وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. ایس ایم اے کراس اوور اور سپر ٹرینڈ کے ساتھ موافقت پذیر رفتار ٹریڈنگ کی حکمت عملی

ایس ایم اے کراس اوور اور سپر ٹرینڈ کے ساتھ موافقت پذیر رفتار ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-07-29 16:38:30
ٹیگز:ایس ایم اےای ایم اےاے ٹی آرسپر ٹرینڈ

img

جائزہ

یہ حکمت عملی ایک انکولی رفتار ٹریڈنگ سسٹم ہے جو سادہ حرکت پذیر اوسط (ایس ایم اے) کراس اوور کو سپر ٹرینڈ اشارے کے ساتھ جوڑتا ہے۔ یہ 5 منٹ کے ٹائم فریم پر کام کرتا ہے ، دو ایس ایم اے کے کراس اوور کا استعمال کرتے ہوئے ٹرینڈ کی تبدیلیوں کو پکڑنے کے لئے جبکہ سپر ٹرینڈ اشارے کا استعمال کرتے ہوئے ٹرینڈ کی سمت کی تصدیق اور تجارتی سگنل تیار کرنے کے لئے کرتا ہے۔ حکمت عملی میں منافع اور کنٹرول خطرے کی حفاظت کے لئے فیصد پر مبنی منافع لینے کا طریقہ کار بھی شامل ہے۔

حکمت عملی کے اصول

  1. ایس ایم اے کراس اوور: مختلف ادوار (ڈیفالٹ 20 اور 50) کے ساتھ دو سادہ حرکت پذیر اوسط استعمال کرتا ہے۔ جب قلیل مدتی ایس ایم اے طویل مدتی ایس ایم اے کے اوپر عبور کرتا ہے تو ایک ممکنہ طویل سگنل پیدا ہوتا ہے ، اور جب یہ اس سے نیچے عبور کرتا ہے تو ایک ممکنہ مختصر سگنل پیدا ہوتا ہے۔

  2. سپر ٹرینڈ انڈیکیٹر: اوسط حقیقی رینج (اے ٹی آر) کی بنیاد پر اوپری اور نچلے بینڈ کا حساب لگاتا ہے۔ جب قیمت اوپری بینڈ سے اوپر ٹوٹ جاتی ہے تو رجحان کو اوپر سمجھا جاتا ہے ، اور جب یہ نچلے بینڈ سے نیچے آجاتا ہے تو نیچے کی طرف ہوتا ہے۔ اس سے کمزور سگنلز کو فلٹر کرنے اور مضبوط رجحانات کی تصدیق کرنے میں مدد ملتی ہے۔

  3. ٹریڈنگ منطق:

    • لمبی مدت: مختصر مدت کے ایس ایم اے طویل مدت کے ایس ایم اے کے اوپر عبور کرتے ہیں، اور سپر ٹرینڈ ایک اپ ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے۔
    • شارٹ کنڈیشن: قلیل مدتی ایس ایم اے طویل مدتی ایس ایم اے سے نیچے کی حد کو عبور کرتا ہے، اور سپر ٹرینڈ ایک ڈاؤن ٹرینڈ کی نشاندہی کرتا ہے۔

  4. ٹیک منافع: داخلہ قیمت کے ایک مقررہ فیصد (ڈیفالٹ 1٪) کی بنیاد پر منافع لینے کا نقطہ طے کرتا ہے۔ اس سے رجحان کے الٹ جانے سے پہلے منافع کو مقفل کرنے میں مدد ملتی ہے۔

  5. نمائش: حکمت عملی مارکیٹ کے حالات اور تجارتی منطق کی بدیہی تفہیم کے لئے چارٹ پر ایس ایم اے لائنز ، سپر ٹرینڈ اشارے ، اور خرید / فروخت کے سگنل کو پلاٹ کرتی ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. رجحان کی پیروی اور رفتار کا امتزاج: ایس ایم اے کراس اوور اور سپر ٹرینڈ اشارے کا امتزاج کرکے ، حکمت عملی مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑتی ہے اور مضبوط رفتار کی پیروی کرتی ہے۔

  2. اعلی موافقت: سپر ٹرینڈ اشارے ، اے ٹی آر حساب کتاب پر مبنی ہے ، مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کے مطابق خود بخود ایڈجسٹ ہوتا ہے ، مختلف مارکیٹ کے ماحول میں حکمت عملی کا استحکام برقرار رکھتا ہے۔

  3. سگنل کی تصدیق کا طریقہ کار: تجارت شروع کرنے سے پہلے ایس ایم اے کراس اوور اور سپر ٹرینڈ دونوں اشارے کی شرائط کو پورا کرنے کی ضرورت سے غلط بریک آؤٹ کے خطرات کو مؤثر طریقے سے کم کیا جاتا ہے۔

  4. خطرے کا انتظام: فی صد پر مبنی منافع لینے کا اندرونی طریقہ کار بروقت منافع کو مقفل کرنے میں مدد کرتا ہے اور حد سے زیادہ کھپت کو روکتا ہے۔

  5. اچھی نمائش: حکمت عملی چارٹ پر مختلف اشارے اور سگنل کو واضح طور پر نشان زد کرتی ہے ، جس سے تاجروں کو مارکیٹ کے حالات اور حکمت عملی کی منطق کی بدیہی تفہیم میں آسانی ہوتی ہے۔

  6. لچکدار پیرامیٹرز: یہ حکمت عملی متعدد سایڈست پیرامیٹرز پیش کرتی ہے جیسے ایس ایم اے کی مدت ، اے ٹی آر کی مدت ، اے ٹی آر ضرب ، جس سے صارفین کو مختلف مارکیٹوں اور ذاتی ترجیحات کی بنیاد پر اصلاح کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. رینجنگ مارکیٹس میں ناقص کارکردگی: سائیڈ ویز یا آسکیلٹنگ مارکیٹس میں ، حکمت عملی اکثر غلط سگنل پیدا کرسکتی ہے ، جس کی وجہ سے زیادہ تجارت اور نقصانات ہوسکتے ہیں۔

  2. تاخیر: ایس ایم اے اور سپر ٹرینڈ دونوں تاخیر والے اشارے ہیں ، جو تیزی سے الٹ جانے والی منڈیوں میں آہستہ آہستہ رد عمل کا اظہار کرسکتے ہیں ، جس سے تاخیر سے داخلے یا باہر نکلنے کا سبب بنتا ہے۔

  3. فکسڈ ٹیک منافع بڑے رجحانات کو یاد کرسکتا ہے۔ اگرچہ مقررہ فیصد منافع لینے سے خطرے پر قابو پانے میں مدد ملتی ہے ، لیکن اس سے مضبوط رجحانات میں قبل از وقت باہر نکلنے کا سبب بن سکتا ہے ، جس سے زیادہ منافع کے مواقع سے محروم ہوجاتا ہے۔

  4. پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی پیرامیٹر کی ترتیبات کے لئے حساس ہوسکتی ہے ، مختلف پیرامیٹر مجموعے مختلف مارکیٹ کے ماحول میں مختلف کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔

  5. اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کی کمی: موجودہ حکمت عملی میں واضح طور پر اسٹاپ نقصان کی ترتیب کی کمی ہے ، جس سے مارکیٹ میں اچانک الٹ جانے میں ممکنہ طور پر اہم خطرات کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. موافقت پذیر پیرامیٹرز متعارف کروائیں۔ مختلف مارکیٹ کے ماحول میں بہتر موافقت کے لئے متحرک طور پر ایس ایم اے ادوار اور سپر ٹرینڈ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے موافقت پذیر میکانزم استعمال کرنے پر غور کریں۔

  2. مارکیٹ ماحول فلٹرنگ شامل کریں: کم اتار چڑھاؤ یا کمزور رجحان کی مارکیٹوں میں تجارتی تعدد کو کم کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے (جیسے اے ٹی آر) یا رجحان کی طاقت کے اشارے (جیسے اے ڈی ایکس) متعارف کروائیں۔

  3. منافع لینے کے طریقہ کار کو بہتر بنائیں: مضبوط رجحانات سے بہت جلد باہر نکلنے کے بغیر منافع کو بچانے کے لئے ٹریلنگ اسٹاپ یا اے ٹی آر پر مبنی متحرک منافع لینے کا استعمال کرنے پر غور کریں۔

  4. سٹاپ نقصان کی ترتیبات شامل کریں: بہتر خطرے کے کنٹرول کے لئے اے ٹی آر پر مبنی متحرک سٹاپ نقصان یا مقررہ رسک تناسب سٹاپ نقصان متعارف کروائیں۔

  5. ملٹی ٹائم فریم تجزیہ: ٹریڈنگ سگنل کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لئے اعلی ٹائم فریم سے رجحان کی معلومات کو شامل کریں.

  6. حجم تجزیہ شامل کریں: تجارتی سگنل کی تصدیق کرتے وقت حجم کے عوامل پر غور کرنے کے لئے حجم کے اشارے متعارف کروائیں ، سگنل کے معیار کو بہتر بنائیں۔

  7. تجارت کی تعدد کو بہتر بنائیں: زیادہ تجارت کو کم کرنے کے لئے تجارت کے وقفے کی پابندیوں یا سگنل کی تصدیق کے طریقہ کار کو شامل کرنے پر غور کریں۔

  8. بیک ٹیسٹنگ اور اصلاح: جامع تاریخی بیک ٹیسٹ کریں اور پیرامیٹر کے مجموعوں کو بہتر بنانے کے لئے جینیاتی الگورتھم یا گرڈ سرچ کے طریقوں کا استعمال کریں۔

نتیجہ

ایس ایم اے کراس اوور اور سپر ٹرینڈ کے ساتھ انکولی رفتار ٹریڈنگ کی حکمت عملی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جو رجحان کی پیروی اور رفتار ٹریڈنگ کے تصورات کو جوڑتا ہے۔ ایس ایم اے کراس اوور اور سپر ٹرینڈ اشارے کو مربوط کرکے ، یہ حکمت عملی مؤثر طریقے سے مارکیٹ کے رجحانات کو پکڑتی ہے اور تجارتی سگنل تیار کرتی ہے۔ اس کی انکولی خصوصیات اور سگنل کی تصدیق کا طریقہ کار تجارت کی وشوسنییتا اور استحکام کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔

تاہم ، اس حکمت عملی میں ممکنہ خطرات بھی شامل ہیں ، جیسے تہلکہ خیز منڈیوں میں ناقص کارکردگی اور پیرامیٹر کی ترتیبات پر حساسیت۔ حکمت عملی کی استحکام اور کارکردگی کو مزید بڑھانے کے لئے ، موافقت پذیر پیرامیٹر میکانزم متعارف کرانے ، منافع اور اسٹاپ نقصان کی ترتیبات کو بہتر بنانے اور مارکیٹ کے ماحول کے فلٹرز کو شامل کرنے پر غور کریں۔

مجموعی طور پر ، یہ ایک مضبوط بنیاد والا حکمت عملی کا فریم ورک ہے جس میں مسلسل اصلاح اور بیک ٹیسٹنگ کے ذریعے قابل اعتماد تجارتی نظام بننے کی صلاحیت ہے۔ تاجروں کو مخصوص تجارتی آلات اور مارکیٹ کے ماحول کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے پر توجہ دینی چاہئے ، اور اس حکمت عملی کا استعمال کرتے وقت ہمیشہ خطرات کے بارے میں چوکس رہنا چاہئے۔

/*backtest
start: 2024-06-01 00:00:00
end: 2024-06-30 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SMA Crossover with Supertrend", overlay=true, format=format.price, precision=2)

// Input parameters for SMAs
SMA1Length = input.int(20, title="SMA1 Length")
SMA2Length = input.int(50, title="SMA2 Length")

// Input parameters for Supertrend
Periods = input.int(10, title="ATR Period")
src = input(hl2, title="Source")
Multiplier = input.float(3.0, title="ATR Multiplier")
changeATR = input.bool(true, title="Change ATR Calculation Method?")
showsignals = input.bool(true, title="Show Buy/Sell Signals?")
highlighting = input.bool(true, title="Highlighter On/Off?")

// Calculate EMAs
SMA1 = ta.sma(close, SMA1Length)
SMA2 = ta.sma(close, SMA2Length)

// Plot SMAs
plot(SMA1, color=color.green, title="SMA1")
plot(SMA2, color=color.red, title="SMA2")

// Calculate Supertrend
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2

up = src - (Multiplier * atr)
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up

dn = src + (Multiplier * atr)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn

trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend

upPlot = plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.green)
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
plotshape(buySignal ? up : na, title="UpTrend Begins", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.green, transp=0)
plotshape(buySignal and showsignals ? up : na, title="Buy", text="Buy", location=location.absolute, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0)

dnPlot = plot(trend == 1 ? na : dn, title="Down Trend", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.red)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
plotshape(sellSignal ? dn : na, title="DownTrend Begins", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.red, transp=0)
plotshape(sellSignal and showsignals ? dn : na, title="Sell", text="Sell", location=location.absolute, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0)

mPlot = plot(ohlc4, title="", style=plot.style_circles, linewidth=0)
longFillColor = highlighting ? (trend == 1 ? color.green : color.white) : color.white
shortFillColor = highlighting ? (trend == -1 ? color.red : color.white) : color.white
fill(mPlot, upPlot, title="UpTrend Highlighter", color=longFillColor)
fill(mPlot, dnPlot, title="DownTrend Highlighter", color=shortFillColor)

alertcondition(buySignal, title="SuperTrend Buy", message="SuperTrend Buy!")
alertcondition(sellSignal, title="SuperTrend Sell", message="SuperTrend Sell!")
changeCond = trend != trend[1]
alertcondition(changeCond, title="SuperTrend Direction Change", message="SuperTrend has changed direction!")

// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(SMA1, SMA2) and trend == 1
shortCondition = ta.crossunder(SMA1, SMA2) and trend == -1




// Execute Trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)



// Exit Conditions
takeProfitPercent = input.float(1.0, title="Take Profit (%)") / 100
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPercent)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitPercent)

strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=longTakeProfit)
strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=shortTakeProfit)

// Plot Entry Signals
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں