وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...
  1. مربع
  2. کثیر سطح کی بیچ لے منافع بی ٹی سی روبوٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

کثیر سطح کی بیچ لے منافع بی ٹی سی روبوٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-18 11:12:39
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ ایک کثیر سطح کا بیچ لے منافع بی ٹی سی روبوٹ ٹریڈنگ حکمت عملی ہے۔ یہ سب سے کم نقطہ تلاش کرکے طویل پوزیشنوں میں داخل ہوتا ہے اور بیچ باہر نکلنے کے لئے متعدد منافع لینے کے نکات طے کرتا ہے۔ یہ خطرے پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصان کا نقطہ بھی طے کرتا ہے۔ یہ حکمت عملی بی ٹی سی پر تیزی کے وقت موزوں ہے۔

حکمت عملی منطق

  1. انٹری سگنلز تلاش کریں: جب سی سی اشارے 0 سے نیچے گزرتا ہے تو خریدنے کے سگنل تیار کریں۔ اس وقت طویل پوزیشن خریدیں۔

  2. سٹاپ نقصان مقرر کریں: ان پٹ کے ذریعے سٹاپ نقصان کا فیصد مقرر کریں، سٹاپ نقصان کے لئے قیمت کی سطح میں تبدیل کریں.

  3. متعدد منافع لینے کے پوائنٹس مقرر کریں: 4 باہر نکلنے کے پوائنٹس، ان پٹ کے ذریعے ہر نقطہ کے لئے منافع لینے کا فیصد مقرر کریں، قیمت کی سطح میں تبدیل کریں.

  4. خطرے کا کنٹرول: زیادہ سے زیادہ پوزیشن کا سائز مقرر کریں، خطرے کے پھیلاؤ کے لئے ان پٹ کے ذریعے ہر باہر نکلنے کے نقطہ کے لئے باہر نکلنے کا فیصد مقرر کریں.

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے فوائد یہ ہیں:

  1. قابل اعتماد انٹری سگنل کم ترین نقطہ پر خرید کر، اونچائی پر خریدنے سے بچنے.

  2. کثیر سطح کے منافع کو جزوی منافع میں مقفل کرتے ہوئے کچھ منافع چلاتے رہتے ہیں.

  3. سٹاپ نقصان خطرے کو کنٹرول کرتا ہے اور نقصانات کو ایک خاص حد تک محدود کرتا ہے۔

  4. بیچ آؤٹ خطرات کو منتشر کرتا ہے، ایک بار میں مکمل نقصانات سے بچنے کے.

  5. کچھ حد تک ڈراؤونگ کو کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے خطرات یہ ہیں:

  1. سی سی اشارے مکمل طور پر سب سے کم نقطہ کی ضمانت نہیں دے سکتا، خریدنے کے مواقع کھو سکتے ہیں.

  2. غلط سٹاپ نقصان کی ترتیب غیر ضروری سٹاپ نقصان کا سبب بن سکتی ہے.

  3. غلط بیچ آؤٹ بھی منافع کے نقصان کا باعث بن سکتا ہے.

  4. منافع حاصل کرنا مختلف مارکیٹوں میں زیادہ مشکل ہے۔

  5. تیز تبدیلیوں میں نقصان کو روکنا مشکل ہو سکتا ہے۔

اصلاح کی ہدایات

ممکنہ اصلاحات:

  1. بہتر ٹائمنگ کے لیے زیادہ اشارے یا مشین لرننگ کے ساتھ انٹری سگنلز کو بہتر بنائیں۔

  2. سٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں تاکہ اسے مارکیٹ کی نقل و حرکت کے خلاف زیادہ لچکدار بنایا جاسکے۔

  3. مختلف اور رجحان سازی کی مارکیٹوں میں بہتر موافقت کے لئے باہر نکلنے کو بہتر بنائیں.

  4. زیادہ لچکدار منافع لینے کے لئے پیچھے رکنے کا اضافہ کریں.

  5. بہترین پیرامیٹر سیٹ کے لئے مختلف اثاثوں کا تجربہ کریں.

نتیجہ

خلاصہ یہ ہے کہ ، یہ ایک بی ٹی سی ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو کم سے کم نکات پر خریدنے پر مبنی ہے جس میں کثیر سطح کے منافع اور اسٹاپ نقصان ہوتے ہیں۔ اس کے کچھ فوائد ہیں اور ایسے شعبے بھی ہیں جن میں بہتری آسکتی ہے۔ ڈراؤڈاؤن کنٹرول اور منافع لینے پر مزید اصلاحات حکمت عملی کو بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہیں۔ مجموعی طور پر یہ بی ٹی سی الگورتھم ٹریڈنگ کے لئے ایک قابل عمل نقطہ نظر فراہم کرتی ہے۔

/*backtest
start: 2023-09-17 00:00:00
end: 2023-10-17 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
args: [["v_input_1",2]]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © RafaelZioni


// © theCrypster 2020

//@version=4
// strategy(title = "BTC bot", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
//INPUTS
higherTF = input("W", type=input.resolution)
pc = security(syminfo.tickerid, higherTF, close[1], lookahead=true)
ph = security(syminfo.tickerid, higherTF, high[1], lookahead=true)
pl = security(syminfo.tickerid, higherTF, low[1], lookahead=true)

PP = 0.0,R1 = 0.0, R2 = 0.0, R3 = 0.0,S1 = 0.0, S2 = 0.0, S3 = 0.0

PP := (ph + pl + pc) / 3
R1 := PP     + (PP   - pl)
S1 := PP     - (ph - PP)
R2 := PP     + (ph - pl)
S2 := PP     - (ph - pl)
factor=input(2)
R3 := ph  + factor * (PP   - pl) 
S3 := pl   - 2 * (ph - PP) 

// 
length=input(21)
//
p = close
vrsi = rsi(p, length)
pp=ema(vrsi,length)
d=(vrsi-pp)*5
cc=(vrsi+d+pp)/2
//
low1=crossover(cc,0)

sell=crossover(close[1],R3) 
//
l = low1
s=sell
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long)
if s 
    strategy.entry("sell", strategy.short)
per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=15, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=25, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=25, minval=1)
q3=input(title=" qty_percent3", defval=25, minval=1)
tp1=input(title=" Take profit1", defval=3, minval=0.01)
tp2=input(title=" Take profit2", defval=5, minval=0.01)
tp3=input(title=" Take profit3", defval=7, minval=0.01)
tp4=input(title=" Take profit4", defval=10, minval=0.01)
strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp1), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp2), loss = los)
strategy.exit("x3", qty_percent = q3, profit = per(tp3), loss = los)
strategy.exit("x4", profit = per(tp4), loss = los)
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں