وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. ATR Volatility Filter System کے ساتھ اعلی درجے کی ڈبل EMA حکمت عملی

ATR Volatility Filter System کے ساتھ اعلی درجے کی ڈبل EMA حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-11-29 16:14:30
ٹیگز:ای ایم اےاے ٹی آرایم اے

img

جائزہ

یہ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو ایکسپونینشل موونگ ایوریج (ای ایم اے) کراس اوورز کو ایک اوسط حقیقی رینج (اے ٹی آر) فلٹر کے ساتھ جوڑتی ہے۔ اس حکمت عملی کا مقصد مضبوط رجحانات کی نشاندہی کرنا اور اعلی اتار چڑھاؤ والی مارکیٹ کے حالات میں تجارت کو انجام دینا ہے ، جس سے شارپ تناسب اور مجموعی کارکردگی کو مؤثر طریقے سے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ یہ درمیانی سے طویل مدتی رجحانات کو پکڑنے کے لئے 50 مدت اور 200 مدت کے ای ایم اے کا استعمال کرتا ہے ، جبکہ مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کا اندازہ کرنے کے لئے اے ٹی آر اشارے کا استعمال کرتے ہوئے ، صرف اس وقت تجارت کرتے ہیں جب اتار چڑھاؤ ایک مخصوص حد سے تجاوز کرتا ہے۔

حکمت عملی کے اصول

بنیادی منطق دو اہم اجزاء پر مشتمل ہے: رجحان کا تعین اور اتار چڑھاؤ فلٹرنگ۔ رجحان کے تعین کے ل the ، حکمت عملی 50 پیریڈ ای ایم اے کو فاسٹ لائن کے طور پر اور 200 پیریڈ ای ایم اے کو سست لائن کے طور پر استعمال کرتی ہے ، جب تیز لائن سست لائن کے اوپر عبور کرتی ہے تو لمبے سگنل پیدا کرتی ہے اور جب یہ نیچے عبور کرتی ہے تو مختصر سگنل پیدا کرتی ہے۔ اتار چڑھاؤ فلٹرنگ کے ل the ، حکمت عملی 14 پیریڈ اے ٹی آر ویلیو کا حساب لگاتی ہے اور اسے قیمت کے فیصد میں تبدیل کرتی ہے ، صرف اس صورت میں پوزیشنوں کی اجازت دیتی ہے جب اے ٹی آر فیصد ایک پیش سیٹ حد سے تجاوز کرتا ہے (ڈیفالٹ 2٪) ۔ یہ ڈیزائن اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ حکمت عملی صرف مارکیٹوں میں کافی اتار چڑھاؤ کے ساتھ تجارت کرتی ہے ، مؤثر طریقے سے مارکیٹوں میں غلط سگنل کو کم کرتی ہے۔

حکمت عملی کے فوائد

  1. اتار چڑھاؤ فلٹرنگ میکانزم صرف اعلی اتار چڑھاؤ کے ماحول میں تجارت کرکے حکمت عملی کے استحکام کو نمایاں طور پر بہتر بناتا ہے
  2. فیصد پر مبنی اے ٹی آر حساب کتاب کا استعمال کرنے سے اتار چڑھاؤ فلٹر کو مختلف قیمتوں کی سطح پر آلات کے مطابق بنایا جاسکتا ہے
  3. درمیانی اور طویل مدتی حرکت پذیر اوسط کا امتزاج مختصر مدت کے شور کو کم کرتے ہوئے اہم رجحانات کو مؤثر طریقے سے پکڑتا ہے
  4. نسبتا few کم پیرامیٹرز کے ساتھ سادہ اور واضح حکمت عملی کا منطق ، زیادہ فٹ ہونے کے خطرے کو کم کرنا
  5. مناسب پوزیشن مینجمنٹ کے ذریعے مؤثر رسک کنٹرول (10٪ پوزیشن سائز)

حکمت عملی کے خطرات

  1. ای ایم اے کے اشارے میں فطری تاخیر ہوتی ہے ، جس سے ممکنہ طور پر اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں داخلے اور باہر نکلنے کے وقت میں تاخیر ہوتی ہے
  2. اے ٹی آر فلٹرنگ کے ساتھ بھی ، مختلف مارکیٹوں میں ابھی بھی جھوٹے بریک آؤٹ ہوسکتے ہیں
  3. مقررہ ATR کی حدیں تمام مارکیٹ کے حالات کے لئے موزوں نہیں ہوسکتی ہیں
  4. مارکیٹ کی سائیکلیت پر غور نہیں کیا جاتا، مارکیٹ کے مختلف مراحل میں پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہوسکتی ہے ان خطرات کو منظم کرنے کے لئے متحرک سٹاپ نقصانات اور تدریجی پوزیشن بلڈنگ کا استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے

حکمت عملی کی اصلاح کی ہدایات

  1. متحرک اے ٹی آر کی حدیں متعارف کرانا جو مارکیٹ کے حالات کے مطابق ہوں۔
  2. ڈی ایم آئی یا اے ڈی ایکس جیسے رجحان کی طاقت کی تصدیق کے اشارے شامل کریں
  3. ایک ہی اندراج/باہر نکلنے کے خطرات کو کم کرنے کے لئے درجہ بندی کی پوزیشن بلڈنگ اور بند کرنے کے طریقہ کار کو نافذ کریں
  4. مختلف مارکیٹ سائیکلوں میں مختلف پیرامیٹرز کا استعمال کرنے کے لئے موسمی تجزیہ ماڈیولز شامل کریں
  5. حکمت عملی کی موافقت کو بہتر بنانے کے لئے موافقت پذیر حرکت پذیر اوسط مدت کے انتخاب کے میکانزم تیار کریں

خلاصہ

یہ حکمت عملی کلاسیکی تکنیکی اشارے کو جدید رسک مینجمنٹ تصورات کے ساتھ جوڑتی ہے۔ تجارت کے وقت کو کنٹرول کرنے کے لئے اے ٹی آر فلٹر کا استعمال کرتے ہوئے ای ایم اے کراس اوورز کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کو حاصل کرنے کے ل the ، حکمت عملی مضبوط عملی حاصل کرتے ہوئے سادگی کو برقرار رکھتی ہے۔ اگرچہ کچھ موروثی خطرات موجود ہیں ، لیکن حکمت عملی کو مناسب اصلاح اور رسک مینجمنٹ اقدامات کے ذریعہ اب بھی اچھی درخواست کی قیمت حاصل ہے۔ تاجروں کو مشورہ دیا جاتا ہے کہ وہ مارکیٹ کی مخصوص خصوصیات اور عملی ایپلی کیشنز میں اپنی اپنی رسک ترجیحات کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں۔

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EMA Crossover with ATR Filter", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// Inputs for Moving Averages
fastLength = input.int(50, title="Fast EMA Length")
slowLength = input.int(200, title="Slow EMA Length")

// Inputs for ATR Filter
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier")
atrThreshold = input.float(0.02, title="ATR Threshold (%)")

// Calculate EMAs
fastEMA = ta.ema(close, fastLength)
slowEMA = ta.ema(close, slowLength)

// Calculate ATR
atr = ta.atr(atrLength)

// Convert ATR to a percentage of price
atrPct = atr / close

// Define Long Condition (Cross and ATR filter)
longCondition = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) and atrPct > atrThreshold / 100

// Define Short Condition
shortCondition = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA) and atrPct > atrThreshold / 100

// Define Exit Conditions
exitConditionLong = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA)
exitConditionShort = ta.crossover(fastEMA, slowEMA)

// Long Entry
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Short Entry
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Long Exit
if (exitConditionLong)
    strategy.close("Long")

// Short Exit
if (exitConditionShort)
    strategy.close("Short")

// Plot EMAs for visual reference
plot(fastEMA, title="50 EMA", color=color.blue)
plot(slowEMA, title="200 EMA", color=color.red)

// Plot ATR for reference
plot(atrPct, title="ATR Percentage", color=color.orange, style=plot.style_line)
hline(atrThreshold / 100, "ATR Threshold", color=color.green)
متعلقہ
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں