بیل مارکیٹ میں اسٹریٹجی میں اسکیلپنگ ڈپس ایک رجحان کی پیروی کرنے والی حکمت عملی ہے۔ یہ بیل مارکیٹوں کے دوران ڈپ خریدتا ہے ، پوزیشنوں سے باہر نکلتے وقت منافع میں تالا لگانے کے لئے ایک وسیع اسٹاپ نقصان طے کرتا ہے۔ یہ حکمت عملی بیل مارکیٹوں کے لئے موزوں ہے اور اس سے زیادہ منافع مل سکتا ہے۔
اس حکمت عملی میں سب سے پہلے ایک نظرثانی کی مدت کے دوران فیصد قیمت کی تبدیلی کا حساب لگایا جاتا ہے۔ جب قیمت پہلے سے طے شدہ کال بیک فیصد سے زیادہ گر جاتی ہے تو ، خریدنے کا اشارہ متحرک ہوجاتا ہے۔ اسی وقت ، بڑھتی ہوئی اوسط لائن کو اپ ٹرینڈ کی تصدیق کے طور پر بند قیمت سے اوپر ہونے کی ضرورت ہے۔
کسی پوزیشن میں داخل ہونے کے بعد ، اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کی قیمتیں طے کی جاتی ہیں۔ کافی فنڈز کو یقینی بنانے کے لئے اسٹاپ نقصان کا فیصد بڑا ہوتا ہے؛ فوری منافع لینے کے لئے منافع لینے کا فیصد چھوٹا ہوتا ہے۔ جب اسٹاپ نقصان یا منافع حاصل کرنا شروع ہوتا ہے تو ، پوزیشن بند ہوجائے گی۔
اس حکمت عملی کے فوائد یہ ہیں:
اس حکمت عملی کے ساتھ کچھ خطرات بھی ہیں:
جوابی اقدامات: پوزیشن سائزنگ پر سختی سے کنٹرول کریں، اسٹاپ نقصان کا فیصد ایڈجسٹ کریں، خطرات کو کم کرنے کے لئے منافع نکالنے کے تناسب کو مناسب طریقے سے کم کریں۔
حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:
بل مارکیٹ میں اسکیلپنگ ڈپس حکمت عملی وسیع اسٹاپ نقصان کا استعمال کرتے ہوئے زیادہ منافع میں مقفل ہوتی ہے۔ یہ منافع کے مواقع کے لئے بیل مارکیٹ کے رجحانات میں کال بیک ڈپس خریدنے پر سرمایہ لگاتا ہے۔ ٹھیک ٹیوننگ پیرامیٹرز اور رسک کنٹرول اچھی مستحکم واپسی کا باعث بن سکتے ہیں۔
/*backtest start: 2023-12-30 00:00:00 end: 2024-01-29 00:00:00 period: 1h 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/ // © Coinrule //@version=3 strategy(shorttitle='Scalping Dips On Trend',title='Scalping Dips On Trend (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1) //Backtest dates fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month") fromDay = input(defval = 10, title = "From Day") fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year") thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month") thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day") thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year") showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range") start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window window() => true inp_lkb = input(1, title='Lookback Period') perc_change(lkb) => overall_change = ((close[0] - close[lkb]) / close[lkb]) * 100 // Call the function overall = perc_change(inp_lkb) //MA inputs and calculations MA=input(50, title='Moving Average') MAsignal = sma(close, MA) //Entry dip= -(input(2)) strategy.entry(id="long", long = true, when = overall< dip and MAsignal > close and window()) //Exit Stop_loss= ((input (10))/100) Take_profit= ((input (3))/100) longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - Stop_loss) longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit) strategy.close("long", when = close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())