Qullamaggie فرار V2 حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-10-24 16:30:32
ٹیگز:

img

جائزہ

اس حکمت عملی میں بریک آؤٹ اور ٹرینڈ کی پیروی کرنے والے ٹریلنگ اسٹاپ کی حکمت عملیوں کے فوائد کو ملایا گیا ہے تاکہ طویل مدتی رجحان کی سمت میں منافع حاصل کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کی پیروی کرنے کے لئے چلتے ہوئے اوسط کا استعمال کرتے ہوئے طویل مدتی ٹائم فریم پر سپورٹ / مزاحمت کے بریک آؤٹ سگنل کو حاصل کیا جاسکے جبکہ خطرے کو کنٹرول کیا جاسکے۔

حکمت عملی منطق

  1. حکمت عملی سب سے پہلے رجحان کے تعین، حمایت / مزاحمت اور پیچھے ہٹنے والے سٹاپ نقصان کے لئے مختلف پیرامیٹرز کے ساتھ متعدد چلتی اوسط کا حساب لگاتا ہے.

  2. اس کے بعد یہ ایک مخصوص مدت کے اندر سب سے زیادہ اعلی اور سب سے کم کم پوائنٹس کی نشاندہی کرتا ہے جو سپورٹ / مزاحمت کے وقفے کے زون ہیں۔ جب قیمت ان سطحوں کو توڑتی ہے تو خرید اور فروخت کے سگنل پیدا ہوتے ہیں۔

  3. یہ حکمت عملی اس وقت خریدتی ہے جب قیمت سب سے زیادہ اونچائی سے تجاوز کرتی ہے اور اس وقت فروخت کرتی ہے جب قیمت سب سے کم نچلی سطح سے تجاوز کرتی ہے۔

  4. داخل ہونے کے بعد، سب سے کم کم پوزیشن کے لئے ابتدائی سٹاپ نقصان کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے.

  5. ایک بار جب پوزیشن منافع بخش ہوجاتی ہے تو ، اسٹاپ نقصان چلتی اوسط کے پیچھے تبدیل ہوجاتا ہے۔ جب قیمت چلتی اوسط سے نیچے ہوجاتی ہے تو ، اسٹاپ اس موم بتی کی کم سطح پر طے ہوتا ہے۔

  6. یہ پوزیشن کو منافع میں مقفل کرنے کی اجازت دیتا ہے جبکہ اسے رجحان کی پیروی کرنے کے لئے کافی جگہ دیتا ہے.

  7. حکمت عملی میں فلٹرنگ کے لئے اوسط حقیقی رینج کو بھی شامل کیا گیا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جاسکے کہ صرف مناسب رینج کے وقفے کو ہی لیا جائے تاکہ توسیع شدہ وقفوں سے بچایا جاسکے۔

فوائد کا تجزیہ

  1. بریک آؤٹ اور ٹریلنگ اسٹاپ کی حکمت عملیوں کے فوائد کو یکجا کرتا ہے۔

  2. زیادہ امکان کے لئے طویل مدتی رجحانات کے مطابق بریکآؤٹس خرید سکتے ہیں۔

  3. ٹرائلنگ سٹاپ حکمت عملی پوزیشن کی حفاظت کرتی ہے جبکہ چلانے کے لئے کافی جگہ کی اجازت دیتی ہے۔

  4. اے ٹی آر فلٹرنگ منفی توسیع breakouts سے بچتا ہے.

  5. خودکار ٹریڈنگ جو پارٹ ٹائم ٹریڈنگ کے لیے موزوں ہے۔

  6. قابل تخصیص چلتی اوسط پیرامیٹرز

  7. لچکدار ٹریلنگ سٹاپ میکانزم.

خطرے کا تجزیہ

  1. بریک آؤٹ کی حکمت عملیاں جھوٹے بریک آؤٹ کے خطرات کا شکار ہوتی ہیں۔ بریک آؤٹ کی وسیع تر تصدیق مددگار ثابت ہو سکتی ہے۔

  2. سگنل پیدا کرنے کے لئے کافی اتار چڑھاؤ کی ضرورت ہوتی ہے، غیر مستحکم مارکیٹوں میں ناکام ہوسکتی ہے.

  3. کچھ بھاگنے والے بہت مختصر زندگی کے ہوسکتے ہیں۔ کم وقت کے فریم میں زیادہ مواقع سامنے آسکتے ہیں۔

  4. پیچھے آنے والی رکاوٹوں کو بہت کثرت سے روک دیا جاسکتا ہے۔ وسیع رکاوٹوں سے مدد مل سکتی ہے۔

  5. اے ٹی آر فلٹرنگ کچھ ممکنہ تجارت کو نظر انداز کر سکتی ہے۔ فلٹر کی کم ترتیبات مدد کرسکتی ہیں۔

اصلاح کی ہدایات

  1. زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کے لئے مختلف چلتی اوسط مجموعے کی جانچ کریں.

  2. مختلف بریکآؤٹ کی تصدیق جیسے چینلز، موم بتیوں کے نمونوں وغیرہ کی تلاش کریں۔

  3. بہترین سٹاپ نقصان تلاش کرنے کے لئے مختلف ٹریلنگ سٹاپ میکانزم آزمائیں.

  4. پیسے کے انتظام کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں جیسے پوزیشن اسکور۔

  5. سگنلز کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے تکنیکی اشارے فلٹرز شامل کریں.

  6. مختلف مصنوعات میں ٹیسٹ افادیت.

  7. حکمت عملی کی کارکردگی کو بڑھانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کو شامل کریں.

نتیجہ

یہ حکمت عملی بریک آؤٹ اور رجحان کی پیروی کرنے والی ٹریلنگ اسٹاپ حکمت عملیوں کے فلسفوں کو جوڑتی ہے۔ مناسب رجحان کے تعین کے ساتھ ، یہ کنٹرول شدہ خطرہ کو برقرار رکھتے ہوئے منافع کی صلاحیت کو بہتر بناتا ہے۔ چابیاں زیادہ سے زیادہ پیرامیٹر سیٹ تلاش کرنا اور محتاط رقم کے انتظام کو شامل کرنا ہیں۔ مزید بہتری اس کو مضبوط رجحان کی پیروی کرنے والی طریقہ کار میں تبدیل کرسکتی ہے۔


/*backtest
start: 2022-10-17 00:00:00
end: 2023-10-23 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/
// © millerrh

// The intent of this strategy is to buy breakouts with a tight stop on smaller timeframes in the direction of the longer term trend.
// Then use a trailing stop of a close below either the 10 MA or 20 MA (user choice) on that larger timeframe as the position 
// moves in your favor (i.e. whenever position price rises above the MA).
// Option of using daily ADR as a measure of finding contracting ranges and ensuring a decent risk/reward.
// (If the difference between the breakout point and your stop level is below a certain % of ATR, it could possibly find those consolidating periods.)
// V2 - updates code of original Qullamaggie Breakout to optimize and debug it a bit - the goal is to remove some of the whipsaw and poor win rate of the 
// original by incorporating some of what I learned in the Breakout Trend Follower script.

//@version=4
strategy("Qullamaggie Breakout V2", overlay=true, initial_capital=100000, currency='USD', calc_on_every_tick = true,
   default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
   
// === BACKTEST RANGE ===
Start = input(defval = timestamp("01 Jan 2019 06:00 +0000"), title = "Backtest Start Date", type = input.time, group = "backtest window and pivot history")
Finish = input(defval = timestamp("01 Jan 2100 00:00 +0000"), title = "Backtest End Date", type = input.time, group = "backtest window and pivot history")

// Inputs
showPivotPoints = input(title = "Show Historical Pivot Points?", type = input.bool, defval = false, group = "backtest window and pivot history",
  tooltip = "Toggle this on to see the historical pivot points that were used.  Change the Lookback Periods to adjust the frequency of these points.")
htf = input(defval="D", title="Timeframe of Moving Averages", type=input.resolution, group = "moving averages",
  tooltip = "Allows you to set a different time frame for the moving averages and your trailing stop.
  The default behavior is to identify good tightening setups on a larger timeframe
  (like daily) and enter the trade on a breakout occuring on a smaller timeframe, using the moving averages of the larger timeframe to trail your stop.")
maType = input(defval="SMA", options=["EMA", "SMA"], title = "Moving Average Type", group = "moving averages")
ma1Length = input(defval = 10, title = "1st Moving Average Length", minval = 1, group = "moving averages")
ma2Length = input(defval = 20, title = "2nd Moving Average Length", minval = 1, group = "moving averages")
ma3Length = input(defval = 50, title = "3rd Moving Average Length", minval = 1, group = "moving averages")
useMaFilter = input(title = "Use 3rd Moving Average for Filtering?", type = input.bool, defval = true, group = "moving averages",
  tooltip = "Signals will be ignored when price is under this slowest moving average.  The intent is to keep you out of bear periods and only
             buying when price is showing strength or trading with the longer term trend.")
trailMaInput = input(defval="1st Moving Average", options=["1st Moving Average", "2nd Moving Average"], title = "Trailing Stop", group = "stops",
  tooltip = "Initial stops after entry follow the range lows.  Once in profit, the trade gets more wiggle room and
  stops will be trailed when price breaches this moving average.")
trailMaTF = input(defval="Same as Moving Averages", options=["Same as Moving Averages", "Same as Chart"], title = "Trailing Stop Timeframe", group = "stops",
  tooltip = "Once price breaches the trail stop moving average, the stop will be raised to the low of that candle that breached. You can choose to use the
  chart timeframe's candles breaching or use the same timeframe the moving averages use. (i.e. if daily, you wait for the daily bar to close before setting
  your new stop level.)")
currentColorS = input(color.new(color.orange,50), title = "Current Range S/R Colors:    Support", type = input.color, group = "stops", inline = "lineColor")
currentColorR = input(color.new(color.blue,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "stops", inline = "lineColor")

// Pivot lookback
lbHigh = 3
lbLow = 3

// MA Calculations (can likely move this to a tuple for a single security call!!)
ma(maType, src, length) =>
    maType == "EMA" ? ema(src, length) : sma(src, length) //Ternary Operator (if maType equals EMA, then do ema calc, else do sma calc)
ma1 = security(syminfo.tickerid, htf, ma(maType, close, ma1Length))
ma2 = security(syminfo.tickerid, htf, ma(maType, close, ma2Length))
ma3 = security(syminfo.tickerid, htf, ma(maType, close, ma3Length))

plot(ma1, color=color.new(color.purple, 60), style=plot.style_line, title="MA1", linewidth=2)
plot(ma2, color=color.new(color.yellow, 60), style=plot.style_line, title="MA2", linewidth=2)
plot(ma3, color=color.new(color.white, 60), style=plot.style_line, title="MA3", linewidth=2)

// === USE ADR FOR FILTERING ===
// The idea here is that you want to buy in a consolodating range for best risk/reward. So here you can compare the current distance between 
// support/resistance vs. the ADR and make sure you aren't buying at a point that is too extended.
useAdrFilter = input(title = "Use ADR for Filtering?", type = input.bool, defval = false, group = "adr filtering",
  tooltip = "Signals will be ignored if the distance between support and resistance is larger than a user-defined percentage of ADR (or monthly volatility
  in the stock screener). This allows the user to ensure they are not buying something that is too extended and instead focus on names that are consolidating more.")
adrPerc = input(defval = 120, title = "% of ADR Value", minval = 1, group = "adr filtering")
tableLocation = input(defval="Bottom", options=["Top", "Bottom"], title = "ADR Table Visibility", group = "adr filtering",
  tooltip = "Place ADR table on the top of the pane, the bottom of the pane, or off.")
adrValue = security(syminfo.tickerid, "D", sma((high-low)/abs(low) * 100, 21)) // Monthly Volatility in Stock Screener (also ADR)
adrCompare = (adrPerc * adrValue) / 100

// === PLOT SWING HIGH/LOW AND MOST RECENT LOW TO USE AS STOP LOSS EXIT POINT ===
ph = pivothigh(high, lbHigh, lbHigh)
pl = pivotlow(low, lbLow, lbLow)
highLevel = valuewhen(ph, high[lbHigh], 0)
lowLevel = valuewhen(pl, low[lbLow], 0)
barsSinceHigh = barssince(ph) + lbHigh
barsSinceLow = barssince(pl) + lbLow
timeSinceHigh = time[barsSinceHigh]
timeSinceLow = time[barsSinceLow]

//Removes color when there is a change to ensure only the levels are shown (i.e. no diagonal lines connecting the levels)
pvthis = fixnan(ph)
pvtlos = fixnan(pl)
hipc = change(pvthis) != 0 ? na : color.new(color.maroon, 0)
lopc = change(pvtlos) != 0 ? na : color.new(color.green, 0)

// Display Pivot lines
plot(showPivotPoints ? pvthis : na, color=hipc, linewidth=1, offset=-lbHigh, title="Top Levels")
plot(showPivotPoints ? pvthis : na, color=hipc, linewidth=1, offset=0, title="Top Levels 2")
plot(showPivotPoints ? pvtlos : na, color=lopc, linewidth=1, offset=-lbLow, title="Bottom Levels")
plot(showPivotPoints ? pvtlos : na, color=lopc, linewidth=1, offset=0, title="Bottom Levels 2")

// BUY AND SELL CONDITIONS
buyLevel = valuewhen(ph, high[lbHigh], 0) //Buy level at Swing High

// Conditions for entry
stopLevel = float(na) // Define stop level here as "na" so that I can reference it in the ADR calculation before the stopLevel is actually defined.
buyConditions = (useMaFilter ? buyLevel > ma3 : true) and
  (useAdrFilter ? (buyLevel - stopLevel[1]) < adrCompare : true) 
buySignal = crossover(high, buyLevel) and buyConditions

// Trailing stop points - when price punctures the moving average, move stop to the low of that candle - Define as function/tuple to only use one security call
trailMa = trailMaInput == "1st Moving Average" ? ma1 : ma2
f_getCross() =>
    maCrossEvent = crossunder(low, trailMa)
    maCross = valuewhen(maCrossEvent, low, 0)
    maCrossLevel = fixnan(maCross)
    maCrossPc = change(maCrossLevel) != 0 ? na : color.new(color.blue, 0) //Removes color when there is a change to ensure only the levels are shown (i.e. no diagonal lines connecting the levels)
    [maCrossEvent, maCross, maCrossLevel, maCrossPc]
crossTF = trailMaTF == "Same as Moving Averages" ? htf : ""
[maCrossEvent, maCross, maCrossLevel, maCrossPc] = security(syminfo.tickerid, crossTF, f_getCross())

plot(showPivotPoints ? maCrossLevel : na, color = maCrossPc, linewidth=1, offset=0, title="Ma Stop Levels")

// == STOP AND PRICE LEVELS ==
inPosition = strategy.position_size > 0
buyLevel := inPosition ? buyLevel[1] : buyLevel
stopDefine = valuewhen(pl, low[lbLow], 0) //Stop Level at Swing Low
inProfit = strategy.position_avg_price <= stopDefine[1]
// stopLevel := inPosition ? stopLevel[1] : stopDefine // Set stop loss based on swing low and leave it there
stopLevel := inPosition and not inProfit ? stopDefine : inPosition and inProfit ? stopLevel[1] : stopDefine // Trail stop loss until in profit
trailStopLevel = float(na)

// trying to figure out a better way for waiting on the trail stop - it can trigger if above the stopLevel even if the MA hadn't been breached since opening the trade
notInPosition = strategy.position_size == 0
inPositionBars = barssince(notInPosition)
maCrossBars = barssince(maCrossEvent)
trailCross = inPositionBars > maCrossBars
// trailCross = trailMa > stopLevel
trailStopLevel := inPosition and trailCross ? maCrossLevel : na

plot(inPosition ? stopLevel : na, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.orange, 50), linewidth = 2, title = "Historical Stop Levels", trackprice=false)
plot(inPosition ? trailStopLevel : na, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.blue, 50), linewidth = 2, title = "Historical Trail Stop Levels", trackprice=false)

// == PLOT SUPPORT/RESISTANCE LINES FOR CURRENT CHART TIMEFRAME ==
// Use a function to define the lines
// f_line(x1, y1, y2, _color) =>
//     var line id = na
//     line.delete(id)
//     id := line.new(x1, y1, time, y2, xloc.bar_time, extend.right, _color)

// highLine = f_line(timeSinceHigh, highLevel, highLevel, currentColorR)
// lowLine = f_line(timeSinceLow, lowLevel, lowLevel, currentColorS)


// == ADR TABLE ==
tablePos = tableLocation == "Top" ? position.top_right : position.bottom_right
var table adrTable = table.new(tablePos, 2, 1, border_width = 3)
lightTransp = 90
avgTransp   = 80
heavyTransp = 70
posColor = color.rgb(38, 166, 154)
negColor = color.rgb(240, 83, 80)
volColor = color.new(#999999, 0)

f_fillCellVol(_table, _column, _row, _value) =>
    _transp = abs(_value) > 7 ? heavyTransp : abs(_value) > 4 ? avgTransp : lightTransp
    _cellText = tostring(_value, "0.00") + "%\n" + "ADR"
    table.cell(_table, _column, _row, _cellText, bgcolor = color.new(volColor, _transp), text_color = volColor, width = 6)

srDistance = (highLevel - lowLevel)/highLevel * 100

f_fillCellCalc(_table, _column, _row, _value) =>
    _c_color = _value >= adrCompare ? negColor : posColor
    _transp = _value >= adrCompare*0.8 and _value <= adrCompare*1.2 ? lightTransp : 
      _value >= adrCompare*0.5 and _value < adrCompare*0.8 ? avgTransp :
      _value < adrCompare*0.5 ? heavyTransp :
      _value > adrCompare*1.2 and _value <= adrCompare*1.5 ? avgTransp :
      _value > adrCompare*1.5 ? heavyTransp : na
    _cellText = tostring(_value, "0.00") + "%\n" + "Range"
    table.cell(_table, _column, _row, _cellText, bgcolor = color.new(_c_color, _transp), text_color = _c_color, width = 6)

if barstate.islast
    f_fillCellVol(adrTable, 0, 0, adrValue)
    f_fillCellCalc(adrTable, 1, 0, srDistance)
    // f_fillCellVol(adrTable, 0, 0, inPositionBars)
    // f_fillCellCalc(adrTable, 1, 0, maCrossBars)

// == STRATEGY ENTRY AND EXIT ==
strategy.entry("Buy", strategy.long, stop = buyLevel, when = buyConditions)

stop = stopLevel > trailStopLevel ? stopLevel : close[1] > trailStopLevel and close[1] > trailMa ? trailStopLevel : stopLevel
strategy.exit("Sell", from_entry = "Buy", stop=stop)



مزید