 پیریڈ سادہ چلتی اوسط (ایس ایم اے) اور 5 پیریڈ ایکسپونینشل چلتی اوسط (ای ایم اے) کا ایک مجموعہ استعمال کرتی ہے۔ 20 پیریڈ ایس ایم اے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کو مؤثر طریقے سے ہموار کرسکتا ہے اور درمیانی سے طویل مدتی قیمت کے رجحانات کا تعین کرسکتا ہے ، جبکہ 5 پیریڈ ای ایم اے حالیہ قیمتوں کو زیادہ وزن دیتا ہے اور قلیل مدتی قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں پر حساس رد عمل ظاہر کرتا ہے۔ جب قیمت 20 پیریڈ لائن سے اوپر 5 پیریڈ لائن سے تجاوز کرتی ہے تو خرید سگنل تیار کیے جاتے ہیں ، اور جب قیمت 5 پیریڈ لائن سے نیچے 20 پیریڈ لائن سے نیچے ہوتی ہے تو فروخت سگنل تیار کیے جاتے ہیں۔ اس طرح کا ڈبل چلتی اوسط مجموعہ تجارتی سگنل کو یقینی بناتا ہے جو مختصر مدت کے چلتے ہوئے اوسط کے تعارف کے ذریعہ سگنل کی حساسیت اور وقت کو بہتر بناتے ہوئے بڑے رجحانات کی پیروی کرتا ہے۔
تجارتی سگنل پیدا ہونے کے بعد ، رجحان کی توثیق کے لئے ایم اے سی ڈی اشارے کو متعارف کرایا جاتا ہے۔ خاص طور پر ، جب خریدنے کے سگنل شروع ہوتے ہیں تو ، ایم اے سی ڈی ڈی آئی ایف ایف لائن کو ڈی ای اے لائن کے ساتھ
آخر میں ، طویل اور مختصر پوزیشنوں دونوں کے لئے معقول اسٹاپ نقصان کی سطحیں طے کی جاتی ہیں۔ لانگ اسٹاپ نقصان کی لائن داخل ہونے کے بعد سے کم ترین نقطہ سے نیچے طے کی جاتی ہے ، جبکہ مختصر اسٹاپ نقصان کی لائن داخل ہونے کے بعد سے سب سے زیادہ نقطہ سے اوپر طے کی جاتی ہے۔ قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے ساتھ اسٹاپ نقصان کی سطح متحرک طور پر اپ ڈیٹ ہوتی ہے۔ اس طرح کے اسٹاپ نقصان کا طریقہ زیادہ سے زیادہ حد تک منافع میں مقفل ہوتا ہے اور مارکیٹ میں سنگین الٹ کی صورت میں ناقابل قبول نقصانات سے بچتا ہے۔
ایم اے سی ڈی پیرامیٹرز کو بہتر تعاون کے ل adjust ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔ نیز ، حرکت پذیر اوسط مدت کے پیرامیٹرز کو مصنوعات کی خصوصیات کے مطابق اصلاح کی ضرورت ہے۔ آخر میں ، اسٹاپ نقصان کی حد کو معقول حد تک نرم کیا جاسکتا ہے تاکہ اہم سمت کی نقل و حرکت کے لئے مکمل منافع کی رہائی کی اجازت دی جاسکے۔
اس حکمت عملی کے لیے مزید اصلاحات مندرجہ ذیل سمتوں میں کی جا سکتی ہیں:
انکولی حرکت پذیر اوسط الگورتھم متعارف کروائیں۔ متحرک مدت کی حرکت پذیر اوسط کے مجموعے دستی پیرامیٹر ٹوننگ کی ضرورت کے بغیر خود بخود مارکیٹوں کے مطابق ڈھالتے ہیں۔
مشین لرننگ ماڈلز کو شامل کریں۔ گہری سیکھنے جیسے الگورتھم خود بخود مختلف مصنوعات کی مارکیٹ کی خصوصیات کی نشاندہی کرسکتے ہیں اور اصل وقت میں زیادہ سے زیادہ پیرامیٹر کی ترتیبات کو آؤٹ پٹ کرسکتے ہیں۔
اضافی فلٹر شامل کریں۔ موجودہ سگنل کے اوپر دیگر تکنیکی اشارے کو معاون فیصلے کے معیارات کے طور پر متعارف کرایا جاسکتا ہے ، جیسے حجم عوامل کو مربوط کرنا۔
اسٹاپ نقصان کی حکمت عملیوں کو بہتر بنائیں۔ زیادہ ذہین اسٹاپ نقصان کی تکنیک جیسے بریک آؤٹ اسٹاپ نقصان اور ٹریکنگ اسٹاپ نقصان کی تحقیق کی جانی چاہئے ، تاکہ خطرہ پر قابو پانے کے دوران زیادہ سے زیادہ انعام حاصل کیا جاسکے۔
ڈبل حرکت پذیر اوسط اور ایم اے سی ڈی امتزاج کی حکمت عملی میں رجحان ، رفتار ، خطرہ کنٹرول جیسے پہلوؤں پر جامع طور پر غور کیا گیا ہے ، جو واحد تکنیکی اشارے کی حدود سے بالاتر ہے ، اور یہ مؤثر طریقے سے مقداری تجارت کے استحکام کو بہتر بنا سکتا ہے۔ یہ حکمت عملی پیرامیٹر ٹوننگ کے ذریعہ مختلف مارکیٹ کے ماحول میں اچھی طرح سے موافقت رکھتی ہے اور اس کا براہ راست اطلاق اور مستقل اصلاح کے قابل ہے۔ اس دوران ، خودکار اصلاح اور زیادہ سے زیادہ حکمت عملی کی افادیت کے ل more زیادہ ذہین تکنیکوں کو شامل کرنے میں کافی گنجائش باقی ہے۔
/*backtest start: 2024-01-01 00:00:00 end: 2024-01-31 23:59:59 period: 2h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Bollinger Band Strategy with Early Signal (v5)", overlay=true) // Inputs length = 20 mult = 1.5 src = close riskRewardRatio = input(3.0, title="Risk-Reward Ratio") // Calculating Bollinger Bands basis = ta.ema(src, length) dev = mult * ta.stdev(src, length) upper = basis + dev lower = basis - dev // Plotting Bollinger Bands plot(upper, "Upper Band", color=color.red) plot(lower, "Lower Band", color=color.green) // Tracking Two Candles Ago Crossing Bollinger Bands var float twoCandlesAgoUpperCrossLow = na var float twoCandlesAgoLowerCrossHigh = na if (close[2] > upper[2]) twoCandlesAgoUpperCrossLow := low[2] if (close[2] < lower[2]) twoCandlesAgoLowerCrossHigh := high[2] // Entry Conditions longCondition = (not na(twoCandlesAgoLowerCrossHigh)) and (high > twoCandlesAgoLowerCrossHigh) shortCondition = (not na(twoCandlesAgoUpperCrossLow)) and (low < twoCandlesAgoUpperCrossLow) // Plotting Entry Points plotshape(longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY") plotshape(shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL") // Strategy Execution if (longCondition) stopLoss = low - (high - low) * 0.05 takeProfit = close + (close - stopLoss) * riskRewardRatio strategy.entry("Buy", strategy.long) strategy.exit("Exit Buy", "Buy", stop=stopLoss, limit=takeProfit) if (shortCondition) stopLoss = high + (high - low) * 0.05 takeProfit = close - (stopLoss - close) * riskRewardRatio strategy.entry("Sell", strategy.short) strategy.exit("Exit Sell", "Sell", stop=stopLoss, limit=takeProfit)