
इस रणनीति का उपयोग कई तकनीकी संकेतकों के संयोजन के संकेतों को लागू करने के लिए, स्टॉक, डिजिटल मुद्रा आदि के लिए परिसंपत्तियों के गतिशील व्यापार। रणनीति स्वचालित रूप से बाजार की प्रवृत्ति की पहचान कर सकती है, और प्रवृत्ति का पालन कर सकती है। साथ ही, रणनीति जोखिम को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप-लॉस तंत्र को शामिल करती है।
इस रणनीति में मुख्य रूप से चलती औसत, अपेक्षाकृत मजबूत सूचक (आरएसआई), औसत वास्तविक तरंग (एटीआर) और दिशात्मक गति सूचक (एडीएक्स) जैसे कई संकेतकों का उपयोग किया जाता है, जो संकेतकों के संयोजन के माध्यम से व्यापार संकेत उत्पन्न करते हैं।
विशेष रूप से, यह रणनीति पहले दोहरी चलती औसत का उपयोग करती है, जो एक स्वर्ण कांटा-डेड कांटा सिग्नल बनाता है। तेज रेखा की लंबाई 10 दिन है, धीमी रेखा की लंबाई 50 दिन है। जब तेज रेखा नीचे की ओर से धीमी रेखा को तोड़ती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है; जब तेज रेखा ऊपर की ओर से नीचे की ओर से धीमी रेखा को तोड़ती है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है। यह दोहरी चलती औसत प्रणाली बाजार में लंबी रेखा की प्रवृत्ति को प्रभावी रूप से पहचान सकती है।
दोहरी चलती औसत के आधार पर, रणनीति में एक आरएसआई संकेतक भी शामिल किया गया है ताकि ट्रेंड सिग्नल की पुष्टि की जा सके और झूठे ब्रेकडाउन से बचा जा सके। आरएसआई बाजार की ताकत को फास्ट लाइन और धीमी लाइन के अंतर के माध्यम से निर्धारित करता है, लंबाई 14 है। जब आरएसआई 30 से अधिक हो जाता है, तो यह एक खरीद संकेत उत्पन्न करता है। जब यह 70 से अधिक हो जाता है, तो यह एक बेचने का संकेत उत्पन्न करता है।
इसके अलावा, रणनीति एटीआर का उपयोग करके स्वचालित रूप से रोक को समायोजित करती है। एटीआर संकेतक बाजार में उतार-चढ़ाव की मात्रा को प्रभावी ढंग से प्रतिबिंबित कर सकता है। जब बाजार में उतार-चढ़ाव बढ़ जाता है, तो रणनीति रोक को अधिक व्यापक रूप से सेट करती है, जिससे रोक की संभावना कम हो जाती है।
अंत में, रणनीति ADX संकेतक का उपयोग कर प्रवृत्ति की ताकत का न्याय करती है। ADX सकारात्मक संकेतक DI + और नकारात्मक संकेतक DI - के अंतर के माध्यम से प्रवृत्ति की ताकत का न्याय करता है। जब ADX मूल्य 20 से अधिक हो जाता है, तो यह माना जाता है कि प्रवृत्ति स्थापित हो गई है, तब वास्तविक व्यापार संकेत उत्पन्न होता है।
कई संकेतकों के संयोजन के माध्यम से, रणनीति को व्यापारिक संकेतों को जारी करने के लिए अधिक सतर्क बनाया जा सकता है, जिससे बाजार में झूठे संकेतों से धोखा नहीं दिया जा सकता है, जिससे जीत की उच्च दर प्राप्त होती है।
इस रणनीति के कुछ फायदे हैं:
औसत, आरएसआई, एटीआर और एडीएक्स जैसे कई संकेतकों का संयोजन करके, व्यापारिक निर्णयों की सटीकता को बढ़ाया जा सकता है, जिससे एकल संकेतक के कारण गलतफहमी से बचा जा सकता है।
बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से स्टॉप लॉस स्तर को समायोजित करने से स्टॉप लॉस ट्रिगर होने की संभावना कम हो जाती है और ट्रेडिंग जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है।
ADX सूचकांक के माध्यम से प्रवृत्ति की ताकत का आकलन करने के बाद वास्तविक व्यापार, रिवर्स ऑपरेशन से होने वाले नुकसान को कम कर सकता है।
इस रणनीति में औसत रेखा की लंबाई, आरएसआई की लंबाई, एटीआर चक्र, एडीएक्स चक्र जैसे पैरामीटर को विभिन्न बाजारों के अनुसार अनुकूलित और अनुकूलित किया जा सकता है।
लंबी लाइन के रुझानों को निर्धारित करने के लिए एक धीमी और औसत प्रणाली का उपयोग करें, और आरएसआई जैसे संकेतकों के साथ मिलकर छोटी लाइन के शोर के प्रभाव को कम करें, जिससे प्रवृत्ति में लंबी लाइन होल्ड हो सके और उच्च रिटर्न प्राप्त हो सके।
इस रणनीति के साथ कुछ जोखिम भी हैं, जिनमें से कुछ प्रमुख हैंः
एकाधिक पैरामीटर संयोजन अनुकूलन की कठिनाई को बढ़ाता है, और अनुचित पैरामीटर संयोजन से रणनीति प्रभाव में गड़बड़ी हो सकती है। इस जोखिम को कम किया जा सकता है और अधिक पर्याप्त प्रतिक्रिया और पैरामीटर समायोजन के माध्यम से।
तकनीकी संकेतक के लिए लागू बाजार की स्थिति होती है। जब बाजार विशेष स्थिति में जाता है, तो रणनीति में शामिल संकेतक एक साथ विफल हो सकते हैं। इस प्रकार के ब्लैक स्वान घटना के जोखिमों पर ध्यान देना आवश्यक है।
इस रणनीति में, ओवरहेड ट्रेडों की अनुमति है। ओवरहेड ट्रेडों में असीमित नुकसान का जोखिम होता है। इस जोखिम को स्टॉप लॉस सेट करके कम किया जा सकता है।
रुझान के उलट होने पर, संकेतक सिग्नल तेजी से प्रतिक्रिया करने में असमर्थ होते हैं, इस समय उलटा नुकसान हो सकता है। कुछ संकेतक मापदंडों को उचित रूप से छोटा किया जा सकता है, जिससे संवेदनशीलता बढ़ सकती है।
इस रणनीति में और अधिक अनुकूलन के लिए जगह है, मुख्य अनुकूलन विचारों में शामिल हैंः
विभिन्न सूचकांकों और बाजार की स्थिति के संबंध का विश्लेषण करके, विभिन्न बाजार स्थितियों में निर्णय लेने की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए विभिन्न सूचकांकों के वजन को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एक तंत्र तैयार किया जा सकता है।
गहरी शिक्षा जैसे मॉडल का उपयोग मूल्य परिवर्तन की दिशा की भविष्यवाणी करने के लिए, निर्णय लेने के नियमों को मैन्युअल रूप से डिजाइन करने के लिए, और रणनीतिक निर्णय लेने की सटीकता में सुधार करने के लिए।
स्लाइडिंग विंडो के लिए ऐतिहासिक डेटा के लिए स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन मॉड्यूल डिजाइन करें, सूचक पैरामीटर के गतिशील समायोजन को लागू करें, ताकि रणनीति बाजार में बदलाव के लिए बेहतर हो।
वेव थ्योरी जैसे परिवर्तनशील चक्र विश्लेषण विधियों को जोड़ना, प्रवृत्ति के बीच लंबी रेखा के आंदोलन का आकलन करने में मदद करना, और स्थिति रखने के लिए लाभप्रदता की संभावना को बढ़ाना।
इस रणनीति में चलती औसत रेखा, आरएसआई, एटीआर, एडीएक्स और अन्य कई संकेतकों का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है, जिससे निर्णय लेने के लिए एक पूर्ण सेट तैयार किया जा सकता है, जो लंबी रेखा की प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए एक समान रेखा प्रणाली का उपयोग कर सकता है, और आरएसआई जैसे कम अवधि के संकेतकों के माध्यम से शोर हस्तक्षेप को कम कर सकता है। साथ ही, इस रणनीति में अनुकूलन की एक बड़ी जगह है, बेहतर प्रदर्शन की उम्मीद है। कुल मिलाकर, इस रणनीति का उपयोग करने वाले संकेतकों के संयोजन ने निर्णय लेने के परिणामों में सुधार किया है, जोखिम को नियंत्रित किया है, और आगे के अध्ययन और आवेदन के लायक है।
/*backtest
start: 2023-01-28 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code to my testing
// © sgb
//@version=5
strategy(title='Soren test 2', overlay=true, initial_capital=100, pyramiding=1, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=50, commission_value=0.04)
//SOURCE =============================================================================================================================================================================================================================================================================================================
src = input(open)
// INPUTS ============================================================================================================================================================================================================================================================================================================
//ADX --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ADX_options = input.string('MASANAKAMURA', title='Adx Type', options=['CLASSIC', 'MASANAKAMURA'], group='ADX')
ADX_len = input.int(38, title='Adx lenght', minval=1, group='ADX')
th = input.float(23, title='Adx Treshold', minval=0, step=0.5, group='ADX')
// Volume ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
volume_f = input.float(1.2, title='Volume mult.', minval=0, step=0.1, group='Volume')
sma_length = input.int(35, title='Volume lenght', minval=1, group='Volume')
//RSI----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
len_3 = input.int(25, title='RSI lenght', group='Relative Strenght Indeks')
src_3 = input.source(low, title='RSI Source', group='Relative Strenght Indeks')
RSI_VWAP_length = input(25, title='Rsi vwap lenght')
// Range Filter ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
per_ = input.int(26, title='SAMPLING PERIOD', minval=1, group='Range Filter')
mult = input.float(2.3, title='RANGE MULTIPLIER', minval=0.1, step=0.1, group='Range Filter')
// Cloud --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
len = input.int(1, title='Cloud Length', group='Cloud')
//RMI ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
RMI_len = input.int(26, title='Rmi Lenght', minval=1, group='Relative Momentum Index')
mom = input.int(17, title='Rmi Momentum', minval=1, group='Relative Momentum Index')
RMI_os = input.int(33, title='Rmi oversold', minval=0, group='Relative Momentum Index')
RMI_ob = input.int(68, title='Rmi overbought', minval=0, group='Relative Momentum Index')
// Indicators Calculations ========================================================================================================================================================================================================================================================================================================
// Range Filter ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
var bool L_RF = na
var bool S_RF = na
Range_filter(_src, _per_, _mult) =>
var float _upward = 0.0
var float _downward = 0.0
wper = _per_ * 2 - 1
avrng = ta.ema(math.abs(_src - _src[1]), _per_)
_smoothrng = ta.ema(avrng, wper) * _mult
_filt = _src
_filt := _src > nz(_filt[1]) ? _src - _smoothrng < nz(_filt[1]) ? nz(_filt[1]) : _src - _smoothrng : _src + _smoothrng > nz(_filt[1]) ? nz(_filt[1]) : _src + _smoothrng
_upward := _filt > _filt[1] ? nz(_upward[1]) + 1 : _filt < _filt[1] ? 0 : nz(_upward[1])
_downward := _filt < _filt[1] ? nz(_downward[1]) + 1 : _filt > _filt[1] ? 0 : nz(_downward[1])
[_smoothrng, _filt, _upward, _downward]
[smoothrng, filt, upward, downward] = Range_filter(src, per_, mult)
hband = filt + smoothrng
lband = filt - smoothrng
L_RF := high > hband and upward > 0
S_RF := low < lband and downward > 0
//ADX-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
calcADX(_len) =>
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
plusDM = na(up) ? na : up > down and up > 0 ? up : 0
minusDM = na(down) ? na : down > up and down > 0 ? down : 0
truerange = ta.rma(ta.tr, _len)
_plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, _len) / truerange)
_minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, _len) / truerange)
sum = _plus + _minus
_adx = 100 * ta.rma(math.abs(_plus - _minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), _len)
[_plus, _minus, _adx]
calcADX_Masanakamura(_len) =>
SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1]) - low, 0) : 0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / _len + TrueRange
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / _len + DirectionalMovementPlus
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / _len + DirectionalMovementMinus
DIP = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIM = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIP - DIM) / (DIP + DIM) * 100
adx = ta.sma(DX, _len)
[DIP, DIM, adx]
[DIPlusC, DIMinusC, ADXC] = calcADX(ADX_len)
[DIPlusM, DIMinusM, ADXM] = calcADX_Masanakamura(ADX_len)
DIPlus = ADX_options == 'CLASSIC' ? DIPlusC : DIPlusM
DIMinus = ADX_options == 'CLASSIC' ? DIMinusC : DIMinusM
ADX = ADX_options == 'CLASSIC' ? ADXC : ADXM
L_adx = DIPlus > DIMinus and ADX > th
S_adx = DIPlus < DIMinus and ADX > th
// Volume -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Volume_condt = volume > ta.sma(volume, sma_length) * volume_f
//RSI------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
up_3 = ta.rma(math.max(ta.change(src_3), 0), len_3)
down_3 = ta.rma(-math.min(ta.change(src_3), 0), len_3)
rsi_3 = down_3 == 0 ? 100 : up_3 == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up_3 / down_3)
L_rsi = rsi_3 < 70
S_rsi = rsi_3 > 30
RSI_VWAP = ta.rsi(ta.vwap(close), RSI_VWAP_length)
RSI_VWAP_overSold = 13
RSI_VWAP_overBought = 68
L_VAP = ta.crossover(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overSold)
S_VAP = ta.crossunder(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overBought)
//Cloud --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
PI = 2 * math.asin(1)
hilbertTransform(src) =>
0.0962 * src + 0.5769 * nz(src[2]) - 0.5769 * nz(src[4]) - 0.0962 * nz(src[6])
computeComponent(src, mesaPeriodMult) =>
hilbertTransform(src) * mesaPeriodMult
computeAlpha(src, fastLimit, slowLimit) =>
mesaPeriod = 0.0
mesaPeriodMult = 0.075 * nz(mesaPeriod[1]) + 0.54
smooth = 0.0
smooth := (4 * src + 3 * nz(src[1]) + 2 * nz(src[2]) + nz(src[3])) / 10
detrender = 0.0
detrender := computeComponent(smooth, mesaPeriodMult)
I1 = nz(detrender[3])
Q1 = computeComponent(detrender, mesaPeriodMult)
jI = computeComponent(I1, mesaPeriodMult)
jQ = computeComponent(Q1, mesaPeriodMult)
I2 = 0.0
Q2 = 0.0
I2 := I1 - jQ
Q2 := Q1 + jI
I2 := 0.2 * I2 + 0.8 * nz(I2[1])
Q2 := 0.2 * Q2 + 0.8 * nz(Q2[1])
Re = I2 * nz(I2[1]) + Q2 * nz(Q2[1])
Im = I2 * nz(Q2[1]) - Q2 * nz(I2[1])
Re := 0.2 * Re + 0.8 * nz(Re[1])
Im := 0.2 * Im + 0.8 * nz(Im[1])
if Re != 0 and Im != 0
mesaPeriod := 2 * PI / math.atan(Im / Re)
mesaPeriod
if mesaPeriod > 1.5 * nz(mesaPeriod[1])
mesaPeriod := 1.5 * nz(mesaPeriod[1])
mesaPeriod
if mesaPeriod < 0.67 * nz(mesaPeriod[1])
mesaPeriod := 0.67 * nz(mesaPeriod[1])
mesaPeriod
if mesaPeriod < 6
mesaPeriod := 6
mesaPeriod
if mesaPeriod > 50
mesaPeriod := 50
mesaPeriod
mesaPeriod := 0.2 * mesaPeriod + 0.8 * nz(mesaPeriod[1])
phase = 0.0
if I1 != 0
phase := 180 / PI * math.atan(Q1 / I1)
phase
deltaPhase = nz(phase[1]) - phase
if deltaPhase < 1
deltaPhase := 1
deltaPhase
alpha = fastLimit / deltaPhase
if alpha < slowLimit
alpha := slowLimit
alpha
[alpha, alpha / 2.0]
er = math.abs(ta.change(src, len)) / math.sum(math.abs(ta.change(src)), len)
[a, b] = computeAlpha(src, er, er * 0.1)
mama = 0.0
mama := a * src + (1 - a) * nz(mama[1])
fama = 0.0
fama := b * mama + (1 - b) * nz(fama[1])
alpha = math.pow(er * (b - a) + a, 2)
kama = 0.0
kama := alpha * src + (1 - alpha) * nz(kama[1])
L_cloud = kama > kama[1]
S_cloud = kama < kama[1]
// RMI -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
RMI(len, m) =>
up = ta.ema(math.max(close - close[m], 0), len)
dn = ta.ema(math.max(close[m] - close, 0), len)
RMI = dn == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up / dn)
RMI
L_rmi = ta.crossover(RMI(RMI_len, mom), RMI_os)
S_rmi = ta.crossunder(RMI(RMI_len, mom), RMI_ob)
//STRATEGY ==========================================================================================================================================================================================================================================================================================================
L_1 = L_VAP and L_RF and not S_adx
S_1 = S_VAP and S_RF and not L_adx
L_2 = L_adx and Volume_condt and L_rsi and L_cloud
S_2 = S_adx and Volume_condt and S_rsi and S_cloud
L_3 = L_rmi and L_RF and not S_adx
S_3 = S_rmi and S_RF and not L_adx
L_basic_condt = L_1 or L_2 or L_3
S_basic_condt = S_1 or S_2 or S_3
var bool longCondition = na
var bool shortCondition = na
var float last_open_longCondition = na
var float last_open_shortCondition = na
var int last_longCondition = 0
var int last_shortCondition = 0
longCondition := L_basic_condt
shortCondition := S_basic_condt
last_open_longCondition := longCondition ? close : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? close : nz(last_open_shortCondition[1])
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])
in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition
// SWAP-SL ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
var int last_long_sl = na
var int last_short_sl = na
sl = input.float(2, 'Swap % period', minval=0, step=0.1, group='strategy settings')
long_sl = ta.crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and in_longCondition and not longCondition
short_sl = ta.crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and in_shortCondition and not shortCondition
last_long_sl := long_sl ? time : nz(last_long_sl[1])
last_short_sl := short_sl ? time : nz(last_short_sl[1])
var bool CondIni_long_sl = 0
CondIni_long_sl := long_sl ? 1 : longCondition ? -1 : nz(CondIni_long_sl[1])
var bool CondIni_short_sl = 0
CondIni_short_sl := short_sl ? 1 : shortCondition ? -1 : nz(CondIni_short_sl[1])
Final_Long_sl = long_sl and nz(CondIni_long_sl[1]) == -1 and in_longCondition and not longCondition
Final_Short_sl = short_sl and nz(CondIni_short_sl[1]) == -1 and in_shortCondition and not shortCondition
var int sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
var int sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])
// RE-ENTRY ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
if longCondition or Final_Long_sl
sectionLongs += 1
sectionShorts := 0
sectionShorts
if shortCondition or Final_Short_sl
sectionLongs := 0
sectionShorts += 1
sectionShorts
var float sum_long = 0.0
var float sum_short = 0.0
if longCondition
sum_long := nz(last_open_longCondition) + nz(sum_long[1])
sum_short := 0.0
sum_short
if Final_Long_sl
sum_long := (1 - sl / 100) * last_open_longCondition + nz(sum_long[1])
sum_short := 0.0
sum_short
if shortCondition
sum_short := nz(last_open_shortCondition) + nz(sum_short[1])
sum_long := 0.0
sum_long
if Final_Short_sl
sum_long := 0.0
sum_short := (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition + nz(sum_short[1])
sum_short
var float Position_Price = 0.0
Position_Price := nz(Position_Price[1])
Position_Price := longCondition or Final_Long_sl ? sum_long / sectionLongs : shortCondition or Final_Short_sl ? sum_short / sectionShorts : na
//TP_1 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tp = input.float(1.2, 'Tp-1 ', minval=0, step=0.1, group='strategy settings')
long_tp = ta.crossover(high, (1 + tp / 100) * fixnan(Position_Price)) and in_longCondition and not longCondition
short_tp = ta.crossunder(low, (1 - tp / 100) * fixnan(Position_Price)) and in_shortCondition and not shortCondition
var int last_long_tp = na
var int last_short_tp = na
last_long_tp := long_tp ? time : nz(last_long_tp[1])
last_short_tp := short_tp ? time : nz(last_short_tp[1])
Final_Long_tp = long_tp and last_longCondition > nz(last_long_tp[1])
Final_Short_tp = short_tp and last_shortCondition > nz(last_short_tp[1])
fixnan_1 = fixnan(Position_Price)
ltp = Final_Long_tp ? fixnan_1 * (1 + tp / 100) : na
fixnan_2 = fixnan(Position_Price)
stp = Final_Short_tp ? fixnan_2 * (1 - tp / 100) : na
if Final_Short_tp or Final_Long_tp
sum_long := 0.0
sum_short := 0.0
sectionLongs := 0
sectionShorts := 0
sectionShorts
if Final_Long_tp
CondIni_long_sl == 1
if Final_Short_tp
CondIni_short_sl == 1
// COLORS & PLOTS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ADX_COLOR = L_adx ? color.lime : S_adx ? color.red : color.orange
barcolor(color=ADX_COLOR)
hbandplot = plot(hband, title='RF HT', color=ADX_COLOR, transp=50)
lbandplot = plot(lband, title='RF LT', color=ADX_COLOR, transp=50)
fill(hbandplot, lbandplot, title='RF TR', color=ADX_COLOR, transp=90)
plotshape(longCondition, title='Long', style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.blue, 0), size=size.tiny)
plotshape(shortCondition, title='Short', style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny)
plot(ltp, style=plot.style_circles, linewidth=5, color=color.new(color.fuchsia, 0), editable=false)
plot(stp, style=plot.style_circles, linewidth=5, color=color.new(color.fuchsia, 0), editable=false)
//BACKTESTING--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Q = 50
SL = input.float(0.4, 'StopLoss ', minval=0, step=0.1)
strategy.entry('long', strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry('short', strategy.short, when=shortCondition)
strategy.exit('TP', 'long', qty_percent=Q, limit=fixnan(Position_Price) * (1 + tp / 100))
strategy.exit('TP', 'short', qty_percent=Q, limit=fixnan(Position_Price) * (1 - tp / 100))
strategy.exit('SL', 'long', stop=fixnan(Position_Price) * (1 - SL / 100))
strategy.exit('SL', 'short', stop=fixnan(Position_Price) * (1 + SL / 100))
//
//
//
//
//
//
// By SGB