یہ حکمت عملی بنیادی طور پر بولنگر بینڈ اور آر ایس آئی اشارے کو یکجا کرتی ہے تاکہ تجارتی سگنلز کا فیصلہ کیا جاسکے ، جو کہ ایک عام فرانکنسٹین حکمت عملی ہے۔ یہ بولنگر بینڈ کے ذریعہ رجحان کی سمت کا فیصلہ کرکے اور آر ایس آئی کے ذریعہ اندراجات اور اسٹاپ نقصان سے باہر نکلنے کے لئے زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی صورتحال کا پتہ لگانے کے ذریعہ مختلف اشارے کے فوائد کو مربوط کرتی ہے۔
موجودہ قیمت کے رجحان کا فیصلہ کرنے کے لئے بولنگر بینڈ کے درمیانی بینڈ ، اوپری بینڈ اور نچلے بینڈ کا استعمال کریں۔ جب قیمت اوپری بینڈ کو توڑتی ہے تو ، اسے تیزی کا رجحان سمجھا جاتا ہے۔ جب یہ نچلے بینڈ کو توڑتی ہے تو ، اسے bearish رجحان سمجھا جاتا ہے۔
بولنگر بینڈ کی چوڑائی (اوپر اور نچلے بینڈ کے مابین فرق) موجودہ مارکیٹ کی اتار چڑھاؤ کی عکاسی کرسکتا ہے۔ جب چوڑائی بڑھتی ہے تو اس کا مطلب یہ ہوتا ہے کہ اتار چڑھاؤ بڑھتا ہے اور آر ایس آئی زیادہ خریدنے اور فروخت کی صورتحال کو بہتر طور پر پہچان سکتا ہے۔
آر ایس آئی اشارے میں زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے کی صورتحال کا جائزہ لیا جاتا ہے۔ 70 سے اوپر کا علاقہ زیادہ خریدنے کا علاقہ ہے اور 30 سے نیچے کا علاقہ زیادہ فروخت ہونے کا علاقہ ہے۔ بہتر خطرہ انعام کے تناسب حاصل کرنے کے لئے زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت ہونے والے علاقوں میں داخل ہونے سے گریز کریں۔
مخصوص تجارتی سگنل: (1) بلش سگنل: قیمت اوپری بینڈ سے گزرتی ہے اور آر ایس آئی زیادہ نہیں ہے (آر ایس آئی 70 سے کم ہے) (2) bearish سگنل: قیمت نچلے بینڈ کے ذریعے توڑتا ہے اور RSI oversold نہیں ہے (RSI 30 سے زیادہ)
اسٹاپ نقصان: طویل تجارت کے لئے ، جب آر ایس آئی 70 سے نیچے ٹوٹ جاتا ہے تو نقصان کو روکیں۔ مختصر تجارت کے لئے ، جب آر ایس آئی 30 سے اوپر ٹوٹ جاتا ہے تو نقصان کو روکیں۔
اس حکمت عملی کے فوائد یہ ہیں:
متعدد اشارے کو ضم کرنے سے زیادہ جامع معلومات اور قابل اعتماد سگنل ملتے ہیں۔
مجموعی رجحان کا تعین کرنے کے لئے بولنگر بینڈ کا استعمال کرتے ہوئے بڑی چالوں کو پکڑتا ہے.
آر ایس آئی اشارے سے غیر ضروری خطرات سے بچنے کے لئے مقامی سطح پر زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کی سطح کا پتہ لگایا جاتا ہے۔
سٹاپ نقصان کا طریقہ کار کافی سخت ہے، جو نقصانات کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔
اس حکمت عملی میں مندرجہ ذیل خطرات بھی ہیں:
بولنگر بینڈ اور آر ایس آئی دونوں ناکام ہوسکتے ہیں، جس کے نتیجے میں غلط ٹریڈنگ سگنل ہوتے ہیں۔
اگرچہ سٹاپ نقصان ہے، غلط سٹاپ نقصان پوائنٹس اب بھی بڑے نقصانات کی قیادت کر سکتے ہیں.
بہت کثرت سے تجارت سے ٹرانزیکشن لاگت اور سلائڈج میں اضافہ ہوتا ہے۔
پیرامیٹرز کی غلط اصلاح سے زیادہ فٹنگ ہوسکتی ہے۔
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں بہتر بنایا جاسکتا ہے:
بہترین پیرامیٹرز تلاش کرنے کے لئے مختلف پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ کریں.
سٹاپ نقصان کے طریقوں کی لچک میں اضافہ کریں، جیسے ADDR / ATR سٹاپ نقصان، ٹریلنگ سٹاپ نقصان وغیرہ.
پوزیشن سائزنگ کی حکمت عملی شامل کریں، جیسے فکسڈ فریکشن، مارٹنگل وغیرہ.
سگنل فلٹر کرنے کے لئے مزید اشارے شامل کریں، جیسے حجم وغیرہ.
موافقت پذیر پیرامیٹر کی اصلاح کے لئے مشین لرننگ کا استعمال کریں.
داخلہ کے وقت کو بہتر بنائیں، داخلہ سے پہلے تصدیق کے سگنل کا انتظار کریں۔
خلاصہ یہ ہے کہ یہ ایک عام فرینک اسٹائن حکمت عملی ہے جس میں متعدد اشارے ملتے ہیں۔ اس میں بولنگر بینڈ اور آر ایس آئی کے فوائد کو شامل کیا جاتا ہے تاکہ زیادہ خریدنے اور زیادہ فروخت کے خطرات سے بچتے ہوئے رجحانات کو پکڑ سکیں۔ پیرامیٹر کی مناسب اصلاح اور اسٹاپ نقصان کے انتظام کے ساتھ ، اچھے نتائج حاصل کیے جاسکتے ہیں۔ لیکن اس میں کچھ خطرات بھی ہیں اور استحکام کو بہتر بنانے کے لئے مزید اصلاح کی ضرورت ہے۔ مجموعی طور پر ، حکمت عملی کا خیال معقول ہے اور اس میں بہتری کی گنجائش ہے۔
/*backtest start: 2023-09-24 00:00:00 end: 2023-10-24 00:00:00 period: 2h basePeriod: 15m 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/ // © evillalobos1123 //@version=5 strategy("Villa Dinamic Pivot Supertrend Strategy", overlay=true, calc_on_every_tick = true, default_qty_type = strategy.fixed) //INPUTS ema_b = input.bool(false, "Use Simple EMA Filter", group = "Strategy Inputs") ema_b_ang = input.bool(true, "Use DEMA Angle Filter", group = "Strategy Inputs") dema_b = input.bool(true, "Use DEMA Filter", group = "Strategy Inputs") st_sig = input.bool(false, "Take Every Supertrend Signal" , group = "Strategy Inputs") take_p = input.bool(true, "Stop Loss at Supertrend", group = "Strategy Inputs") din_tp = input.bool(false, "2 Steps Take Profit", group = "Strategy Inputs") move_sl = input.bool(true, "Move SL", group = "Strategy Inputs") sl_atr = input.float(2.5, "Stop Loss ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs") tp_atr = input.float(4, "Take Profit ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs") din_tp_qty = input.int(50, "2 Steps TP qty%", group = "Strategy Inputs") dema_a_filter = input.float(0, "DEMA Angle Threshold (+ & -)", group = "Strategy Inputs") dema_a_look = input.int(1, "DEMA Angle Lookback", group = "Strategy Inputs") dr_test = input.string("Backtest", "Testing", options = ["Backtest", "Forwardtest", "All"], group = "Strategy Inputs") not_in_trade = strategy.position_size == 0 //Backtesting date range start_year = input.int(2021, "Backtesting start year", group = "BT Date Range") start_month = input.int(1, "Backtesting start month", group = "BT Date Range") start_date = input.int(1, "Backtesting start day", group = "BT Date Range") end_year = input.int(2021, "Backtesting end year", group = "BT Date Range") end_month = input.int(12, "Backtesting end month", group = "BT Date Range") end_date = input.int(31, "Backtesting end day", group = "BT Date Range") bt_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year, start_month, start_date, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, end_year, end_month, end_date, 0, 0)) //Forward testing date range start_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting start year", group = "FT Date Range") start_month_f = input.int(1, "Forwardtesting start month", group = "FT Date Range") start_date_f = input.int(1, "Forwardtesting start day", group = "FT Date Range") end_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting end year", group = "FT Date Range") end_month_f = input.int(03, "Forwardtesting end month", group = "FT Date Range") end_date_f = input.int(26, "Forwardtesting end day", group = "FT Date Range") ft_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year_f, start_month_f, start_date_f, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, end_year_f, end_month_f, end_date_f, 0, 0)) //date condition date_range_cond = if dr_test == "Backtest" bt_date_range else if dr_test == "Forwardtest" ft_date_range else true //INDICATORS //PIVOT SUPERTREND prd = input.int(2, "PVT ST Pivot Point Period", group = "Pivot Supertrend") Factor=input.float(3, "PVT ST ATR Factor", group = "Pivot Supertrend") Pd=input.int(9 , "PVT ST ATR Period", group = "Pivot Supertrend") // get Pivot High/Low float ph = ta.pivothigh(prd, prd) float pl = ta.pivotlow(prd, prd) // calculate the Center line using pivot points var float center = na float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : na if lastpp if na(center) center := lastpp else //weighted calculation center := (center * 2 + lastpp) / 3 // upper/lower bands calculation Up = center - (Factor * ta.atr(Pd)) Dn = center + (Factor * ta.atr(Pd)) // get the trend float TUp = na float TDown = na Trend = 0 TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1) Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown // check and plot the signals bsignal = Trend == 1 and Trend[1] == -1 ssignal = Trend == -1 and Trend[1] == 1 //get S/R levels using Pivot Points float resistance = na float support = na support := pl ? pl : support[1] resistance := ph ? ph : resistance[1] //DEMA dema_ln = input.int(200, "DEMA Len", group = 'D-EMAs') dema_src = input.source(close, "D-EMAs Source", group = 'D-EMAs') ema_fd = ta.ema(dema_src, dema_ln) dema = (2*ema_fd)-(ta.ema(ema_fd,dema_ln)) //EMA ema1_l = input.int(21, "EMA 1 Len", group = 'D-EMAs') ema2_l = input.int(50, "EMA 2 Len", group = 'D-EMAs') ema3_l = input.int(200, "EMA 3 Len", group = 'D-EMAs') ema1 = ta.ema(dema_src, ema1_l) ema2 = ta.ema(dema_src, ema2_l) ema3 = ta.ema(dema_src, ema3_l) //Supertrend Periods = input.int(21, "ST ATR Period", group = "Normal Supertrend") src_st = input.source(hl2, "ST Supertrend Source", group = "Normal Supertrend") Multiplier = input.float(2.0 , "ST ATR Multiplier", group = "Normal Supertrend") changeATR= true atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods) atr3= changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2 up=src_st-(Multiplier*atr3) up1 = nz(up[1],up) up := close[1] > up1 ? math.max(up,up1) : up dn=src_st+(Multiplier*atr3) dn1 = nz(dn[1], dn) dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn trend = 1 trend := nz(trend[1], trend) trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1 sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1 //ATR atr = ta.atr(14) ///CONDITIONS //BUY /// ema simple ema_cond_b = if ema_b ema1 > ema2 and ema2 > ema3 else true ///ema angle dema_angle_rad = math.atan((dema - dema[dema_a_look])/0.0001) dema_angle = dema_angle_rad * (180/math.pi) dema_ang_cond_b = if ema_b_ang if dema_angle >= dema_a_filter true else false else true ///ema distance dema_cond_b = if dema_b close > dema else true //supertrends ///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1) pvt_cond_b = bsignal st_cond_b = if st_sig buySignal and Trend == 1 else false st_entry_cond = pvt_cond_b or st_cond_b ///stop loss tp sl_b = if take_p if trend == 1 up else close - (atr * sl_atr) else close - (atr * sl_atr) tp_b = if take_p if trend == 1 close + ((close - up) * (tp_atr / sl_atr)) else close + (atr * tp_atr) else close + (atr * tp_atr) //position size init_cap = strategy.equity pos_size_b = math.round((init_cap * .01) / (close - sl_b)) ent_price = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) var sl_b_n = 0.0 var tp_b_n = 0.0 longCondition = (ema_cond_b and dema_cond_b and dema_ang_cond_b and st_entry_cond and date_range_cond and not_in_trade) if (longCondition) strategy.entry("Long", strategy.long, qty = pos_size_b) sl_b_n := sl_b tp_b_n := tp_b ent_price := strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) if (up[1] < ent_price and up >= ent_price and trend[0] == 1) if din_tp strategy.close("Long", qty_percent = din_tp_qty) if move_sl sl_b_n := ent_price strategy.exit("Exit", "Long", stop =sl_b_n, limit = tp_b_n) //sell ///ema simple ema_cond_s = if ema_b ema1 < ema2 and ema2 < ema3 else true //ema distance dema_cond_s = if dema_b close < dema else true //dema angle dema_ang_cond_s = if ema_b_ang if dema_angle <= (dema_a_filter * -1) true else false else true //supertrends ///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1) pvt_cond_s = ssignal st_cond_s = if st_sig sellSignal and Trend == -1 else false st_entry_cond_s = pvt_cond_s or st_cond_s ///stop loss tp sl_s = if take_p if trend == -1 dn else close + (atr * sl_atr) else close + (atr * sl_atr) tp_s = if take_p if trend == -1 close - ((dn - close) * (tp_atr / sl_atr)) else close - (atr * tp_atr) else close - (atr * tp_atr) shortCondition = (ema_cond_s and dema_cond_s and dema_ang_cond_s and st_entry_cond_s and not_in_trade) pos_size_s = math.round((init_cap * .01) / (sl_s - close)) var sl_s_n = 0.0 var tp_s_n = 0.0 if (shortCondition) strategy.entry("Short", strategy.short, qty = pos_size_s) sl_s_n := sl_s tp_s_n := tp_s if (dn[1] > ent_price and dn <= ent_price and trend[0] == -1) if din_tp strategy.close("Short", qty_percent = din_tp_qty) if move_sl sl_s_n := ent_price strategy.exit("Exit", "Short", stop = sl_s_n, limit = tp_s_n)