1. مربع
  2. ملٹی ٹائم فریم ڈپ حکمت عملی خریدیں

ملٹی ٹائم فریم ڈپ حکمت عملی خریدیں

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-27 16:56:23
ٹیگز:

img

جائزہ

ملٹی ٹائم فریم خرید ڈپ حکمت عملی ایک نسبتا simple آسان خودکار تجارتی حکمت عملی ہے جو خاص طور پر اپ ٹرینڈ کے ادوار کے دوران متاثر کن منافع پیدا کرسکتی ہے۔ تاہم ، قیمتوں میں تمام ڈپ خریدنے کے لئے نہیں ہیں۔ یہ نظام ہر تجارت کو بہتر بنانے کے لئے ملٹی ٹائم فریم کے نقطہ نظر پر مبنی ہے۔

یہ حکمت عملی 1 گھنٹے کے ٹائم فریم پر قیمت میں اچانک گرنے کو پکڑتی ہے جب قیمت میں پچھلے 12 گھنٹوں میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ کھڑی اپ ٹرینڈز کے دوران ، منافع لینے کی کارروائیوں کا نتیجہ فلیش کریش ہوتا ہے جو مناسب قیمتوں پر داخل ہونے کے لئے بہت سارے مواقع فراہم کرتے ہیں۔

اسکرپٹ کی ترتیب 30 منٹ کے ٹائم فریم پر بہتر ہے۔ آپ پیرامیٹرز کو مختلف ٹائم فریم کے مطابق ایڈجسٹ کرسکتے ہیں۔

سسٹم خریدنے کا سگنل ٹرگر کرتا ہے جب:

  • قیمت پچھلی دو موم بتیوں سے 1٪ گرتی ہے (1 گھنٹے کا وقت فریم = دو 30 منٹ کی موم بتیاں)
  • قیمت گزشتہ 12 گھنٹوں سے 3 فیصد بڑھ گئی ہے (بیس چار 30 منٹ کی موم بتیاں مطلوبہ وقت کے فریم کے برابر ہیں)

اس سیٹ اپ کو بہتر بنایا گیا ہے جس میں 150 سے زائد بیک ٹیسٹ 20 سے زائد مختلف کریپٹو ٹریڈنگ جوڑوں پر چل رہے ہیں۔

حکمت عملی میں ہر آرڈر کو دستیاب سرمایہ کا 30٪ تجارت کرنے کا فرض کیا گیا ہے۔ 0.1٪ کی تجارتی فیس کو مدنظر رکھا گیا ہے۔ فیس سب سے بڑی کریپٹوکرنسی ایکسچینج بائننس پر لاگو بنیادی فیس کے مطابق ہے۔

حکمت عملی منطق

ملٹی ٹائم فریم خرید ڈپ حکمت عملی کا بنیادی خیال اندراج کے اشاروں کا تعین کرنے کے لئے طویل مدتی اور قلیل مدتی ٹائم فریم دونوں کو جوڑنا ہے۔

سب سے پہلے ، یہ دیکھنے کے لئے 1 گھنٹے کے ٹائم فریم کی جانچ پڑتال کرتا ہے کہ آیا قیمت میں اچانک کمی واقع ہوئی ہے۔ اس کی تصدیق اس بات کی جانچ پڑتال کرکے کی جاتی ہے کہ آیا موجودہ موم بتی پچھلی دو موم بتیوں کے مقابلے میں 1٪ سے زیادہ گر گئی ہے۔

دوسرا ، یہ 12 گھنٹے کے ٹائم فریم کی جانچ پڑتال کرتا ہے تاکہ یہ معلوم کیا جاسکے کہ آیا طویل مدتی میں کوئی اہم اپ ٹرینڈ ہے۔ اس کی تصدیق اس حساب سے کی جاتی ہے کہ آیا پچھلے 12 گھنٹوں میں قیمت میں 3 فیصد سے زیادہ اضافہ ہوا ہے۔

صرف اس وقت جب قلیل مدتی کمی اور طویل مدتی اپ ٹرینڈ ہو تو خریدنے کا سگنل چلایا جائے گا۔

یہ مجموعہ طویل مدتی ڈاؤن ٹرینڈ میں اندھا دھند خریدنے سے بچتا ہے جبکہ قلیل مدتی واپسی کے مواقع بھی حاصل کرتا ہے۔ ٹائم فریم کا مرکب حکمت عملی کو زیادہ مضبوط اور قابل اعتماد بنا دیتا ہے۔

تکنیکی طور پر، حکمت عملی دو استعمال کرتا ہےperc_change()دو ٹائم فریموں کی جانچ پڑتال کے لئے مختلف پیرامیٹرز کے ساتھ افعال۔ ایک 12 گھنٹے کی تبدیلی کی جانچ پڑتال کرتا ہے ، دوسرا 1 گھنٹے کی تبدیلی کی جانچ پڑتال کرتا ہے۔ جب دونوں شرائط پوری ہوجاتی ہیں تو ، خریدنے کا اشارہ متحرک ہوجاتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

ملٹی ٹائم فریم خرید ڈپ حکمت عملی کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ مؤثر طریقے سے رجحانات کا تعین کرسکتا ہے اور واپسی کے مواقع حاصل کرسکتا ہے۔ خاص طور پر ، اہم فوائد یہ ہیں:

  1. دو ٹائم فریم کو یکجا کرنے سے طویل مدتی ڈاؤن ٹرینڈ میں خریدنے سے بچتا ہے، غیر ضروری نقصانات کو کم کرتا ہے.

  2. قلیل مدتی ٹائم فریم میں اچانک واپسی کا پتہ چلتا ہے جو کم لاگ ان کی قیمتوں کو فراہم کرتا ہے.

  3. بیک ٹیسٹ اور بہتر پیرامیٹرز اس حکمت عملی کو کرپٹو کی اعلی اتار چڑھاؤ کے لئے زیادہ موزوں بناتے ہیں۔

  4. تجارتی فیسوں پر غور کیا جاتا ہے، جس سے حقیقی تجارت کے قریب تخروپن ہوتا ہے.

  5. سادہ منطق اور پیرامیٹر کی ترتیب اسے سمجھنے اور سنبھالنے میں آسان بناتی ہے۔

  6. وسیع پیمانے پر مختلف ٹریڈنگ جوڑوں پر لاگو ہوتا ہے جس میں اعلی لچک ہوتی ہے۔

خطرے کا تجزیہ

ملٹی ٹائم فریم خرید ڈپ حکمت عملی میں بھی کچھ خطرات ہیں ، بنیادی طور پر مندرجہ ذیل شعبوں میں:

  1. جھوٹے بریک آؤٹ کے خطرات سے مکمل طور پر بچ نہیں سکتے، مختصر مدت کی واپسی رجحان کی تبدیلی ہوسکتی ہے۔

  2. مقررہ پیرامیٹرز کو مارکیٹ کی تبدیلیوں کے مطابق مکمل طور پر اپنانے میں ناکام ہوسکتا ہے، جس میں ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہوتی ہے.

  3. بیک ٹیسٹ ہمیشہ سمیلیشنز میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں، براہ راست تجارت میں اختلافات موجود ہیں.

  4. قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کے دوران زیادہ سے زیادہ اندراج پوائنٹس کی کمی کا کچھ وقت تاخیر کا خطرہ ہے۔

  5. ایک واحد حکمت عملی نظام کے خطرات کا شکار ہے۔

  6. ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ ٹریڈنگ فیسوں کے بوجھ کو بڑھاتا ہے.

خطرات کے لئے، کچھ اصلاحی اقدامات پر غور کیا جا سکتا ہے:

  1. درستگی کو بہتر بنانے کے لئے مختصر اور طویل رجحانات کا تعین کرنے کے لئے مزید اشارے شامل کریں.

  2. پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں تاکہ وہ مارکیٹوں کو زیادہ متحرک طور پر اپنائیں۔

  3. زندہ ماحول میں ٹیسٹ کی حکمت عملی بیک ٹسٹ سے اختلافات کو ماپنے کے لئے۔

  4. وقت کی تاخیر کے مسائل کو کم کرنے کے لئے مناسب طریقے سے ٹائم فریم کو ایڈجسٹ کریں.

  5. نظام کے خطرات کو متنوع کرنے کے لئے متعدد غیر منسلک حکمت عملیوں کا استعمال کریں.

  6. مناسب سٹاپ نقصان مقرر کریں اور ہر تجارت کے خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے منافع لیں.

اصلاح کی ہدایات

ملٹی ٹائم فریم خرید ڈپ حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے ابھی بھی بہت زیادہ گنجائش ہے ، بنیادی طور پر ان شعبوں میں:

  1. استحکام کو بہتر بنانے کے لئے بولنگر بینڈ ، آر ایس آئی وغیرہ جیسے مزید اشارے شامل کریں۔

  2. بدلتی ہوئی منڈیوں کے مطابق ڈائنامک پیرامیٹر کی اصلاح کے لئے مشین لرننگ ماڈل شامل کریں۔

  3. اسٹاپ نقصان کو بہتر بنائیں اور فی تجارت خطرے کو کم کرنے کے لئے منافع کی حکمت عملی بنائیں.

  4. زیادہ سے زیادہ ٹریڈنگ جوڑوں اور ٹائم فریم پر بیک ٹیسٹ کریں تاکہ زیادہ سے زیادہ پیرامیٹر سیٹ مل سکے۔

  5. حجم کی تبدیلی کو شامل کریں تاکہ ثالثی کی تجارت سے غلط سگنل سے بچنے کے لئے.

  6. مجموعی خطرے کو کنٹرول کرنے کے لیے اثاثوں کی تقسیم، پوزیشن سائزنگ وغیرہ جیسے رسک مینجمنٹ ماڈیولز شامل کریں۔

  7. متنوع بنانے کے لئے دیگر الگورتھم حکمت عملی کی اقسام جیسے رجحان کی پیروی ، ثالثی وغیرہ کی تلاش کریں۔

  8. زیادہ پیچیدہ ملٹی ٹائم فریم کے مجموعے کی تحقیق کریں تاکہ زیادہ سے زیادہ مجموعہ مل سکے۔

  9. خبروں کی تجارت کے عناصر کو شامل کریں جس میں واقعات کو تجارتی ڈرائیور کے طور پر استعمال کیا جائے۔

ان اصلاح کی تکنیکوں کے ساتھ ، حکمت عملی زیادہ مضبوط ، ذہین اور کرپٹو مارکیٹوں کی پیچیدگی کے ل comprehensive جامع ہوسکتی ہے۔ لیکن کسی بھی اصلاح کو زیادہ فٹ ہونے کے مسائل سے بچنے کے لئے محتاط جانچ کی ضرورت ہے۔

نتیجہ

مجموعی طور پر ، ملٹی ٹائم فریم ڈپ خریدنے کی حکمت عملی ایک بہت ہی عملی قلیل مدتی تجارتی نظام ہے۔ یہ نسبتا efficient موثر رہتے ہوئے درستگی کو بہتر بنانے کے لئے بیک وقت مختصر اور طویل مدتی دونوں طول و عرض کو دیکھتا ہے۔ مناسب پیرامیٹر ٹیوننگ اور اصلاح کے ساتھ ، یہ زیادہ تر تجارتی منڈیوں ، خاص طور پر رجحان سازی اثاثوں کے مطابق ڈھال سکتا ہے۔

لیکن کسی بھی مکینیکل حکمت عملی کی طرح ، اس کی حدود ہیں جن کی وجہ سے تاجر کو عقلی رہنے اور مسلسل بہتر بنانے اور بدلتی ہوئی منڈیوں کے مطابق ڈھالنے کی ضرورت ہے۔ ایک کامیاب حکمت عملی ہمیشہ تیار ہوتی ہے ، جامد نہیں ہوتی ہے۔

آخر میں ، ملٹی ٹائم فریم خرید ڈپ حکمت عملی الگورتھمک ٹریڈنگ کے لئے ایک بہترین ٹیمپلیٹ فراہم کرتی ہے۔ اس میں اہم نکات جیسے ٹائم فریم کا انتخاب ، پیرامیٹرز کی تشکیل ، بیک ٹیسٹنگ ، رسک کنٹرول وغیرہ کا خلاصہ کیا گیا ہے۔ اس حکمت عملی کو سمجھداری سے لاگو کرنا اور اسے عملی طور پر بہتر بنانا تاجروں کو ڈیٹا کے سمندر کے درمیان ضروری اشارے کو سمجھنے میں مدد کرسکتا ہے ، اور مارکیٹوں میں مستقل الفا حاصل کرسکتا ہے۔

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 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/
// © Coinrule

//@version=1
strategy(shorttitle='Multi Time Frame Buy the Dips',title='Multi Time Frame Buy the Dips (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       // create function "within window of time"

inp_lkb = input(24, title='Lookback Long Period')
inp_lkb_2 = input(2, title='Lookback Short Period')
 
perc_change(lkb) =>
    overall_change = ((close[0] - close[lkb]) / close[lkb]) * 100

// Call the function    
overall = perc_change(inp_lkb)
overall_2 = perc_change(inp_lkb_2)

//Entry

dip= -(input(1))
increase= (input(3))

strategy.entry(id="long", long = true, when = overall > increase and overall_2 < dip and window()) 

//Exit
Stop_loss= ((input (3))/100)
Take_profit= ((input (4))/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())
مزید

2019 FMZ - تمام حقوق محفوظ ہیں