बहु-स्तरीय बैच लाभ लेने वाली बीटीसी रोबोट ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2023-10-18 11:12:39 अंत में संशोधित करें: 2023-10-18 11:12:39
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बहु-स्तरीय बैच लाभ लेने वाली बीटीसी रोबोट ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति एक बहुस्तरीय स्टॉप-स्टॉप बीटीसी रोबोट ट्रेडिंग रणनीति है। यह सबसे कम बिंदु की तलाश करके खरीद में प्रवेश करता है, फिर स्टॉप-स्टॉप के लिए बहुस्तरीय स्टॉप-स्टॉप सेट करता है और स्टॉप-आउट-आउट के लिए स्टॉप-आउट-आउट करता है। साथ ही स्टॉप-लॉस के लिए जोखिम नियंत्रण सेट करता है। यह रणनीति बीटीसी को देखने के लिए उपयुक्त है।

रणनीति सिद्धांत

  1. प्रवेश का समय खोजेंः जब सीसी संकेतक के नीचे 0 अक्ष के माध्यम से खरीदें सिग्नल उत्पन्न होता है, तो उस बिंदु पर अधिक ऑर्डर खरीदें।

  2. स्टॉप सेट करेंः इनपुट स्टॉप प्रतिशत सेट करके स्टॉप को मूल्य में परिवर्तित करें

  3. मल्टी लेवल स्टॉप सेट करेंः 4 आउटपुट पॉइंट्स में विभाजित, इनपुट सेट करके प्रत्येक आउटपुट पॉइंट्स के स्टॉप प्रतिशत को मूल्य में परिवर्तित करके स्टॉप को विभाजित करें।

  4. जोखिम नियंत्रणः अधिकतम होल्डिंग सेट करें, इनपुट सेट करें और प्रत्येक आउटपुट बिंदु के लिए आउटपुट प्रतिशत का उपयोग करके जोखिम फैलाएं।

श्रेष्ठता विश्लेषण

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:

  1. प्रवेश सिग्नल अधिक विश्वसनीय हैं, निम्नतम बिंदु पर खरीदें और उच्चतम बिंदु पर खरीदने से बचें।

  2. मल्टी-लेवल स्टॉप लॉकिंग के माध्यम से लाभ के एक हिस्से को लॉक किया जा सकता है, जबकि लाभ के एक हिस्से को बनाए रखा जा सकता है।

  3. स्टॉपलॉस को जोखिम नियंत्रण के लिए सेट करें, जिससे नुकसान को कुछ हद तक नियंत्रित किया जा सके।

  4. एक बार में सभी को नुकसान से बचाने के लिए, जोखिमों को विभाजित किया जा सकता है।

  5. इस तरह के कदमों से कुछ हद तक नियंत्रण में रखा जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के साथ निम्नलिखित जोखिम भी हैं:

  1. सीसी सूचकांक 100 प्रतिशत न्यूनतम बिंदु निर्धारित करने में असमर्थ है, जो खरीद के अवसरों को खो सकता है।

  2. स्टॉप पॉइंट की गलत सेटिंग अनावश्यक स्टॉप को नुकसान पहुंचा सकती है।

  3. अनुचित बैचिंग से लाभ की हानि हो सकती है।

  4. भूकंप के बाद, इसे रोकना मुश्किल हो जाता है।

  5. इस घटना के बाद, जब हालात बदल जाते हैं, तो उन्हें रोकना मुश्किल हो सकता है।

अनुकूलन दिशा

यह निम्नलिखित तरीकों से अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. जब आप एक खरीदते हैं, तो आपके पास एक संकेत होता है कि आप खरीदना चाहते हैं, और जब आप खरीदना चाहते हैं, तो आपको एक संकेत मिलता है कि आप खरीदना चाहते हैं।

  2. स्टॉप लॉस रणनीति को अनुकूलित करें ताकि यह अधिक लचीला हो और बेहतर प्रतिक्रिया दे सके।

  3. इस प्रकार, यह खेल की रणनीति को अनुकूलित करता है ताकि यह उतार-चढ़ाव और रुझानों के अनुकूल हो सके।

  4. इस तरह के एक और कदम के रूप में, ट्रेलिंग स्टॉप और अन्य रणनीतियों को शामिल करें, जिससे स्टॉप को अधिक लचीला बनाया जा सके।

  5. विभिन्न किस्मों के पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करें और सर्वश्रेष्ठ पैरामीटर संयोजन खोजें।

संक्षेप

यह रणनीति कुल मिलाकर एक बीटीसी ट्रेडिंग रणनीति है जो न्यूनतम बिंदु खरीदने के संकेतों की तलाश पर आधारित है और कई स्तरों पर स्टॉप और स्टॉप-लॉस सेट करती है। इसके कुछ फायदे हैं, लेकिन इसके साथ ही अनुकूलन योग्य दिशाएं भी हैं। आगे के अनुकूलन के साथ, रणनीति को वापसी नियंत्रण और स्टॉप-लॉस के मामले में बेहतर बनाया जा सकता है। लेकिन कुल मिलाकर, यह रणनीति बीटीसी के रोबोट ट्रेडिंग के लिए एक व्यवहार्य विचार प्रदान करती है।

रणनीति स्रोत कोड
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// 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

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// 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)