وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور انکولی پیرامیٹر ٹریڈنگ کی حکمت عملی

دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور انکولی پیرامیٹر ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-11-29 15:29:24
ٹیگز:ایس ایم اےایم اے

img

جائزہ

یہ حکمت عملی دوہری حرکت پذیر اوسط کراس اوور سگنلز پر مبنی ایک انکولی پیرامیٹر ٹریڈنگ سسٹم ہے۔ یہ تیز اور سست حرکت پذیر اوسط کے کراس اوور کے ذریعے تجارتی سگنل تیار کرتا ہے ، جس میں اسٹاپ نقصان ، لے منافع ، اور ٹریلنگ اسٹاپ سمیت ایڈجسٹ ہونے والے رسک مینجمنٹ پیرامیٹرز کے ساتھ مل کر ، لچکدار تجارتی حکمت عملی کے انتظام کو حاصل کیا جاتا ہے۔ حکمت عملی کا مرکز کنٹرول پینل کے ذریعہ مختلف پیرامیٹرز کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے میں ہے ، جس سے حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ کے ماحول کے مطابق ڈھالنے کے قابل بناتا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

اس حکمت عملی میں دو حرکت پذیر اوسط - تیز اور سست - بنیادی اشارے کے طور پر استعمال ہوتے ہیں۔ جب تیز رفتار حرکت پذیر اوسط سست حرکت پذیر اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو ایک طویل پوزیشن سگنل تیار ہوتا ہے ، جبکہ جب تیز رفتار حرکت پذیر اوسط سست حرکت پذیر اوسط سے تجاوز کرتا ہے تو پوزیشن بند کرنے کا سگنل تیار ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ ، اس حکمت عملی میں ایک ٹرپل رسک کنٹرول میکانزم شامل ہوتا ہے: فکسڈ اسٹاپ نقصان ، فکسڈ لے منافع ، اور ٹریلنگ اسٹاپ۔ یہ پیرامیٹرز کنٹرول پینل کے ذریعہ ریئل ٹائم میں ایڈجسٹ کیے جاسکتے ہیں ، جو 0.1٪ سے زیادہ فیصد تک ہوتے ہیں ، جس سے تاجروں کو درست رسک کنٹرول کی صلاحیتیں ملتی ہیں۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. پیرامیٹر لچک: حکمت عملی تاجروں کو مارکیٹ کے حالات کے مطابق اہم پیرامیٹرز جیسے چلتی اوسط مدت اور اسٹاپ نقصان / منافع لینے کے تناسب کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے ، جس سے موافقت میں اضافہ ہوتا ہے۔
  2. جامع رسک مینجمنٹ: تین حفاظتی میکانزموں (اسٹاپ نقصان، لے منافع، ٹریلنگ سٹاپ) کے ذریعے منفی رسک کا موثر کنٹرول۔
  3. واضح آپریٹنگ منطق: حرکت پذیر اوسط کراس اوورز پر مبنی تجارتی سگنل آسان اور بدیہی ہیں ، سمجھنے اور عملدرآمد کرنے میں آسان ہیں۔
  4. اعلی آٹومیشن کی سطح: یہ حکمت عملی مکمل طور پر خود کار طریقے سے کام کرسکتی ہے ، دستی مداخلت سے جذباتی مداخلت کو کم کرتی ہے۔

حکمت عملی کے خطرات

  1. ضمنی مارکیٹ کا خطرہ: مختلف مارکیٹوں میں، اکثر حرکت پذیر اوسط کراس اوورز سے زیادہ تجارت اور مسلسل نقصانات ہوسکتے ہیں۔
  2. سلائیپج کا خطرہ: مارکیٹ میں شدید اتار چڑھاؤ کے دوران ، اصل عملدرآمد کی قیمتیں سگنل کی قیمتوں سے نمایاں طور پر انحراف کرسکتی ہیں۔
  3. پیرامیٹر کی اصلاح کا خطرہ: پیرامیٹر کی زیادہ سے زیادہ اصلاح سے براہ راست تجارت کی کارکردگی اور بیک ٹسٹنگ کے نتائج کے مابین اہم اختلافات پیدا ہوسکتے ہیں۔
  4. نظام کا خطرہ: اچانک بڑے بازار کے واقعات قیمت کے فرق کا سبب بن سکتے ہیں جو اسٹاپ نقصان کی سطح کو توڑ دیتے ہیں۔

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. مارکیٹ ٹرینڈ فلٹر شامل کریں: ضمنی بازاروں میں کثرت سے تجارت سے بچنے کے لئے اضافی رجحان کی نشاندہی کرنے والے اشارے متعارف کروائیں۔
  2. اسٹاپ نقصان کا طریقہ کار بہتر بنائیں: اسٹاپ نقصان کے فیصد کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے شامل کرنے پر غور کریں۔
  3. حجم اشارے متعارف کروائیں: تجارتی سگنل کے لئے حجم کو معاون تصدیق کے طور پر استعمال کریں۔
  4. ٹائم فلٹرز شامل کریں: انتہائی اتار چڑھاؤ والے ادوار سے بچنے کے لئے مناسب ٹریڈنگ ٹائم ونڈوز سیٹ کریں۔

خلاصہ

یہ حکمت عملی دوہری چلتی اوسط کراس اوورز کے ذریعہ لچکدار رسک مینجمنٹ پیرامیٹرز کے ساتھ مل کر ایک انکولی تجارتی نظام تیار کرتی ہے۔ اس کی طاقت پیرامیٹرز کی مضبوط ایڈجسٹمنٹ اور جامع رسک کنٹرول میں ہے ، جبکہ مارکیٹوں اور پیرامیٹرز کی اصلاح کے خطرات پر بھی توجہ دی جانی چاہئے۔ اس حکمت عملی میں رجحان فلٹرز اور اسٹاپ نقصان کی اصلاح کے طریقوں کے اضافے کے ذریعے بہت زیادہ اصلاح کی صلاحیت ہے۔ تاجروں کے لئے ، پیرامیٹرز کو صحیح طریقے سے ترتیب دینا اور حکمت عملی کی کارکردگی کی مسلسل نگرانی کرنا حکمت عملی کے استحکام کو یقینی بنانے کی کلید ہے۔

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © traderhub

//@version=5
strategy("Two Moving Averages Strategy with Adjustable Parameters", overlay=true)

// Adjustable parameters for fast and slow moving averages
fastLength = input.int(10, title="Fast Moving Average Length", minval=1, maxval=100)
slowLength = input.int(30, title="Slow Moving Average Length", minval=1, maxval=100)

// Risk management parameters
stopLossPerc = input.float(1, title="Stop Loss (%)", step=0.1) // Stop-loss percentage
takeProfitPerc = input.float(2, title="Take Profit (%)", step=0.1) // Take-profit percentage
trailStopPerc = input.float(1.5, title="Trailing Stop (%)", step=0.1) // Trailing stop percentage

// Calculate fast and slow moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)

// Plot moving averages on the chart
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast Moving Average")
plot(slowMA, color=color.red, title="Slow Moving Average")

// Conditions for opening and closing positions
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA) // Buy when fast moving average crosses above the slow moving average
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA) // Sell when fast moving average crosses below the slow moving average

// Variables for stop-loss and take-profit levels
var float longStopLevel = na
var float longTakeProfitLevel = na

// Enter a long position
if (longCondition)
    longStopLevel := strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc / 100)
    longTakeProfitLevel := strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPerc / 100)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Manage stop-loss, take-profit, and trailing stop for long positions
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=longStopLevel, limit=longTakeProfitLevel, trail_offset=trailStopPerc)

// Close the long position and enter short when the condition is met
if (shortCondition)
    strategy.close("Long")
    strategy.entry("Short", strategy.short)
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں