Chiến lược dừng lỗ sau xu hướng siêu kép


Ngày tạo: 2023-11-16 15:50:54 sửa đổi lần cuối: 2023-11-16 15:50:54
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 704
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược dừng lỗ sau xu hướng siêu kép

Tổng quan

Chiến lược này dựa trên chỉ số trung bình di chuyển phẳng siêu mạnh và chỉ số tương đối mạnh, thiết kế cơ chế theo dõi xu hướng kép, có thể xác định chính xác xu hướng thị trường và thiết lập điểm dừng lỗ hợp lý. Chiến lược có điểm dừng theo dõi xu hướng, điểm dừng theo xu hướng và đánh giá xu hướng kép, có thể kiểm soát hiệu quả rủi ro của từng giao dịch, thu được lợi nhuận siêu mạnh trong xu hướng.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán đường trung bình di chuyển trơn siêu mạnh ((Super Trend) để xác định hướng của xu hướng chính. Đường trung bình di chuyển trơn siêu mạnh có thể xác định chính xác hướng của xu hướng và cung cấp điểm nhập cảnh lý tưởng.

  2. Xây dựng chỉ số tương đối mạnh (RSI) để hỗ trợ đánh giá xu hướng. RSI cao là khu vực mua quá mức, biểu thị xu hướng thị trường bò; RSI thấp là khu vực bán quá mức, biểu thị xu hướng thị trường gấu.

  3. Khi giá đóng cửa vượt qua đường trung bình di chuyển của chỉ số siêu mạnh, hãy làm nhiều hơn; Khi giá đóng cửa rơi xuống đường trung bình di chuyển của chỉ số siêu mạnh, hãy làm trống.

  4. Đặt điểm dừng lỗ một cách hợp lý. Khi làm nhiều, hãy sử dụng chỉ số di chuyển trung bình bằng phẳng siêu mạnh mẽ làm điểm dừng lỗ, với chỉ số di chuyển trung bình bằng phẳng siêu mạnh mẽ cộng với điểm dừng lợi nhuận hợp lý; Khi làm trống, sử dụng chỉ số di chuyển trung bình bằng phẳng siêu mạnh mẽ làm điểm dừng lỗ, với chỉ số di chuyển trung bình bằng phẳng siêu mạnh mẽ trừ điểm dừng lợi nhuận hợp lý.

  5. Điểm dừng sẽ được di chuyển theo biến động của thị trường. Nếu thị trường phát triển theo hướng thuận lợi, đường dừng sẽ di chuyển theo hướng thuận lợi, đảm bảo lợi nhuận.

  6. Khi RSI phù hợp với hướng của chỉ số chuyển động trung bình siêu mạnh, nó cho thấy xu hướng hiện tại là mạnh mẽ, lúc này chiến lược sẽ được đưa vào. Khi RSI không phù hợp với hướng của chỉ số chuyển động trung bình siêu mạnh, nó cho thấy khả năng biến đổi xu hướng, lúc này chiến lược sẽ tạm thời rời khỏi.

Phân tích lợi thế

  • Cơ chế phán đoán xu hướng kép, có thể làm giảm tín hiệu sai và tăng cường sự ổn định của chiến lược.

  • Điểm dừng lỗ di chuyển theo xu hướng, có thể khóa lợi nhuận tối đa và tránh dừng lỗ quá sớm.

  • Sử dụng chỉ số RSI, bạn có thể lọc ra một số tín hiệu giao dịch yếu.

  • Đặt điểm dừng hợp lý để tối đa hóa lợi nhuận.

  • Các tham số chiến lược có thể được điều chỉnh và có thể được tối ưu hóa theo các giống và đặc điểm của trường hợp khác nhau.

  • Chiến lược rút lui có thể kiểm soát được, có khả năng quản lý rủi ro mạnh mẽ.

Phân tích rủi ro

  • Nếu gặp sự kiện bất ngờ, chẳng hạn như thông báo chính sách quan trọng, thị trường có thể biến động mạnh, dẫn đến điểm dừng lỗ bị phá vỡ, gây tổn thất lớn. Bạn có thể nới lỏng điểm dừng lỗ một cách thích hợp, hoặc rời khỏi sân trước khi sự kiện rủi ro quan trọng xảy ra.

  • Thiết lập tham số không đúng cách có thể dẫn đến việc thiết lập điểm dừng lỗ không hợp lý, mở rộng lỗ hoặc thu hẹp lợi nhuận. Có thể tìm kiếm sự kết hợp tham số tối ưu bằng cách lặp lại.

  • Trong giai đoạn hỗn hợp đa không gian, RSI và chỉ số di chuyển trơn của chỉ số siêu mạnh có thể có một số lệch, dẫn đến tín hiệu giao dịch sai của chiến lược. Tại thời điểm này, bạn có thể tạm thời không giao dịch, chờ đợi xu hướng rõ ràng để tham gia.

Hướng tối ưu hóa

  • Tối ưu hóa tham số chu kỳ ATR để phù hợp hơn với các đặc điểm của các giống khác nhau.

  • Tối ưu hóa các thiết lập tham số RSI để tìm các điều kiện phán đoán xu hướng phụ trợ ổn định và đáng tin cậy hơn

  • Kết hợp với các chỉ số khác, chẳng hạn như băng Brin, KDJ, để thiết lập cơ sở nhập cảnh và xuất cảnh chính xác hơn.

  • Thử nghiệm các chiến lược dừng khác nhau, chẳng hạn như theo dõi dừng, dừng thang, dừng đường bóng, để tối ưu hóa mức độ lợi nhuận.

  • Điều chỉnh chiến lược quản lý vị trí theo kết quả phản hồi để giảm rủi ro giao dịch đơn lẻ.

Tóm tắt

Chiến lược này có tính ổn định và khả năng lợi nhuận bền vững. Cơ chế phán đoán xu hướng kép có thể lọc tiếng ồn hiệu quả, chiến lược dừng lỗ có thể khóa lợi nhuận và kiểm soát rủi ro. Bằng cách liên tục tối ưu hóa các tham số và điều kiện nhập cảnh, chiến lược có thể hoạt động tốt trong các môi trường thị trường khác nhau.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-11-09 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ 
//  -----------------------------------------------------------------------------
//  Copyright 2019 Mauricio Pimenta | exit490
//  SuperTrend with Trailing Stop Loss script may be freely distributed under the MIT license.
//
//  Permission is hereby granted, free of charge, 
//  to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), 
//  to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, 
//  publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, 
//  subject to the following conditions:
//
//  The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.
//
//  THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, 
//  EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, 
//  FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, 
//  DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, 
//  OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
//
//  -----------------------------------------------------------------------------
//
//  Authors:  @exit490
//  Revision: v1.0.0
//  Date:     5-Aug-2019
//
//  Description
//  ===========
//  SuperTrend is a moving stop and reversal line based on the volatility (ATR).
//  The strategy will ride up your stop loss when price moviment 1%.
//  The strategy will close your operation when the market price crossed the stop loss.
//  The strategy will close operation when the line based on the volatility will crossed
//
//  The strategy has the following parameters:
//
//  INITIAL STOP LOSS - Where can isert the value to first stop.
//  POSITION TYPE - Where can to select trade position.
//  ATR PERIOD - To select number of bars back to execute calculation
//  ATR MULTPLIER - To add a multplier factor on volatility
//  BACKTEST PERIOD - To select range.
//  
//  -----------------------------------------------------------------------------
//  Disclaimer:
//    1. I am not licensed financial advisors or broker dealers. I do not tell you 
//       when or what to buy or sell. I developed this software which enables you 
//       execute manual or automated trades multplierFactoriplierFactoriple trades using TradingView. The 
//       software allows you to set the criteria you want for entering and exiting 
//       trades.
//    2. Do not trade with money you cannot afford to lose.
//    3. I do not guarantee consistent profits or that anyone can make money with no 
//       effort. And I am not selling the holy grail.
//    4. Every system can have winning and losing streaks.
//    5. Money management plays a large role in the results of your trading. For 
//       example: lot size, account size, broker leverage, and broker margin call 
//       rules all have an effect on results. Also, your Take Profit and Stop Loss 
//       settings for individual pair trades and for overall account equity have a 
//       major impact on results. If you are new to trading and do not understand 
//       these items, then I recommend you seek education materials to further your
//       knowledge.
//
//    YOU NEED TO FIND AND USE THE TRADING SYSTEM THAT WORKS BEST FOR YOU AND YOUR 
//    TRADING TOLERANCE.
//
//    I HAVE PROVIDED NOTHING MORE THAN A TOOL WITH OPTIONS FOR YOU TO TRADE WITH THIS PROGRAM ON TRADINGVIEW.
//    
//    I accept suggestions to improve the script.
//    If you encounter any problems I will be happy to share with me.
//  -----------------------------------------------------------------------------
//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //

strategy(title='DEO SESSSION', shorttitle='DEO S', overlay=true, precision=8, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, backtest_fill_limits_assumption=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=1000, currency=currency.USD, linktoseries=true)

//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //

// === BACKTEST RANGE ===
backTestSectionFrom = input(title='════════════ FROM ════════════', defval=true)


// selected dates 
i_startTime     = input(title="START FILTER", defval=timestamp("02 Jan 2023 00:00 +0000"), group="RISK MANAGEMENT", tooltip="Start date & time to begin searching for setups")
i_endTime       = input(title="END FILTER", defval=timestamp("12 Dec 2100 00:00 +0000"), group="RISK MANAGEMENT", tooltip="End date & time to stop searching for setups")
afterStartDate = true

//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //

parameterSection = input(title='══════════ STRATEGY ══════════', defval=true)
// === INPUT TO SELECT POSITION ===
positionType = input.string(defval='LONG', title='Position Type', options=['LONG', 'SHORT'])

// === INPUT TO SELECT INITIAL STOP LOSS
initialStopLossPercent = input.float(defval=3.0, minval=0.0, title='Initial Stop Loss')

// === INPUT TO SELECT BARS BACK
barsBack = input(title='ATR Period', defval=1)

// === INPUT TO SELECT MULTPLIER FACTOR 
multplierFactor = input.float(title='ATR multplierFactoriplier', step=0.1, defval=3.0)


RSI = input.int(title='RSI', defval=7, minval=1, maxval=100)

calcSection = input(title='══════════ LOT CALC ══════════', defval=true)
accountBalance = input.float(title="ACCOUNT BALANCE", defval=250000, minval=1,  group="INPUTS")
entryPrice = input.float(title="ENTRY PRICE", defval=100, minval=1,  group="INPUTS")
slPrice = input.float(title="STOP LOSS PRICE", defval=100, minval=1,  group="INPUTS")
riskPer = input.float(title="RISK USD", defval=1, minval=0.1,  group="INPUTS")
lotSize = input.float(title="LOT SIZE", defval=10, minval=0.1,  group="INPUTS")

RiskSize = riskPer
qtyLongTargetPrice = math.abs((RiskSize / ((entryPrice - slPrice) * syminfo.pointvalue)) / lotSize)

trendcSection = input(title='══════════ TREND LINE ══════════', defval=true)
// ema trend 
tLen = input.int(200, minval=1, title="Trend Line")
tSrc = input(close, title="Source")
thisEma = ta.ema(tSrc, tLen)
plot(thisEma, title = "Trend Line",color=#ffffff)

MTSection = input(title='══════════ MT LOGIN ══════════', defval=true)
exchange = input.string(defval='MT5', title='EXCHANGE',  options=['MT4', 'MT5'])
mtLogin= input.string(defval="", title='MT LOGIN', group = "mt")
mtPassword =input.string(defval='', title='MT PASSWORD',  group = "mt")
mtServer =input.string(defval='', title='MT SERVER', group = "mt")
mtIsOn = input.string(defval='ON', title='STRATEGY ON', options=['ON', 'OFF'])
mtEntryMode = input.string(defval='CLOSE OPEN', title='ENTRY MODE', options=['CLOSE OPEN', 'OPEN'])

displaySection = input(title='══════════ DISPLAY LOGIN ══════════', defval=true)
displayTable = input(title="DISPLAY TABLE", defval=false, group = 'PRODUCTION', tooltip = "MAKES YOUR STRATEGY TRIGGER SLOWER")



//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //

// LOGIC TO FIND DIRECTION WHEN THERE IS TREND CHANGE ACCORDING VOLATILITY
atr = multplierFactor * ta.atr(barsBack)

longStop = hl2 - atr
longStopPrev = nz(longStop[1], longStop)
longStop := close[1] > longStopPrev ? math.max(longStop, longStopPrev) : longStop

shortStop = hl2 + atr
shortStopPrev = nz(shortStop[1], shortStop)
shortStop := close[1] < shortStopPrev ? math.min(shortStop, shortStopPrev) : shortStop

direction = 1
direction := nz(direction[1], direction)
direction := direction == -1 and close > shortStopPrev ? 1 : direction == 1 and close < longStopPrev ? -1 : direction


longColor = color.blue
shortColor = color.blue

var valueToPlot = 0.0
var colorToPlot = color.white

if direction == 1
    valueToPlot := longStop
    colorToPlot := color.green
    colorToPlot
else
    valueToPlot := shortStop
    colorToPlot := color.red
    colorToPlot

//RSI

src = close

ep = 2 * RSI - 1
auc = ta.ema(math.max(src - src[1], 0), ep)
adc = ta.ema(math.max(src[1] - src, 0), ep)
x1 = (RSI - 1) * (adc * 70 / (100 - 70) - auc)
ub = x1 >= 0 ? src + x1 : src + x1 * (100 - 70) / 70
x2 = (RSI - 1) * (adc * 30 / (100 - 30) - auc)
lb = x2 >= 0 ? src + x2 : src + x2 * (100 - 30) / 30

//Affichage
plot(math.avg(ub, lb), color=color.white ,linewidth=1, title='RSI')
plot(valueToPlot == 0.0 ? na : valueToPlot, title='Action Line', linewidth=2, color=color.new(colorToPlot, 0))
plotshape(direction == 1 and direction[1] == -1 ? longStop : na, title='Buy', style=shape.labelup, location=location.absolute, size=size.normal, text='Buy', textcolor=color.new(color.white, 0), color=color.new(color.green, 0))
plotshape(direction == -1 and direction[1] == 1 ? shortStop : na, title='Sell', style=shape.labeldown, location=location.absolute, size=size.normal, text='Sell', textcolor=color.new(color.white, 0), color=color.new(color.red, 0))



p_ma1 = plot(valueToPlot, title = "ST", color = color.rgb(255, 236, 66))
p_ma2 = plot(math.avg(ub, lb), title = "RSI", color = color.rgb(234, 0, 255))
// Definitions: Trends
TrendUp1() =>
    valueToPlot > math.avg(ub, lb)
TrendDown1() =>
    valueToPlot < math.avg(ub, lb)

trendColor1 = TrendUp1() ? color.rgb(255, 236, 66, 85): TrendDown1() ? color.rgb(234, 0, 255, 85) : color.rgb(255, 255, 255, 85)
fill(p_ma1, p_ma2, color=trendColor1)


longCondition () =>
    ta.crossover(close, valueToPlot)

shortCondition () =>
    ta.crossunder(close, valueToPlot)

IsLongShort() =>
    strategy.position_size != 0

getNewLotSize() => 
    math.abs(riskPer / (close - valueToPlot))

// plot(getNewLotSize(), "new lot size")
newLotS = getNewLotSize()


alertManagement = str.tostring(exchange) + "," + str.tostring(mtLogin) +  "," +str.tostring(mtPassword) + "," 
alertManagement += str.tostring(mtServer) + "," + str.tostring(newLotS)
// alertManagement += str.tostring(stopLoss) + "," + str.tostring(applyingSL) + "," + str.tostring(applyTrailingStop)  + "," 
// alertManagement += str.tostring(exchange) + "," + str.tostring(exchangeAccount) + "," + str.tostring(slAmount)  + "," + str.tostring(closeTpAmount) + "," 
// alertManagement += str.tostring(exchangeLeverage) + "," + str.tostring(exchangeLeverageType) + "," 
// alertManagement += str.tostring(mtLogin) + "," + str.tostring(mtPassword) + "," + str.tostring(mtServer)  + "," + str.tostring(mtLot) + "," 
// alertManagement += str.tostring(mtTp) + "," + str.tostring(mtTs) + "," + str.tostring(orderStrategy) 


// alertManagement = "alertManagement"
myStop = 0.0
myTarget = 0.0

if (longCondition())
    qtyLongTargetPrice := math.abs((RiskSize / ((close - valueToPlot) * syminfo.pointvalue)) / lotSize)
    if IsLongShort()
        strategy.close_all(comment = "close all entries")
    strategy.entry("LONG", strategy.long, qty=12, comment="LONG", alert_message=alertManagement)
    strategy.exit("TPL", "LONG", stop=valueToPlot, limit= close + (close - valueToPlot), comment="Target", alert_message=alertManagement)

if (shortCondition())
    qtyLongTargetPrice := math.abs((RiskSize / ((close - valueToPlot) * syminfo.pointvalue)) / lotSize)
    if IsLongShort()
        strategy.close_all(comment = "close all entries")
    strategy.entry("SHORT", strategy.short, qty=12, comment="SHORT", alert_message=alertManagement)
    strategy.exit("TPS", "SHORT", stop=valueToPlot, limit= close + (close - valueToPlot), comment="Target", alert_message=alertManagement)


// Calculate the average profit per open trade
// avgProfit = profitSum / strategy.opentrades

getTotalProfit()=>
    // Sum the profit of all open trades
    profitSum = 0.0
    for tradeNumber = 0 to strategy.closedtrades - 1
        if strategy.closedtrades.profit(tradeNumber) > 0
            profitSum += strategy.closedtrades.profit(tradeNumber)
    result = profitSum

getTotalLoss()=>
    // Sum the profit of all open trades
    lossSum = 0.0
    for tradeNumber = 0 to strategy.closedtrades - 1
        if strategy.closedtrades.profit(tradeNumber) < 0
            lossSum += strategy.closedtrades.profit(tradeNumber)
    result = lossSum


maxLossRun()=>
    lossRun = 0.0
    currentMaxLoss = 0.0
    for tradeNo = 0 to strategy.closedtrades - 1
        if strategy.closedtrades.profit(tradeNo) < 0.0
            lossRun += strategy.closedtrades.profit(tradeNo)
        else 
            currentMaxLoss := math.min(currentMaxLoss, lossRun)  
            lossRun := 0.0
    result = currentMaxLoss



TotalTrades() =>
	strategy.closedtrades + strategy.opentrades

maxDrawDown() =>
    maxDrawdown = 0.0
    for tradeNo = 0 to strategy.closedtrades - 1
        maxDrawdown := math.max(maxDrawdown, strategy.closedtrades.max_drawdown(tradeNo))
    result = maxDrawdown

maxRunUp() =>
    maxRunup = 0.0
    for tradeNo = 0 to strategy.closedtrades - 1
        maxRunup := math.max(maxRunup, strategy.closedtrades.max_runup(tradeNo))
    result = maxRunup

tradeMaxLossReached() =>
    maxLoss = 0.0
    for tradeNo = 0 to strategy.closedtrades - 1
        maxLoss := math.min(maxLoss, strategy.closedtrades.profit(tradeNo))
    result = maxLoss


tradingStartTime() =>
    strategy.closedtrades.entry_time(0)





daysBetween(t1, t2) => (t1 - t2) / 86400000

// Table
var InfoPanel = table.new(position = position.bottom_right, columns = 2, rows = 40, border_width = 1)
ftable(_table_id, _column, _row, _text, _bgcolor) => 
    table.cell(_table_id, _column, _row, _text, 0, 0, color.black, text.align_right, text.align_center, size.small, _bgcolor)

tfString(int timeInMs) =>
    // @function    Produces a string corresponding to the input time in days, hours, and minutes.
    // @param       (series int) A time value in milliseconds to be converted to a string variable. 
    // @returns     (string) A string variable reflecting the amount of time from the input time.
    float s  = timeInMs / 100000
    float m  = s / 60
    float h  = m / 60
    float d  = h / 24
    float mo = d / 30.416
    int tm   = math.floor(m % 60)
    int tr   = math.floor(h % 24)
    int td   = math.floor(d % 30.416)
    int tmo  = math.floor(mo % 12)
    int ys   = math.floor(d / 365)
    
    string result = 
      switch
        d == 30 and tr == 10 and tm == 30 => "1M"
        d == 7  and tr == 0  and tm == 0  => "1W"
        =>
            string yStr  = ys  ? str.tostring(ys)  + "Y "  : ""
            string moStr = tmo ? str.tostring(tmo) + "M "  : ""
            string dStr  = td  ? str.tostring(td)  + "D "  : ""
            string hStr  = tr  ? str.tostring(tr)  + "H "  : ""
            string mStr  = tm  ? str.tostring(tm)  + "min" : ""
            yStr + moStr + dStr + hStr + mStr


          
if displayTable
    maxLossRunInMarket= maxLossRun()
    maxLossReached = tradeMaxLossReached()
    tradeMaxLossReached = tradeMaxLossReached()
    tradingInDays=daysBetween(time, tradingStartTime())
    totalTrades=TotalTrades()