یہ حکمت عملی ایک پل بیک سسٹم ہے جو اعلی اتار چڑھاؤ والی سیکیورٹیز کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے ، لہذا قدرتی طور پر بٹ کوائن اس کی تجارت کے لئے ایک بہترین انتخاب ہے۔ یہ روزانہ چارٹ یا کم ٹائم فریم پر دونوں استعمال کیا جاسکتا ہے (مجھے 3 گھنٹے کے ٹائم فریم پر اچھے نتائج ملے ہیں لیکن 1 گھنٹے سے کم کسی بھی چیز پر اس کی جانچ نہیں کی گئی ہے) ۔
حکمت عملی پچھلے 2 موم بتیوں کی بندش کی قیمت میں تبدیلی کا موازنہ کرکے اتار چڑھاؤ کا حساب لگاتی ہے ، اور قیمت میں اس تبدیلی کا استعمال حرکت پذیر اوسط پیدا کرنے کے لئے کرتی ہے۔ اندرونی بینڈ کے لئے 1 اور بیرونی بینڈ کے لئے 2 کے معیاری انحراف کے ساتھ حرکت پذیر اوسط کے گرد ایک بینڈ لپیٹ دیا جاتا ہے۔ اگر قیمت پہلے سے طے شدہ ایم اے (متحرک اوسط) فلٹر سے اوپر ہے تو اس کا تعین کیا جاتا ہے کہ ہم ایک اپ ٹرینڈ میں ہیں لہذا حکمت عملی ایک سگنل جاری کرے گی جب ہم ایک اپ ٹرینڈ میں ہیں اور وہاں ایک پل بیک ہے جس کی وجہ سے نیچے کی اندرونی انحراف بینڈ میں اضافہ ہوتا ہے ، لیکن اگر قیمت جاری ہے اور بیرونی انحراف بینڈ سے گزرتی ہے تو پھر کوئی خرید اشارہ نہیں ہوگا کیونکہ اس مسئلے سے یہ نقصان ہوتا ہے کہ اتار چڑھاؤ کی چوٹی بہت زیادہ ہے۔ آپ ایک چوٹی دیکھ سکتے ہیں
صارف اپنی مرضی کے مطابق تاریخ کی حد ، اتار چڑھاؤ سے باخبر رہنے اور اندرونی اور بیرونی بینڈ انحراف کے لئے اوسط مدت کو تبدیل کرسکتا ہے۔ بی ٹی سی پر میں نے اندرونی انحراف اور بیرونی انحراف بینڈ کو معیاری ترتیبات پر چھوڑ دیا لیکن مجھے معلوم ہوا کہ 3 مدت کی اتار چڑھاؤ سے باخبر رہنا 1 دن کے چارٹ اور 5 مدت کی اتار چڑھاؤ سے باخبر رہنا 3 گھنٹے کے چارٹ کے لئے اچھا ہے۔ چونکہ یہ خرید و فروخت کی حکمت عملی نہیں ہے ، لہذا تجارت کے ل you آپ شاید سب سے زیادہ مائع سککوں کے ساتھ رہنا چاہیں گے تاکہ آپ کسی بھی تبادلے میں بہت تیزی سے داخل اور باہر نکل سکیں۔ اگر آپ اس کو کم اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں پر ٹرے کرنا چاہتے ہیں تو اندرونی انحراف بینڈ کو ~ 0.75 میں تبدیل کرنا مختلف ممکنہ اسٹاک مارکیٹوں میں بھی ٹھیک کام کرے گا۔ منافع اور اسٹاپ نقصان کی سطحیں ٹریڈنگ کی حد کے متعدد پر مبنی ہیں جو پچھلے 7 موم بتیوں کو دیکھ رہے ہیں۔
خطرے کو کم کرنے کے طریقے:
مناسب غیر مستحکم بنیادی منتخب کریں، کنٹرول پوزیشن سائزنگ.
غیر موثر تجارت کو کم کرنے کے لئے پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں.
سٹاپ نقصان کا استعمال کریں اور منافع لیں، سخت منی مینجمنٹ.
عملدرآمد کی کارکردگی پر توجہ مرکوز، مائع بنیادی انتخاب.
مختلف بنیادی خصوصیات کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں.
حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:
مختلف بنیادی اثاثوں کی اتار چڑھاؤ کو بہتر طریقے سے ٹریک کرنے کے لئے چلتی اوسط مدت کو بہتر بنائیں۔
اتار چڑھاؤ کی حد کے پیرامیٹرز کو بہتر طریقے سے مخصوص بنیادی اتار چڑھاؤ کی حد کے مطابق کرنے کے لئے ایڈجسٹ کریں۔
سگنل کی مزید توثیق کے لیے حجم سپائیک جیسے دیگر فلٹرز شامل کریں۔
موافقت کے لئے پیرامیٹرز کو متحرک طور پر بہتر بنانے کے لئے مشین سیکھنے کی تکنیک کا استعمال کریں۔
زیادہ تجارتی مواقع کو پکڑنے کے لئے اعلی تعدد کے ٹائم فریم پر ٹیسٹ کریں.
مزید منافع میں مقفل کرنے کے لئے سٹاپ نقصان / منافع لینے کی ٹریکنگ کو منتقل کریں.
مقداری پورٹ فولیو کی حکمت عملی بنانے کے لئے دوسرے اشارے یا ماڈل کے ساتھ مل کر.
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر بہت آسان اور بدیہی ہے ، جو مارکیٹ کے موڑ کے مقامات پر قبضہ کرنے کے لئے اتار چڑھاؤ کے اشارے کے ذریعہ الٹ پھیر کی نشاندہی کرتی ہے۔ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے اور استحکام اور منافع کو مزید بڑھانے کے لئے دیگر تکنیکی اشارے کو شامل کرکے اصلاح کی ایک بڑی گنجائش ہے۔ تاہم ، تاجروں کو اوور فٹنگ اور منحنی فٹنگ کے مسائل سے آگاہ ہونے کی ضرورت ہے۔ یہ حکمت عملی قلیل مدتی تجارت کے لئے زیادہ موزوں ہے ، جس میں خطرات پر قابو پانے کے لئے سخت منی مینجمنٹ کی ضرورت ہے۔ اگر مناسب طریقے سے مہارت حاصل کی جائے تو ، یہ اعلی اتار چڑھاؤ والی کریپٹو کرنسیوں کی تجارت کے لئے ایک طاقتور ٹول بن سکتا ہے۔
/*backtest
start: 2023-09-11 00:00:00
end: 2023-10-11 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © gary_trades
//This script is designed to be used on volatile securities/tickers so is best suited for day charts on Crypto (particularly good for BTC).
//It takes both long and short trades and the main indicator settings can be changed by the use so they can test for ideal settings for ticker of interest.
//@version=4
strategy("BTC Volatility Band Strategy", shorttitle="Vol Band Strategy", overlay=false, margin_long=100, margin_short=100)
//VOLATILTY
CandleChange = ((close - close[1])/close)*100 //OR CandleChange = ((close[2] - close[1])/close)*100
plot(CandleChange, color=color.red, linewidth = 1)
//VOLATILITY BANDS
MAlen = input(7, minval=3, maxval=30, title=" MA Length")
MAout = sma(CandleChange, MAlen)
plot(MAout, color=color.black, display=display.none)
InnerBand = input(1.0, minval=0.5, maxval=5, title="Inner Band")
OuterBand = input(2.00, minval=0.5, maxval=10, title="Outer Band")
devInner = InnerBand * stdev(CandleChange, MAlen)
devOuter = OuterBand * stdev(CandleChange, MAlen)
upper1 = MAout + devInner
lower1 = MAout - devInner
b1 = plot(upper1, "Upper Inner", color=color.gray)
b2 = plot(lower1, "Lower Inner", color=color.gray)
upper2 = MAout + devOuter
lower2 = MAout - devOuter
b3 = plot(upper2, "Upper Outer", color=color.gray)
b4 = plot(lower2, "Lower Outer", color=color.gray)
fill(b1, b3, color.rgb(250,145,175,70), title="Background")
fill(b2, b4, color.rgb(250,145,175,70), title="Background")
band1 = hline(25, "Upper Band", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted, linewidth=2)
band0 = hline(-25, "Lower Band", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted, linewidth=2)
//LONG FILTER
VolFilterL = CandleChange <= lower1 and CandleChange > lower2
SMAFilterL = close[1] > sma(close[1], 50)
PriceFilterL = close > lowest(close,7)
LongFilter = VolFilterL and SMAFilterL and PriceFilterL
bgcolor(LongFilter ? color.new(color.green, 80) : na)
//SHORT FILTER
VolFilterS = CandleChange >= upper1 and CandleChange < upper2
SMAFilterS = close[1] < sma(close[1], 50)
PriceFilterS = close < highest(close,7)
ShortFilter = VolFilterS and SMAFilterS and PriceFilterS
bgcolor(ShortFilter ? color.new(color.red, 80) : na)
//SETTING BACK TEST INPUTS
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2000, title = "From Year", minval = 1970)
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2100, title = "To Year", minval = 1970)
startDate = timestamp("America/New_York", fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp("America/New_York", toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_condition = time >= startDate and time <= finishDate
//ORDER DETAILS
Risk = (high[7] - low[7])/ 7
Profit = Risk*1.15
Loss = Risk*0.65
AlertMSG = "New stategy position" + tostring(strategy.position_size)
if (time_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = LongFilter, alert_message=AlertMSG)
if (LongFilter)
LongStop = strategy.position_avg_price - Loss
LongProfit = strategy.position_avg_price + Profit
strategy.exit("TP/SL", "Long", stop=LongStop, limit=LongProfit)
if (time_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = ShortFilter, alert_message=AlertMSG)
if (ShortFilter)
ShortStop = strategy.position_avg_price + Loss
ShortProfit = strategy.position_avg_price - Profit
strategy.exit("TP/SL", "Short", stop=ShortStop, limit=ShortProfit)