وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. ایم اے سی ڈی ڈائنامک اوسیلیشن کراس پیشن گوئی کی حکمت عملی

ایم اے سی ڈی ڈائنامک اوسیلیشن کراس پیشن گوئی کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-11-27 14:54:02
ٹیگز:ایم اے سی ڈیای ایم اےایس ایم اےآر او سی

img

جائزہ

یہ حکمت عملی MACD (موونگ اوسط کنورجنسی تغیر) اشارے کی متحرک خصوصیات پر تجارتی فیصلوں کی بنیاد رکھتی ہے۔ بنیادی نقطہ نظر ممکنہ سونے اور موت کے کراسوں کی پیش گوئی کرنے کے لئے MACD ہسٹوگرام میں تبدیلیوں کا مشاہدہ کرنے پر مرکوز ہے ، جس سے ابتدائی پوزیشن کے قیام کی اجازت ملتی ہے۔ یہ حکمت عملی روایتی MACD کراس اوور سگنلز سے بالاتر ہے جس میں بہتر انٹری ٹائمنگ حاصل کرنے کے لئے ہسٹوگرام کی متحرک خصوصیات پر زور دیا گیا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

اس حکمت عملی میں ایک ترمیم شدہ ایم اے سی ڈی اشارے کا نظام استعمال کیا گیا ہے ، جس میں تیز رفتار (ای ایم اے 12) اور سست (ای ایم اے 26) حرکت پذیر اوسط کے درمیان فرق شامل ہے ، اور ساتھ ہی 2 مدت کی سگنل لائن بھی شامل ہے۔ بنیادی تجارتی منطق کئی اہم نکات پر مبنی ہے:

  1. رجحان کی حرکیات کا فیصلہ کرنے کے لئے تبدیلی کی شرح (hist_change) کے ہسٹوگرام کا حساب لگانا
  2. گولڈ کراس سگنلز کی توقع کرنا جب ہسٹوگرام منفی ہو اور تین مسلسل ادوار کے لئے بڑھتی ہوئی رجحان ظاہر ہو تو طویل پوزیشنوں میں داخل ہو
  3. جب ہسٹوگرام مثبت ہو اور تین مسلسل ادوار کے لئے نیچے کا رجحان ظاہر ہو تو پوزیشنوں کو بند کرکے موت کے کراس سگنلز کی توقع کرنا
  4. صرف مخصوص ٹائم رینج کے اندر تجارت کرنے کے لئے وقت فلٹرنگ میکانزم کا نفاذ

حکمت عملی کے فوائد

  1. مضبوط سگنل کی پیش گوئی: ہسٹوگرام کی حرکیات کا مشاہدہ کرکے ممکنہ کراس اوور سگنلز کی پیش گوئی کرتا ہے ، جس سے انٹری ٹائمنگ میں بہتری آتی ہے
  2. معقول خطرہ کنٹرول: 0.1٪ کمیشن اور 3 پوائنٹس کی کمی کو شامل کرتا ہے، جو حقیقت پسندانہ تجارتی حالات کی عکاسی کرتا ہے
  3. لچکدار سرمائے کا انتظام: مؤثر رسک کنٹرول کے لئے اکاؤنٹ کیپٹل کے مقابلے میں فیصد پر مبنی پوزیشن سائزنگ کا استعمال کرتا ہے۔
  4. عمدہ نمائش: تجارتی اشاروں کے لئے رنگین کوڈت ہسٹوگرام اور تیر مارکر استعمال کرتا ہے ، تجزیہ میں آسانی پیدا کرتا ہے

حکمت عملی کے خطرات

  1. جھوٹے بریک آؤٹ کا خطرہ: مختلف مارکیٹوں میں اکثر جھوٹے سگنل سامنے آسکتے ہیں
  2. تاخیر کا خطرہ: پیش گوئی کرنے والے میکانزم کے باوجود ، ایم اے سی ڈی میں کچھ فطری تاخیر برقرار ہے
  3. مارکیٹ کے ماحول پر انحصار: حکمت عملی رجحان مارکیٹوں میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے ، ممکنہ طور پر مختلف حالات میں کم کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے
  4. پیرامیٹر حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی تیز رفتار اور سست لائن مدت کی ترتیبات پر بہت منحصر ہے

اصلاح کی ہدایات

  1. مارکیٹ ماحول فلٹرنگ: مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر ٹریڈنگ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے رجحان کی نشاندہی کرنے والے اشارے شامل کریں
  2. پوزیشن مینجمنٹ کو بہتر بنانا: سگنل کی طاقت پر مبنی متحرک پوزیشن سائزنگ کو نافذ کریں
  3. سٹاپ نقصان کا نفاذ: ڈراؤونگ کو کنٹرول کرنے کے لئے ٹریلنگ یا فکسڈ اسٹاپ نقصانات شامل کریں
  4. سگنل کی تصدیق میں اضافہ: کراس ویلیڈیشن کے لئے اضافی تکنیکی اشارے شامل کریں
  5. پیرامیٹر کی اصلاح: مارکیٹ کے حالات کی بنیاد پر ایڈجسٹ کرنے والے موافقت پذیر پیرامیٹرز کو نافذ کریں

خلاصہ

یہ حکمت عملی روایتی ایم اے سی ڈی ٹریڈنگ سسٹم کو بہتر بنانے کے لئے ایم اے سی ڈی ہسٹگرام کی متحرک خصوصیات کو جدید انداز میں استعمال کرتی ہے۔ پیش گوئی کا طریقہ کار ابتدائی اندراج کے سگنل فراہم کرتا ہے ، جبکہ سخت تجارتی حالات اور رسک کنٹرول کے اقدامات حکمت عملی کے استحکام کو یقینی بناتے ہیں۔ مزید اصلاح اور بہتر بنانے کے ساتھ ، یہ حکمت عملی اصل تجارتی حالات میں بہتر کارکردگی کا وعدہ کرتی ہے۔

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Demo GPT - Moving Average Convergence Divergence", shorttitle="MACD", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=3, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// 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=2)  // Set smoothing line to 2
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"])

// Date inputs
start_date = input(title="Start Date", defval=timestamp("2018-01-01T00:00:00"))
end_date = input(title="End Date", defval=timestamp("2069-12-31T23:59:59"))

// Calculating
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 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

// Strategy logic
isInDateRange = true

// Calculate the rate of change of the histogram
hist_change = hist - hist[1]

// Anticipate a bullish crossover: histogram is negative, increasing, and approaching zero
anticipate_long = isInDateRange and hist < 0 and hist_change > 0 and hist > hist[1] and hist > hist[2]

// Anticipate an exit (bearish crossover): histogram is positive, decreasing, and approaching zero
anticipate_exit = isInDateRange and hist > 0 and hist_change < 0 and hist < hist[1] and hist < hist[2]

if anticipate_long
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if anticipate_exit
    strategy.close("Long")

// Plotting
hline(0, "Zero Line", color=color.new(#787B86, 50))
plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist >= 0 ? (hist > hist[1] ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist < hist[1] ? #FF5252 : #FFCDD2)))
plot(macd, title="MACD", color=#2962FF)
plot(signal, title="Signal", color=#FF6D00)

// Plotting arrows when anticipating the crossover
plotshape(anticipate_long, title="Long +1", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.arrowup, size=size.tiny, text="Long +1")
plotshape(anticipate_exit, title="Short -1", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.arrowdown, size=size.tiny, text="Short -1")
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں