کثیر سطحی بیچ منافع لینے والی BTC روبوٹ ٹریڈنگ حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی بی ٹی سی روبوٹ ٹریڈنگ کی حکمت عملی ہے جس میں ایک کثیر درجے کی رکاوٹ ہے۔ اس میں کم سے کم نقطہ تلاش کرکے خریداری کی جاتی ہے ، اور پھر ایک کثیر درجے کی رکاوٹ کا تعین کرتے ہوئے اسٹیج کو روکنے کے لئے ایکٹیج کو روکنے کے لئے۔ اس کے ساتھ ہی ایک اسٹاپ نقصان کا تعین کرتے ہوئے خطرے پر قابو پانے کے لئے۔ یہ حکمت عملی بی ٹی سی کے لئے موزوں ہے۔
حکمت عملی کا اصول
داخل ہونے کا وقت تلاش کریں: جب سی سی اشارے کے نیچے 0 محور سے گزرے تو خریدنے کا سگنل پیدا ہوتا ہے ، اور اس مقام پر ایک سے زیادہ آرڈر خریدتے ہیں۔
سٹاپ نقصان: ان پٹ سٹاپ نقصان فی صد کی طرف سے، قیمت میں تبدیل کرنے کے لئے سٹاپ نقصان.
کثیر سطح کے اسٹاپس کی ترتیب: 4 آؤٹ پٹ پوائنٹس میں تقسیم ، ان پٹ کے ذریعہ ہر ایک آؤٹ پٹ پوائنٹ کے اسٹاپ فیصد کی ترتیب ، قیمت میں تبدیل کرنے کے لئے اسٹاپس کو تقسیم کریں۔
خطرے کا کنٹرول: زیادہ سے زیادہ پوزیشن کی حد مقرر کریں ، اور ان پٹ کے ذریعہ ہر ایکٹ پوائنٹ کے لئے آؤٹ پٹ کی فیصد ترتیب دیں ، تاکہ خطرے کو پھیلائیں۔
طاقت کا تجزیہ
یہ حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد رکھتی ہے۔
داخلہ سگنل زیادہ قابل اعتماد ہیں، کم سے کم خریدنے کے لئے تلاش کریں، اعلی خریدنے سے بچیں.
کثیر سطح کا اسٹاپ آپ کو منافع کا ایک حصہ لاک کرنے کی اجازت دیتا ہے ، جبکہ منافع کا ایک حصہ برقرار رہتا ہے۔
اسٹاپ نقصان کا نقطہ خطرہ کنٹرول کے لئے مقرر کیا گیا ہے ، جس سے نقصان کو ایک خاص حد تک کنٹرول کیا جاسکتا ہے۔
اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ اس طرح کے کھیلوں میں خطرہ تقسیم کیا جاسکتا ہے تاکہ ایک ہی وقت میں تمام نقصانات سے بچا جاسکے۔
اس کے علاوہ، اس میں کچھ حد تک کنٹرول ہے.
خطرے کا تجزیہ
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:
سی سی انڈیکس 100٪ کم از کم نہیں کر سکتا ہے، خریدنے کے مواقع سے محروم ہوسکتا ہے.
اسٹاپ نقصان کی غلط ترتیب غیر ضروری نقصان کا سبب بن سکتی ہے۔
غلط سیٹ اپ کے نتیجے میں منافع کا نقصان بھی ہوسکتا ہے۔
زلزلے کی صورت حال کے بعد، اس کی روک تھام بہت مشکل ہے.
اس کے علاوہ ، اس نے کہا کہ اس کی وجہ یہ ہے کہ اس کی وجہ سے ، اس کی وجہ سے ، اس کی وجہ سے ، اس کی وجہ سے ، اس کی وجہ سے۔
اصلاح کی سمت
آپ کو مندرجہ ذیل طریقوں سے بہتر بنانے کی ضرورت ہے:
خریدنے کے اشارے کو بہتر بنائیں ، مزید اشارے شامل کریں یا مشین سیکھنے کے فیصلے کریں تاکہ یہ معلوم ہوسکے کہ خریدنے کا وقت کب ہے۔
نقصانات کو روکنے کی حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے، اسے زیادہ لچکدار بنانے اور حالات کو بہتر بنانے کے لئے.
اس کے علاوہ ، اس نے اپنی حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے بھی کام کیا ہے تاکہ وہ بحرانوں اور رجحانات سے بہتر طور پر نمٹنے کے قابل ہو سکے۔
ٹرائلنگ اسٹاپ جیسی حکمت عملیوں کو شامل کریں تاکہ اسٹاپس زیادہ لچکدار ہوں۔
مختلف اقسام کے پیرامیٹرز کی ترتیبات کی جانچ کریں اور بہترین پیرامیٹرز کا مجموعہ تلاش کریں۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک بی ٹی سی ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو کم سے کم خریدنے کے اشارے تلاش کرنے پر مبنی ہے اور اس میں متعدد سطحوں پر اسٹاپ اور اسٹاپ نقصانات ہیں۔ اس میں کچھ فوائد ہیں ، لیکن اس کے ساتھ ساتھ ایک ایسی سمت بھی ہے جس کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ مزید اصلاح کے ذریعہ ، اس حکمت عملی کو ریٹائرمنٹ کنٹرول اور اسٹاپ کے معاملے میں بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ لیکن مجموعی طور پر ، یہ حکمت عملی بی ٹی سی کی روبوٹ ٹریڈنگ کے لئے ایک قابل عمل نظریہ 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)