پییوٹ الٹ پر مبنی مقداری تجارتی حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2023-12-12 11:07:46
ٹیگز:

img

جائزہ

یہ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو محور پوائنٹس کو انٹری سگنلز کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ یہ بڑھتی ہوئی محور پوائنٹس اور گرتی ہوئی محور پوائنٹس کا حساب لگاتی ہے۔ ایک بار جب قیمت ان محور پوائنٹس کو توڑ دیتی ہے تو ، یہ لمبی یا مختصر پوزیشنوں کا آغاز کرے گی۔

حکمت عملی کا اصول

یہ حکمت عملی بنیادی طور پر محور الٹ نظریہ پر مبنی ہے۔ یہ پہلے بائیں این بار اور دائیں ایم بار کی بنیاد پر محور پوائنٹس کا حساب لگاتا ہے۔ پھر یہ حقیقی وقت میں مانیٹر کرتا ہے کہ آیا قیمت ان محور پوائنٹس سے ٹوٹتی ہے۔

جب قیمت بڑھتی ہوئی محور نقطہ کو توڑتی ہے تو ، اس کا مطلب یہ ہے کہ قیمت کو آگے بڑھانے کے لئے بڑھتی ہوئی رفتار اب کافی نہیں ہے۔ اس وقت ، مختصر جانا اچھی واپسی دے سکتا ہے۔ جب قیمت گرتی ہوئی محور نقطہ کو توڑتی ہے ، اس کا مطلب یہ ہے کہ نیچے کی رفتار ختم ہوگئی ہے۔ اس وقت ، طویل عرصے سے جانا اچھی واپسی حاصل کرسکتا ہے۔

خاص طور پر ، یہ حکمت عملی ta.pivothigh اور ta.pivotlow افعال کے ذریعہ بڑھتے ہوئے محور پوائنٹس اور گرتے ہوئے محور پوائنٹس کا حساب لگاتی ہے۔ پھر اس کا موازنہ کیا جاتا ہے کہ آیا موجودہ اعلی ترین قیمت بڑھتی ہوئی محور نقطہ سے گزرتی ہے اور کیا سب سے کم قیمت گرتی ہوئی محور نقطہ سے گزرتی ہے۔ اگر کوئی پیشرفت ہوتی ہے تو ، اسی طرح کی لمبی یا مختصر حکمت عملی کا آغاز کیا جائے گا۔

اس کے علاوہ ، یہ حکمت عملی خطرات پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصان کا بھی استعمال کرتی ہے۔ خاص طور پر ، جب قیمت محور نقطہ سے گزر جاتی ہے تو ، یہ فوری طور پر آرڈر دیتا ہے جبکہ محور نقطہ کے دوسری طرف اسٹاپ نقصان کو ترتیب دیتا ہے۔ اس سے ناکام سگنل کی وجہ سے ہونے والے نقصان کو کم سے کم کیا جاسکتا ہے۔

فوائد کا تجزیہ

اس محور الٹ کی بنیاد پر حکمت عملی مندرجہ ذیل فوائد ہیں:

  1. محور الٹ سگنل ایک اعلی جیتنے کی شرح کے ساتھ کافی قابل اعتماد ہے
  2. خطرہ مناسب سٹاپ نقصان کی ترتیب کے ساتھ اچھی طرح سے کنٹرول کیا جاتا ہے
  3. مختصر کوڈ کے ساتھ لاگو کرنا آسان ہے
  4. یہ اچھی لچک کے ساتھ مختلف مصنوعات پر لاگو ہوتا ہے

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی میں کچھ خطرات بھی ہیں جن پر نوٹ کیا جانا چاہئے:

  1. محور پوائنٹس غلط سگنل کے نتیجے میں، ناکام ہو سکتا ہے
  2. پائیوٹ پوائنٹ کو توڑنے کے بعد واپسی ہو سکتی ہے، سٹاپ نقصان ٹرگر کی وجہ سے
  3. تجارت کی تعدد زیادہ ہوسکتی ہے ، جس سے تجارت کی ضمنی لاگت پیدا ہوتی ہے
  4. کارکردگی کی مصنوعات کے انتخاب اور پیرامیٹر کی ترتیب پر منحصر ہے

خطرے کو کم کرنے کے لئے، مندرجہ ذیل پہلوؤں پر غور کیا جا سکتا ہے:

  1. قابل اعتماد محور نقطہ حساب کو یقینی بنانے کے لئے بائیں اور دائیں سلاخوں کی تعداد کو بہتر بنائیں
  2. زیادہ سے زیادہ تنگ ہونے سے بچنے کے لئے سٹاپ نقصان کو کچھ حد تک کھو دیں
  3. کم سے کم منافع کا ہدف طے کریں تاکہ بار بار واپسی کی تجارت کو کم کیا جاسکے
  4. بہترین ترتیب تلاش کرنے کے لئے مختلف مصنوعات اور پیرامیٹرز پر ٹیسٹ

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کو مزید بہتر بنانے کی گنجائش ہے:

  1. محور کی پیشرفتوں کی وشوسنییتا کا اندازہ کرنے کے لئے دیگر اشارے شامل کریں
  2. قیمت کے رجحانات کا تعین کرنے کے لئے مشین لرننگ ماڈل شامل کریں
  3. سگنل کی حساسیت کو بہتر بنانے کے لئے ہائی فریکوئنسی ڈیٹا کا استعمال کریں
  4. متحرک طور پر پوزیشنوں کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے پوزیشن سائزنگ ماڈیول متعارف کرانے
  5. حقیقی ٹریڈنگ لاگت کا حساب کرنے کے لئے تفصیلی اکاؤنٹ ماڈیول کو مربوط کریں

یہ اصلاحات حکمت عملی کی جیت کی شرح ، منافع بخش اور استحکام کو بہتر بنا سکتی ہیں۔

نتیجہ

خلاصہ یہ ہے کہ ، یہ محور الٹ نظریہ پر مبنی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ خطرات کو کنٹرول کرنے کے لئے اسٹاپ نقصان کو اپنانے کے دوران تجارتی سگنلز کے طور پر قیمت کی پیشرفت کے محور پوائنٹس کا استعمال کرتا ہے۔ اس حکمت عملی کو نافذ کرنا آسان اور وسیع پیمانے پر قابل اطلاق ہے ، جس سے یہ ایک عملی مقداری تجارتی حکمت عملی بن جاتی ہے۔ لیکن اس میں کچھ خطرات بھی شامل ہیں اور حقیقی تجارت میں زیادہ سے زیادہ ترتیب تلاش کرنے کے لئے مزید جانچ اور اصلاح کی ضرورت ہے۔


/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Weekly Returns with Benchmark', overlay=true, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=25, 
     commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

////////////
// Inputs //

// Pivot points inputs
leftBars   = input(2, group = "Pivot Points")
rightBars  = input(1, group = "Pivot Points")

// Styling inputs
prec       = input(1, title='Return Precision',                            group = "Weekly Table")
from_date  = input(timestamp("01 Jan 3000 00:00 +0000"), "From Date", group = "Weekhly Table")
prof_color = input.color(color.green, title = "Gradient Colors", group = "Weeky Table", inline = "colors")
loss_color = input.color(color.red,   title = "",                group = "Weeky Table", inline = "colors")

// Benchmark inputs
use_cur    = input.bool(true,        title = "Use current Symbol for Benchmark", group = "Benchmark")
symb_bench = input('BTC_USDT:swap', title = "Benchmark",                        group = "Benchmark")
disp_bench = input.bool(false,       title = "Display Benchmark?",               group = "Benchmark")
disp_alpha = input.bool(false,       title = "Display Alpha?",                   group = "Benchmark")

// Pivot Points Strategy
swh = ta.pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = ta.pivotlow (leftBars, rightBars)

hprice = 0.0
hprice := not na(swh) ? swh : hprice[1]

lprice = 0.0
lprice := not na(swl) ? swl : lprice[1]

le = false
le := not na(swh) ? true : le[1] and high > hprice ? false : le[1]

se = false
se := not na(swl) ? true : se[1] and low < lprice ? false : se[1]

if le
    strategy.entry('PivRevLE', strategy.long, comment='PivRevLE', stop=hprice + syminfo.mintick)

if se
    strategy.entry('PivRevSE', strategy.short, comment='PivRevSE', stop=lprice - syminfo.mintick)

plot(hprice, color=color.new(color.green, 0), linewidth=2)
plot(lprice, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)


///////////////////
// WEEKLY TABLE //

new_week = weekofyear(time[1]) != weekofyear(time)
new_year = year(time) != year(time[1])

eq       = strategy.equity
bench_eq = close

// benchmark eq
bench_eq_htf = request.security(symb_bench, timeframe.period, close)

if (not use_cur)
    bench_eq := bench_eq_htf

bar_pnl   = eq / eq[1] - 1
bench_pnl = bench_eq / bench_eq[1] - 1



// Current Weekly P&L
cur_week_pnl  = 0.0
cur_week_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                 time >= from_date and (time[1] < from_date or new_week) ? bar_pnl : 
                 (1 + cur_week_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1

// Current Yearly P&L
cur_year_pnl  = 0.0
cur_year_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                 time >= from_date and (time[1] < from_date or new_year) ? bar_pnl : 
                 (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1


// Current Weekly P&L - Bench
bench_cur_week_pnl  = 0.0
bench_cur_week_pnl := bar_index == 0 or (time[1] < from_date and time >= from_date) ? 0 : 
                       time >= from_date and new_week ? bench_pnl : 
                       (1 + bench_cur_week_pnl[1]) * (1 + bench_pnl) - 1 

// Current Yearly P&L - Bench
bench_cur_year_pnl  = 0.0
bench_cur_year_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                       time >= from_date and (time[1] < from_date  or new_year) ? bench_pnl : 
                       (1 + bench_cur_year_pnl[1]) * (1 + bench_pnl) - 1




var week_time = array.new_int(0)
var year_time = array.new_int(0)

var week_pnl = array.new_float(0)
var year_pnl = array.new_float(0)

var bench_week_pnl = array.new_float(0)
var bench_year_pnl = array.new_float(0)


// Filling weekly / yearly pnl arrays
if array.size(week_time) > 0
    if weekofyear(time) == weekofyear(array.get(week_time, array.size(week_time) - 1))
        array.pop(week_pnl)
        array.pop(bench_week_pnl)
        array.pop(week_time)


if array.size(year_time) > 0
    if year(time) == year(array.get(year_time, array.size(year_time) - 1))
        array.pop(year_pnl)
        array.pop(bench_year_pnl)
        array.pop(year_time)


if (time >= from_date)
    array.push(week_time, time)
    array.push(year_time, time)
    
    array.push(week_pnl, cur_week_pnl)
    array.push(year_pnl, cur_year_pnl)
    
    array.push(bench_year_pnl, bench_cur_year_pnl)
    array.push(bench_week_pnl, bench_cur_week_pnl)


// Weekly P&L Table  

table_size = size.tiny
var weekly_table = table(na)

if array.size(year_pnl) > 0 and barstate.islastconfirmedhistory

    weekly_table := table.new(position.bottom_right, 
                 columns=56, rows=array.size(year_pnl) * 3 + 5, border_width=1)

// Fill weekly performance
    table.cell(weekly_table, 0, 0,  'Perf', 
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)


    for numW = 1 to 53 by 1
        table.cell(weekly_table, numW, 0,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)


    table.cell(weekly_table, 54, 0, ' ',    
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)
    table.cell(weekly_table, 55, 0, 'Year', 
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)

    max_abs_y = math.max(math.abs(array.max(year_pnl)), math.abs(array.min(year_pnl)))
    max_abs_m = math.max(math.abs(array.max(week_pnl)), math.abs(array.min(week_pnl)))

    
    for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1 by 1
        table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1,
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size=table_size)
                 
        table.cell(weekly_table, 53, yi + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
                 
        table.cell(weekly_table, 54, yi + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)

        y_color = color.from_gradient(array.get(year_pnl, yi), -max_abs_y, max_abs_y, loss_color, prof_color) 

        table.cell(weekly_table, 55, yi + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size=table_size)
    
    int iw_row= na
    int iw_col= na

    for wi = 0 to array.size(week_time) - 2 by 1
        w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
        w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))

        w_color = color.from_gradient(array.get(week_pnl, wi), -max_abs_m, max_abs_m, loss_color, prof_color)
        
        if iw_row + 1 == w_row and iw_col + 1 == w_col
            table.cell(weekly_table, w_col, w_row-1,
                 str.tostring(math.round(array.get(week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
        else
            table.cell(weekly_table, w_col, w_row,
                 str.tostring(math.round(array.get(week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
        
        
        iw_row:= w_row
        iw_col:= w_col


    // Fill benchmark performance
    next_row =  array.size(year_pnl) + 1  

    if (disp_bench)
    
        table.cell(weekly_table, 0,  next_row, 'Bench', 
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
        
        for numW = 1 to 53 by 1
            table.cell(weekly_table, numW, next_row,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)

        table.cell(weekly_table, 54, next_row, ' '   ,   
                 bgcolor = #999999, text_size=table_size)
        table.cell(weekly_table, 55, next_row, 'Year',   
                 bgcolor = #999999, text_size=table_size)
    
        max_bench_abs_y = math.max(math.abs(array.max(bench_year_pnl)), math.abs(array.min(bench_year_pnl)))
        max_bench_abs_w = math.max(math.abs(array.max(bench_week_pnl)), math.abs(array.min(bench_week_pnl)))
    
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size=table_size)

            table.cell(weekly_table, 53, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
            
            table.cell(weekly_table, 54, yi + 1 + next_row + 1, ' ', 
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
                 
            y_color = color.from_gradient(array.get(bench_year_pnl, yi), -max_bench_abs_y, max_bench_abs_y, loss_color, prof_color)
            table.cell(weekly_table, 55, yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_year_pnl, yi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size=table_size)
     
    
        int iw_row1= na
        int iw_col1= na

        for wi = 0 to array.size(week_time) - 1 by 1
            w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))
        
            w_color = color.from_gradient(array.get(bench_week_pnl, wi), -max_bench_abs_w, max_bench_abs_w, loss_color, prof_color)
    
            if iw_row1 + 1 == w_row and iw_col1 + 1 == w_col
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row    , 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_week_pnl, wi) * 100, prec)),
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
            else
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
                
            iw_row1:= w_row
            iw_col1:= w_col
    
    
// Fill Alpha
    if (disp_alpha)
    
        // columns
        next_row :=  array.size(year_pnl) * 2 + 3   
        table.cell(weekly_table, 0,  next_row, 'Alpha', 
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)


        for numW = 1 to 53 by 1
            table.cell(weekly_table, numW, next_row,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)


        table.cell(weekly_table, 54, next_row, ' '   ,  
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
        table.cell(weekly_table, 55, next_row, 'Year',  
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
        
        
        
        max_alpha_abs_y = 0.0
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            if (math.abs(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi)) > max_alpha_abs_y)
                max_alpha_abs_y := math.abs(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi))
    
        max_alpha_abs_w = 0.0
        for wi = 0 to array.size(week_pnl) - 1 by 1
            if (math.abs(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) > max_alpha_abs_w)
                max_alpha_abs_w := math.abs(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi))
    
    
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size= table_size)
                 
            table.cell(weekly_table, 53, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
                 
            table.cell(weekly_table, 54, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)

            y_color = color.from_gradient(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi), -max_alpha_abs_y, max_alpha_abs_y, loss_color, prof_color)
            table.cell(weekly_table, 55, yi + 1 + next_row + 1,
                 str.tostring(math.round((array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi)) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size= table_size)
     
     
        int iw_row2= na
        int iw_col2= na
        
        for wi = 0 to array.size(week_time) - 1 by 1
            w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))
            w_color = color.from_gradient(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi), -max_alpha_abs_w, max_alpha_abs_w, loss_color, prof_color)
    
            if iw_row2 + 1 == w_row and iw_col2 + 1 == w_col
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row , 
                     str.tostring(math.round((array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) * 100, prec)), 
                     bgcolor=w_color, text_size= table_size)
            else
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row + 1 , 
                     str.tostring(math.round((array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) * 100, prec)), 
                     bgcolor=w_color, text_size= table_size)
        
            iw_row2:= w_row
            iw_col2:= w_col


مزید