Bitcoin اتار چڑھاؤ بینڈ ریورسل حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک پیچھے ہٹنے والا نظام ہے جو اعلی اتار چڑھاؤ والی سیکیورٹیز کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے ، لہذا بٹ کوائن ایک بہت ہی مثالی قسم کی تجارت ہے۔ یہ حکمت عملی یومیہ چارٹ یا اس سے کم وقت کے فریموں پر استعمال کی جاسکتی ہے (میں نے 3 گھنٹے کے وقت کے فریم پر اچھے نتائج پائے ہیں ، لیکن 1 گھنٹے سے کم وقت کے لئے ٹیسٹ نہیں کیا گیا ہے) ۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی نے پہلے دو K لائنوں کی بندش کی قیمت میں تبدیلی کا موازنہ کرکے اتار چڑھاؤ کا حساب لگایا اور اس قیمت میں تبدیلی کے ساتھ ایک چلتی اوسط پیدا کی۔ ایک معیاری فرق بینڈ کو ایک اندرونی 1 معیاری فرق اور بیرونی 2 معیاری فرق کے ساتھ چلتی اوسط پر لپیٹیں۔ اگر قیمت پہلے سے طے شدہ حرکت پذیر اوسط فلٹر سے زیادہ ہے تو ، یہ طے ہے کہ ہم ایک بڑھتے ہوئے رجحان میں ہیں۔ لہذا ، جب قیمت بڑھتی ہے تو ، اگر اندرونی معیاری فرق بینڈ کو توڑنے کا سبب بننے والی کوئی واپسی ہوتی ہے تو ، خریدنے کا اشارہ دیا جاتا ہے۔ لیکن اگر قیمت میں کمی جاری رہتی ہے اور بیرونی معیاری فرق بینڈ کو توڑ دیتی ہے تو ، خریدنے کا اشارہ نہیں دیا جائے گا ، کیونکہ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ اس کی شرح بہت زیادہ ہے۔
صارفین اپنی تاریخ کی حد کو تبدیل کرسکتے ہیں جس کی وہ جانچ کرنا چاہتے ہیں ، اتار چڑھاؤ کی اوسط حرکت پذیری اور اندرونی اور بیرونی طول موج کے معیاری فرق کا حساب لگاسکتے ہیں۔ بٹ کوائن کے ل I ، میں نے اندرونی اور بیرونی معیاری طول موج کو معیاری ترتیب میں رکھا ، لیکن پایا کہ 3 سائیکل کی اتار چڑھاؤ کی شرح ٹریکنگ 1 دن کے چارٹ پر تجارت کرنے کے لئے اچھی ہے ، اور 5 سائیکل کی اتار چڑھاؤ کی شرح ٹریکنگ 3 گھنٹے کے چارٹ پر ہے۔ چونکہ یہ خرید و فروخت کی حکمت عملی نہیں ہے ، لہذا تجارت کرتے وقت آپ سب سے زیادہ متحرک سکے پر قائم رہنا چاہتے ہیں تاکہ کسی بھی تبادلے پر تیزی سے داخل ہوسکیں۔ اگر اس حکمت عملی کو کم اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں میں جانچنا ہے تو ، اندرونی طول و عرض کے معیاری طول و عرض کو 0.75 کے قریب تبدیل کرنا ممکن ہے۔ یہ مختلف قسم کے سامان کی مارکیٹوں پر لاگو ہوسکتا ہے ، اور اسٹاک مارکیٹوں میں بھی لاگو ہوسکتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
- مارکیٹ کے ٹرن پوائنٹس کو پکڑنے کے لئے اتار چڑھاؤ کی تجارت کا استعمال کریں
- دو طرفہ تجارت ، جو بڑھتی ہوئی اور گرتی ہوئی مارکیٹوں میں منافع بخش ہے
- معیاری پیرامیٹرز کی ترتیب آسان اور استعمال میں آسان
- آسانی سے مختلف معیارات کے لئے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے
- اسٹاپ نقصان اور روکنے کا تعین معقول ہے ، منافع کو لاک کرنے کے لئے فائدہ مند ہے
اسٹریٹجک رسک
- اعلی اتار چڑھاؤ کے اشارے میں خسارے میں اضافے کا خطرہ
- کثیر جہتی تبادلوں کی کثرت ، اعلی ٹرانزیکشن فیس
- مختصر مدت کے آپریشنز، مارکیٹ کی تبدیلیوں پر گہری نظر
- پیکیجوں کی ناقص لیکویڈیٹی سے نقصان
- غلط پیرامیٹرز زیادہ تجارت کا سبب بن سکتے ہیں
خطرے سے نمٹنے کے طریقے:
مناسب اتار چڑھاؤ کے نشانات کا انتخاب کریں ، اور ایک ہی پوزیشن پر قابو پالیں۔
پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے، غیر فعال تجارت کو کم کرنا.
اسٹاپ لاسس اور سخت فنڈ مینجمنٹ کا استعمال۔
ٹرانزیکشن پر عملدرآمد کی کارکردگی پر توجہ دیں اور مائعیت کے ل good اچھے معیار کا انتخاب کریں۔
مختلف معیار کی خصوصیات کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں سے بہتر بنایا جاسکتا ہے:
مختلف اشارے کی اتار چڑھاؤ کی شرح کو بہتر طور پر ٹریک کرنے کے لئے منتقل اوسط کی مدت کو بہتر بنائیں۔
اتار چڑھاؤ کی شرح کے بینڈ کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں تاکہ وہ کسی خاص معیار کے اتار چڑھاؤ کی حد کے قریب ہوں۔
اضافی فلٹرنگ شرائط کو شامل کریں ، جیسے تجارتی حجم کو بڑھانا ، تجارتی سگنل کی مزید تصدیق کریں۔
مشین لرننگ ٹکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے متحرک اصلاح کے پیرامیٹرز کو حکمت عملی کو زیادہ موافقت بخش بنانے کے لئے۔
زیادہ بار بار ٹائم فریم پر ٹیسٹ کریں تاکہ زیادہ سے زیادہ ٹریڈنگ کے مواقع کو پکڑ سکیں۔
اسٹاپ نقصان کی موبائل ٹریکنگ کا اضافہ کریں تاکہ منافع زیادہ سے زیادہ اکاؤنٹ میں لاک ہو۔
دوسرے اشارے یا ماڈل کے ساتھ مل کر ، ایک مقداری مجموعہ کی حکمت عملی تیار کریں۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر آسان اور بدیہی ہے ، مارکیٹ کے موڑ کے نقطہ کو پکڑنے کے لئے اتار چڑھاؤ کی نشاندہی کرنے والے اشارے کا استعمال کرتی ہے۔ حکمت عملی کو بہتر بنانے کی گنجائش زیادہ ہے ، اور پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرکے اور دیگر تکنیکی اشارے کے ساتھ مل کر حکمت عملی کی استحکام اور منافع بخش صلاحیت کو بہتر بنانا جاری رکھ سکتا ہے۔ تاہم ، تاجروں کو ضرورت ہے کہ وہ زیادہ سے زیادہ اصلاح اور منحنی فٹ ہونے سے بچنے کے لئے احتیاط کریں۔ یہ حکمت عملی قلیل مدتی تجارت کے لئے موزوں ہے ، اور خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے سخت فنڈ مینجمنٹ کی ضرورت ہے۔ اگر اس پر قابو پالیا جائے تو ، یہ حکمت عملی اعلی اتار چڑھاؤ والی ڈیجیٹل کرنسیوں کی تجارت میں فائدہ مند ثابت ہوسکتی 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)