قلیل مدتی چینل بریک آؤٹ حکمت عملی
ChaoZhang
جائزہ
یہ حکمت عملی ایک قلیل مدتی تجارتی حکمت عملی ہے جو ایک چینل کے اشارے پر مبنی ہے۔ یہ چینل کے اوپر اور نیچے کی ٹریک کو توڑنے کا استعمال کرتا ہے تاکہ رجحانات کے آغاز اور اختتام کا اندازہ لگایا جاسکے ، اور پھر خرید و فروخت کے فیصلے کیے جائیں۔ مضبوط رجحانات والی مارکیٹوں میں ، اس طرح کی توڑنے والی حکمت عملی سے بہتر منافع مل سکتا ہے۔
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی میں پہلے ایک خاص دورانیے کے دوران اعلی ترین اور کم سے کم قیمتوں کا حساب لگایا جاتا ہے ، جس سے چینل کے اوپری اور نچلے حصے کی تعمیر ہوتی ہے۔
اگر قیمتوں میں اضافہ ٹریک کو توڑتا ہے تو ، زیادہ اندراج کریں۔ اگر قیمتوں میں کمی ٹریک کو توڑتی ہے تو ، اندراج کو خالی کریں۔
خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے موبائل سٹاپ کا استعمال کریں۔ سٹاپ لائن کو ایک مرکزی لائن کے طور پر سیٹ کریں۔
دو اختیاری واپسی کے قواعد ہیں: واپسی کی درمیانی لائن اور چلنے والی روک تھام۔ سابقہ تیزی سے منافع بخش واپسی کے لئے ، مؤخر الذکر خطرے پر قابو پانے کے لئے۔
مارکیٹ کے ماحول کے مطابق چینل کا دورانیہ منتخب کیا جاسکتا ہے ، اسٹاپ نقصان کی حد جیسے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، تاکہ حکمت عملی کو بہتر بنایا جاسکے۔
طاقت کا تجزیہ
آپریشن سادہ اور آسان ہے۔ صرف قیمتوں اور چینلز کے تعلقات کی نگرانی کی ضرورت ہے ، اور قواعد کے مطابق پوزیشن کھولیں۔
رجحان کے مطابق ٹریڈنگ کے ساتھ ، رجحان کے خلاف تجارت کا کوئی خطرہ نہیں ہے۔
واضح اور بدیہی راستہ ، واضح داخلہ سگنل کی تشکیل۔
ایک اچھا منافع بخش گنجائش کے ساتھ، عام طور پر زیادہ اطمینان بخش واپسی حاصل ہوتی ہے.
زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے اور مختلف مارکیٹوں کے لئے بہتر بنایا جا سکتا ہے.
خطرے کا تجزیہ
اس کے نتیجے میں ، آپ کو ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں ایک ہی وقت میں.
چینل کی ضرورت ہوتی ہے ایک خاص دورانیے کی تشکیل، زلزلے کے حالات کے لئے مناسب نہیں ہے.
چینل کے وسط لائن کو روکنے کے بارے میں سوچنا بہت زیادہ قدامت پسند ہوسکتا ہے ، اس رجحان کو برقرار رکھنے کے قابل نہیں ہوسکتا ہے۔
پیرامیٹرز کی اصلاح کو تاریخی اعداد و شمار کی حمایت کی ضرورت ہوتی ہے ، جس میں ریئل ڈسک میں اصلاحات ہوسکتی ہیں۔
آٹومیٹک طور پر خرید و فروخت کی خرابی سے ٹرانزیکشن کی تعداد میں اضافہ ہوسکتا ہے اور اس کی قیمت میں اضافہ ہوسکتا ہے۔
اصلاح کی سمت
مختلف سائیکل پیرامیٹرز کے اثرات کا اندازہ کریں اور بہترین چینل سائیکل کا انتخاب کریں۔
ریگریشن میڈین لائن اسٹاپ اور موبائل اسٹاپ کی جانچ کریں ، اور زیادہ موزوں باہر نکلنے کا طریقہ کار منتخب کریں۔
اسٹاپ نقصان کی حد کو بہتر بنائیں اور اسٹاپ نقصان کے متحرک ہونے کے امکانات کو کم کریں۔
رجحانات کو فلٹر کرنے کے لئے رجحانات کو فلٹر کریں اور غیر مناسب بریک ٹریڈز سے بچیں.
اس کے علاوہ ، آپ کو اپنے اسٹاک میں سرمایہ کاری کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
خلاصہ کریں۔
یہ حکمت عملی مجموعی طور پر ایک زیادہ پختہ قلیل مدتی توڑنے والی حکمت عملی ہے۔ اس میں واضح داخلے کے قواعد ہیں ، خطرے پر قابو پانے کے اقدامات موجود ہیں ، اور یہ اچھی طرح سے کام کررہی ہے۔ پیرامیٹرز کی اصلاح سے حکمت عملی کی کارکردگی کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ تاہم ، کچھ بنیادی خامیوں کو نوٹ کرنے کی ضرورت ہے ، مختلف مارکیٹوں میں ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ اگر نظام اس حکمت عملی کا استعمال کرتا ہے تو ، مجموعی طور پر منافع کو محفوظ کیا جاسکتا ہے۔
/*backtest
start: 2022-10-18 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// Strategy testing and optimisation for free Bitmex trading bot
// © algotradingcc
//@version=4
strategy("Channel Break [for free bot]", overlay=true, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, initial_capital = 1000, default_qty_value = 20, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
//Options
buyPeriod = input(13, "Channel Period for Long position")
sellPeriod = input(18, "Channel Period for Short position")
isMiddleExit = input(true, "Is exit on Base Line?")
takeProfit = input(46, "Take Profit (%) for position")
stopLoss = input(9, "Stop Loss (%) for position")
// Test Start
startYear = input(2005, "Test Start Year")
startMonth = input(1, "Test Start Month")
startDay = input(1, "Test Start Day")
startTest = timestamp(startYear,startMonth,startDay,0,0)
//Test End
endYear = input(2050, "Test End Year")
endMonth = input(12, "Test End Month")
endDay = input(30, "Test End Day")
endTest = timestamp(endYear,endMonth,endDay,23,59)
timeRange = time > startTest and time < endTest ? true : false
// Long&Short Levels
BuyEnter = highest(buyPeriod)
BuyExit = isMiddleExit ? (highest(buyPeriod) + lowest(buyPeriod)) / 2: lowest(buyPeriod)
SellEnter = lowest(sellPeriod)
SellExit = isMiddleExit ? (highest(sellPeriod) + lowest(sellPeriod)) / 2: highest(sellPeriod)
// Plot Data
plot(BuyEnter, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.blue, title="Buy Enter")
plot(BuyExit, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.blue, title="Buy Exit", transp=50)
plot(SellEnter, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.red, title="Sell Enter")
plot(SellExit, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.red, title="Sell Exit", transp=50)
// Calc Take Profits & Stop Loss
TP = 0.0
SL = 0.0
if strategy.position_size > 0
TP := strategy.position_avg_price*(1 + takeProfit/100)
SL := strategy.position_avg_price*(1 - stopLoss/100)
if strategy.position_size > 0 and SL > BuyExit
BuyExit := SL
if strategy.position_size < 0
TP := strategy.position_avg_price*(1 - takeProfit/100)
SL := strategy.position_avg_price*(1 + stopLoss/100)
if strategy.position_size < 0 and SL < SellExit
SellExit := SL
// Long Position
if timeRange and strategy.position_size <= 0
strategy.entry("Long", strategy.long, stop = BuyEnter)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=BuyExit, limit = TP, when = strategy.position_size > 0)
// Short Position
if timeRange and strategy.position_size >= 0
strategy.entry("Short", strategy.short, stop = SellEnter)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=SellExit, limit = TP, when = strategy.position_size < 0)
// Close & Cancel when over End of the Test
if time > endTest
strategy.close_all()
strategy.cancel_all()