
یہ ایک مقدار کی تجارت کی حکمت عملی ہے جس میں بیس پوائنٹس کو انٹری سگنل کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ بڑھتی ہوئی بیس پوائنٹس اور کم ہونے والی بیس پوائنٹس کا حساب لگاتا ہے اور جب قیمت ان بیس پوائنٹس کو توڑ دیتی ہے تو یہ طویل یا مختصر پوزیشن شروع کردیتی ہے۔
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر سپورٹ پوائنٹ ریورسنگ تھیوری پر مبنی ہے۔ یہ سب سے پہلے بائیں این روٹ کے لائن اور دائیں ایم روٹ کے لائن کے سپورٹ پوائنٹس کا حساب لگاتا ہے۔ اس کے بعد قیمتوں کی اصل وقت کی نگرانی کی جاتی ہے کہ آیا یہ سپورٹ پوائنٹس کو توڑتا ہے۔
جب قیمت بڑھتی ہوئی سپورٹ پوائنٹ کو توڑتی ہے تو ، یہ ظاہر کرتی ہے کہ رینچنگ کی طاقت قیمت کو آگے بڑھانے کے لئے کافی نہیں ہے ، اس وقت کم کرنا بہتر منافع حاصل کرسکتا ہے۔ جب قیمت نیچے کی حمایت کی حد کو توڑتی ہے تو ، اس کا مطلب یہ ہے کہ فضائی طاقت ختم ہوچکی ہے ، اس وقت زیادہ کرنا بہتر منافع حاصل کرسکتا ہے۔
خاص طور پر ، اس حکمت عملی نے ta.pivothigh اور ta.pivotlow افعال کے ذریعہ بڑھتی ہوئی سپورٹ پوائنٹس اور گرتی ہوئی سپورٹ پوائنٹس کا حساب لگایا ہے۔ اس کے بعد اس بات کا موازنہ کیا گیا ہے کہ آیا موجودہ اعلی ترین قیمت نے بڑھتی ہوئی سپورٹ پوائنٹس کو توڑا ہے یا نہیں ، اور اگر کم قیمت نے گرنے والی سپورٹ پوائنٹس کو توڑا ہے۔ اگر یہ ٹوٹ جاتا ہے تو ، اس کے مطابق زیادہ سے زیادہ ڈائیونگ حکمت عملی شروع کردی جاتی ہے۔
اس کے علاوہ ، اس حکمت عملی میں خطرے پر قابو پانے کے لئے اسٹاپ نقصان کا بھی استعمال کیا گیا ہے۔ خاص طور پر ، جب قیمت سپورٹ پوائنٹ کو توڑ دیتی ہے تو ، فوری طور پر آرڈر دیں ، اور اسٹاپ نقصان کو سپورٹ پوائنٹ کے دوسری طرف ترتیب دیں ، تاکہ ناکامی سے بچنے کے لئے زیادہ سے زیادہ نقصانات کو بڑھا دیا جاسکے۔
اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ.
اس حکمت عملی کے کچھ خطرات بھی ہیں جن کے بارے میں آگاہ ہونا ضروری ہے:
اس خطرے کو کم کرنے کے لئے، مندرجہ ذیل نکات پر غور کریں:
اس حکمت عملی میں مزید اصلاحات کی گنجائش موجود ہے:
یہ اصلاحات حکمت عملی کی کامیابی، منافع کی سطح اور استحکام کو بہتر بناتی ہیں۔
مجموعی طور پر ، یہ ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے جو بیس پوائنٹ الٹ نظریہ پر مبنی ہے۔ یہ قیمتوں کے توڑنے والے بیس پوائنٹس کو بطور تجارتی سگنل استعمال کرتا ہے ، جبکہ اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے خطرے کو کنٹرول کرتا ہے۔ یہ حکمت عملی لاگو کرنے میں آسان ، وسیع پیمانے پر قابل اطلاق ، ایک عملی مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ لیکن اس میں کچھ خطرات بھی ہیں جن کی مزید جانچ اور اصلاح کی ضرورت ہے تاکہ عملی استعمال میں بہترین ترتیب مل سکے۔
/*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