وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

رفتار اوسط سمت کی تحریک انڈیکس منتقل اوسط کراس اوور حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-02-29 11:50:49
ٹیگز:

img

جائزہ

مومنٹم اوسط سمت کی حرکت اشاریہ حرکت پذیر اوسط کراس اوور حکمت عملی دو طاقتور تکنیکی اشارے ، حرکت پذیر اوسط (ایم اے) اور اوسط سمت کی اشاریہ (اے ڈی ایکس) کو یکجا کرتی ہے ، تاکہ تاجروں کو تکنیکی درستگی میں اضافہ کیا جاسکے۔ متحرک مارکیٹ تجزیہ کے لئے ڈیزائن کیا گیا ، یہ حکمت عملی واضح تجارتی سگنل پیش کرتی ہے۔

حکمت عملی منطق

حکمت عملی قیمت کی رفتار کو ٹریک کرنے اور رجحان سگنل پیدا کرنے کے لئے قیمت کی اتار چڑھاؤ کو ہموار کرنے کے لئے ایک وزن دار چلتی اوسط (ڈبلیو ایم اے) کا حساب لگاتی ہے۔ اسی وقت ، یہ رجحان کے وجود اور طاقت کا تعین کرنے کے لئے اوسط سمت اشاریہ (ADX) اور مثبت / منفی سمت حرکت اشاریہ (+/- DI) کا حساب لگاتا ہے۔ جب ADX ایک مخصوص پیرامیٹر سے اوپر ہے تو ، ایک رجحان موجود سمجھا جاتا ہے۔ جب مثبت سمت حرکت اشاریہ منفی سمت حرکت اشاریہ سے زیادہ ہے تو ، یہ ایک تیزی کا اشارہ ہے۔

یہ حکمت عملی تجارتی فیصلوں کی بنیاد کے طور پر ایم اے اور اے ڈی ایکس اشارے کے کراس اوور کا استعمال کرتی ہے۔ جب ADX حد سے اوپر ہے اور DIdiff (DI + - DI-) 0 سے زیادہ ہے تو ، یہ طویل ہوجاتا ہے۔ جب ADX حد سے اوپر ہے اور DIdiff 0 سے کم ہے تو ، یہ پوزیشنوں سے باہر نکل جاتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

حرکت پذیر اوسط اور ADX انڈیکس کے فوائد کو جوڑ کر ، یہ حکمت عملی رجحانات کی موجودگی اور سمت کو مؤثر طریقے سے پہچان سکتی ہے اور جھوٹے سگنل کو کم کرسکتی ہے۔ ایک ہی اشارے کے مقابلے میں ، یہ مشترکہ اشارے زیادہ قابل اعتماد تجارتی سگنل فراہم کرسکتے ہیں۔

اس کے علاوہ، یہ حکمت عملی پیرامیٹر حساب پر مبنی ایک مکمل طور پر مقداری حکمت عملی ہے جس میں اچھے بیک ٹسٹنگ کے نتائج اور مستحکم لائیو کارکردگی ہے، جو اسے الگورتھم ٹریڈنگ کے لئے موزوں بناتا ہے.

خطرے کا تجزیہ

نقصانات کو اسٹاپ نقصان کے ذریعہ کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔ اسی وقت پیرامیٹرز کو بہتر بنایا جاسکتا ہے اور غلط سگنلز کو کم کرنے کے لئے فلٹرنگ کے ل other دوسرے اشارے کے ساتھ ملایا جاسکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل پہلوؤں کو بہتر بنایا جاسکتا ہے:

  1. سگنل کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے فلٹرنگ کے لیے دیگر اشارے، جیسے بولنگر بینڈ، آر ایس آئی وغیرہ کے ساتھ مل کر۔

  2. بہترین پیرامیٹر مجموعہ تلاش کرنے کے لئے حرکت پذیر اوسط اور ADX کی لمبائی پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں

  3. ایک ہی نقصان کو کنٹرول کرنے کے لئے سٹاپ نقصان کے طریقہ کار کو شامل کریں

  4. زیادہ سے زیادہ انتظار کا دورانیہ تلاش کرنے کے لئے مختلف انتظار کے ادوار کی جانچ کریں

نتیجہ

مومنٹم اوسط سمت کی حرکت اشاریہ موونگ اوسط کراس اوور حکمت عملی قیمت کی رفتار اور رجحان کی طاقت کا حساب لگاکر مارکیٹ کے رجحان کی سمتوں کی مؤثر طریقے سے نشاندہی کرسکتی ہے۔ یہ ایک قابل اعتماد رجحان ٹریکنگ حکمت عملی ہے۔ اس حکمت عملی میں اعلی الگورتھم کی ڈگری ، مستحکم بیک ٹیسٹنگ ، اور اچھی براہ راست کارکردگی ہے۔ مزید اصلاحات سے حکمت عملی کی کارکردگی بہتر ہوسکتی ہے۔


/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © Julien_Eche

//@version=5
strategy("MA ADX Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)

start_date = input(timestamp("1975-01-01T00:00:00"), title="Start Date")
end_date = input(timestamp("2099-01-01T00:00:00"), title="End Date")

// Indicator Inputs
group1 = "MA Parameters"
lengthMA = input.int(50, title="MA Length", minval=1, group=group1)
sourceMA = input(close, title="MA Source", group=group1)

group2 = "ADX Parameters"
diLength = input.int(14, title="DI Length", minval=1, group=group2)
adxSmoothing = input.int(14, title="ADX Smoothing", minval=1, maxval=50, group=group2)
adxMAActive = input.int(15, title="ADX MA Active", minval=1, group=group2)

// Directional Movement calculations
upwardMovement = ta.change(high)
downwardMovement = -ta.change(low)
trueRangeSmoothed = ta.rma(ta.atr(diLength), diLength)
positiveDM = fixnan(100 * ta.rma(upwardMovement > downwardMovement and upwardMovement > 0 ? upwardMovement : 0, diLength) / trueRangeSmoothed)
negativeDM = fixnan(100 * ta.rma(downwardMovement > upwardMovement and downwardMovement > 0 ? downwardMovement : 0, diLength) / trueRangeSmoothed)
dmSum = positiveDM + negativeDM 

// Average Directional Index (ADX) calculation
averageDX = 100 * ta.rma(math.abs(positiveDM - negativeDM) / math.max(dmSum, 1), adxSmoothing)

// Line color determination
lineColor = averageDX > adxMAActive and positiveDM > negativeDM ? color.teal : averageDX > adxMAActive and positiveDM < negativeDM ? color.red : color.gray

// Moving Average (MA) calculation
maResult = ta.wma(sourceMA, lengthMA)

// Plotting the Moving Average with color
plot(maResult, color=lineColor, title="MA", linewidth=3)

// Strategy logic
if (averageDX > adxMAActive and positiveDM > negativeDM)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (averageDX > adxMAActive and positiveDM < negativeDM)
    strategy.close("Buy")


مزید