وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

مثبت بارس فیصد بریک آؤٹ حکمت عملی

مصنف:چاؤ ژانگ، تاریخ: 2024-01-08 10:32:25
ٹیگز:

img

جائزہ

مثبت سلاخوں کی فیصد بریکآؤٹ حکمت عملی قیمت کی کارروائی کے فیصلوں پر مبنی ایک مقداری تجارتی حکمت عملی ہے۔ یہ اس بات کا تعین کرنے کے لئے کہ آیا مارکیٹ فی الحال اپ ٹرینڈ کی حالت میں ہے یا نہیں اس کے لئے ایک مخصوص مدت میں اپ ٹرینڈ موم بتیوں کی فیصد کا حساب لگاتا ہے۔ جب اپ ٹرینڈ موم بتیوں کی فیصد صارف کی وضاحت کردہ اوپری حد سے زیادہ ہوتی ہے تو ، حکمت عملی کا فیصلہ ہوتا ہے کہ مارکیٹ فی الحال اپ ٹرینڈ میں ہے اور طویل عرصے تک جاتی ہے۔ جب فیصد صارف کی وضاحت کردہ نیچے کی حد سے کم ہوتا ہے تو ، حکمت عملی کا فیصلہ ہوتا ہے کہ مارکیٹ فی الحال ڈاؤن ٹرینڈ میں ہے اور مختصر ہوجاتی ہے۔

حکمت عملی منطق

اس حکمت عملی کا بنیادی اشارے اپ ٹرینڈ موم بتیوں کی فیصد ہے۔ ایک اپ ٹرینڈ موم بتی پچھلی کم سے نیچے کھلتی ہے اور کھلی سطح سے اوپر بند ہوجاتی ہے ، جس سے اس مدت کے دوران قیمت میں اضافہ ہوتا ہے۔ حکمت عملی صارف کے ذریعہ طے شدہ نظرثانی کی مدت میں اپ ٹرینڈ موم بتیوں کی تعداد گنتی ہے اور تمام موم بتیوں میں اپ ٹرینڈ موم بتیوں کے فیصد کا حساب لگاتی ہے۔ جب فیصد اوپری حد سے زیادہ ہوتا ہے تو ، حکمت عملی کا فیصلہ ہوتا ہے کہ مارکیٹ مستقل اپ ٹرینڈ میں ہے اور طویل ہوجاتی ہے۔ جب فیصد نچلی حد سے کم ہوتا ہے تو ، حکمت عملی کا فیصلہ ہوتا ہے کہ مارکیٹ نیچے کی طرف بڑھ رہی ہے اور مختصر ہوجاتی ہے۔ اسٹاپ نقصان اور منافع حاصل کرنے کے احکامات صارف کے ذریعہ طے شدہ اسٹاپ نقصان کے طریقہ کار کے مطابق طے کیے جاتے ہیں۔

مثال کے طور پر ، اگر صارف نے نظرثانی کی مدت کو 20 ، اوپری حد 70 ، نچلی حد 30 پر مقرر کیا ہے تو ، حکمت عملی تازہ ترین 20 موم بتیوں کا سراغ لگاتی ہے۔ اگر ان میں سے 16 اپ ٹرینڈ موم بتیاں ہیں تو ، فیصد 16/20=80 ہوگا۔ چونکہ 80٪ 70٪ اوپری حد سے زیادہ ہے ، لہذا حکمت عملی ایک لمبا آرڈر انجام دے گی۔ اگر تازہ ترین 20 موم بتیوں میں سے صرف 5 اپ ٹرینڈ موم بتیاں ہیں تو ، فیصد 5/20=25٪ ہوگا۔ یہ 30٪ نچلی حد سے کم ہے ، حکمت عملی ایک مختصر آرڈر انجام دے گی۔

فوائد کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم فوائد یہ ہیں:

  1. حکمت عملی کا منطق سادہ اور بدیہی ہے، سمجھنے میں آسان ہے؛
  2. یہ صرف ایک اشارے پر انحصار کرتا ہے ، جس سے زیادہ فٹنگ کا خطرہ کم ہوتا ہے۔
  3. صارفین مختلف مصنوعات کے لئے پیرامیٹرز کو اپنی مرضی کے مطابق کر سکتے ہیں؛
  4. اس میں بڑے نقصانات سے بچنے کے لیے سٹاپ نقصان/پائدا لینے کے فنکشنز شامل ہیں۔
  5. پوزیشنوں سے پہلے باہر نکلنے کے بغیر ریورس ٹریڈنگ کی اجازت دیں، رجحانات کو تیزی سے ٹریک کریں.

خطرے کا تجزیہ

اس حکمت عملی کے اہم خطرات یہ ہیں:

  1. صرف ایک اشارے پر انحصار کرنے سے غلط سگنل پیدا ہوسکتے ہیں۔
  2. پیرامیٹرز overfitting کے لئے شکار ہیں، زندہ کارکردگی بہت مختلف ہو سکتے ہیں؛
  3. اسٹاپ نقصان کو قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے، جس سے نقصانات پیدا ہوتے ہیں۔
  4. ریورس ٹریڈنگ نقصانات کو بڑھا سکتی ہے۔
  5. کارکردگی نمونے پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے، الگ الگ ٹیسٹ کی ضرورت ہوتی ہے.

خطرات کو کم کیا جا سکتا ہے:

  1. غلط سگنل سے بچنے کے لئے فلٹرز کا اضافہ؛
  2. نقصانات کو محدود کرنے کے لئے سٹاپ نقصان منطق کو بہتر بنانا؛
  3. زیادہ سے زیادہ نقصان کے سائز کا اندازہ لگانا اور کنٹرول کرنا۔
  4. مختلف علامتوں پر الگ الگ ٹیسٹ.

اصلاح کی ہدایات

اس حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے اہم سمتوں میں شامل ہیں:

  1. غلط سگنل سے بچنے کے لئے حجم جیسے معاون اشارے شامل کرنا؛
  2. سٹاپ نقصان کے طریقوں کو بہتر بنانا، جیسے ٹریلنگ سٹاپ نقصان؛
  3. انٹری فلٹرز کو شامل کرنا جیسے بولنگر بینڈز کا بریک آؤٹ۔
  4. مختلف علامتوں کے لئے اپ ٹرینڈ موم بتیوں کے زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کی جانچ؛
  5. زیادہ سے زیادہ استعمال کا اندازہ لگانا اور نقصانات کے سائز کو کنٹرول کرنا۔

نتیجہ

مثبت سلاخوں کی فی صد بریک آؤٹ حکمت عملی میں اعدادوشمار کے ذریعہ اپ ٹرینڈز / ڈاؤن ٹرینڈز کے تسلسل کا فیصلہ کرکے رجحانات کو پکڑنے کے لئے ایک آسان اور سیدھا منطق ہے۔ یہ سمجھنے میں آسان اور صارف دوست ہے ، ابتدائی کوانٹس کے لئے موزوں ہے۔ لیکن ایک ہی اشارے اور پیرامیٹر کی اصلاح پر انحصار کرنے سے مختلف مارکیٹوں میں مستحکم منافع بخش ہونے کے لئے رسک کنٹرول میں مزید بہتری کی ضرورت ہوتی ہے۔


/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © ZenAndTheArtOfTrading 
// © TweakerID

// Based on the calculations by ZenAndTheArtOfTrading, I added stop loss, take profit and reverse line codes.
// The Positive Bars % calculates the number of green (positive) bars, relative to a lookback period, defined 
// by the user. If the percentage is low, it means that there was a bigger number of red candles in the 
// lookback period. The strategy goes long when the percentage is high and short when it's low, although
// this logic can be reversed with positive results on different time frames.

//@version=4
strategy("Positive Bars % Strat", 
     overlay=true, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value=100, 
     initial_capital=10000, 
     commission_value=0.04, 
     calc_on_every_tick=false, 
     slippage=0)

direction = input(0, title = "Strategy Direction", type=input.integer, minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))

/////////////////////// STRATEGY INPUTS ////////////////////////////////////////
title1=input(true, "-----------------Strategy Inputs-------------------")  

lookback = input(title="Lookback", type=input.integer, defval=13)
upperLimit = input(title="Upper Limit", type=input.integer, defval=70)
lowerLimit = input(title="Lower Limit", type=input.integer, defval=30)

/////////////////////// BACKTESTER /////////////////////////////////////////////
title2=input(true, "-----------------General Inputs-------------------")  

// Backtester General Inputs
i_SL=input(true, title="Use Stop Loss and Take Profit")
i_SLType=input(defval="ATR Stop", title="Type Of Stop", options=["Strategy Stop", "Swing Lo/Hi", "ATR Stop"])
i_SPL=input(defval=10, title="Swing Point Lookback")
i_PercIncrement=input(defval=2, step=.1, title="Swing Point SL Perc Increment")*0.01
i_ATR = input(14, title="ATR Length")
i_ATRMult = input(10, step=.1, title="ATR Multiple")
i_TPRRR = input(1.6, step=.1, title="Take Profit Risk Reward Ratio")

// Bought and Sold Boolean Signal
bought = strategy.position_size > strategy.position_size[1] 
 or strategy.position_size < strategy.position_size[1]

// Price Action Stop and Take Profit
LL=(lowest(i_SPL))*(1-i_PercIncrement)
HH=(highest(i_SPL))*(1+i_PercIncrement)
LL_price = valuewhen(bought, LL, 0)
HH_price = valuewhen(bought, HH, 0)
entry_LL_price = strategy.position_size > 0 ? LL_price : na 
entry_HH_price = strategy.position_size < 0 ? HH_price : na 
tp=strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - entry_LL_price)*i_TPRRR
stp=strategy.position_avg_price - (entry_HH_price - strategy.position_avg_price)*i_TPRRR

// ATR Stop
ATR=atr(i_ATR)*i_ATRMult
ATRLong = ohlc4 - ATR
ATRShort = ohlc4 + ATR
ATRLongStop = valuewhen(bought, ATRLong, 0)
ATRShortStop = valuewhen(bought, ATRShort, 0)
LongSL_ATR_price = strategy.position_size > 0 ? ATRLongStop : na 
ShortSL_ATR_price = strategy.position_size < 0 ? ATRShortStop : na 
ATRtp=strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - LongSL_ATR_price)*i_TPRRR
ATRstp=strategy.position_avg_price - (ShortSL_ATR_price - strategy.position_avg_price)*i_TPRRR

// Strategy Stop
float LongStop = na
float ShortStop = na
float StratTP = na
float StratSTP = na

/////////////////////// STRATEGY LOGIC /////////////////////////////////////////

//Calculations
positiveBars = 0
for i = (lookback - 1) to 0
    if close[i] > open[i]
        positiveBars := positiveBars + 1
positiveBarsPercent = (positiveBars / lookback) * 100

BUY=positiveBarsPercent >= upperLimit
SELL=positiveBarsPercent <= lowerLimit

//Trading Inputs
DPR=input(true, "Allow Direct Position Reverse")
reverse=input(false, "Reverse Trades")

// Entries
if reverse
    if not DPR
        strategy.entry("long", strategy.long, when=SELL and strategy.position_size == 0)
        strategy.entry("short", strategy.short, when=BUY and strategy.position_size == 0)
    else     
        strategy.entry("long", strategy.long, when=SELL)
        strategy.entry("short", strategy.short, when=BUY)
else
    if not DPR 
        strategy.entry("long", strategy.long, when=BUY and strategy.position_size == 0)
        strategy.entry("short", strategy.short, when=SELL and strategy.position_size == 0)
    else
        strategy.entry("long", strategy.long, when=BUY)
        strategy.entry("short", strategy.short, when=SELL)


SL= i_SLType == "Swing Lo/Hi" ? entry_LL_price : i_SLType == "ATR Stop" ? LongSL_ATR_price : LongStop
SSL= i_SLType == "Swing Lo/Hi" ? entry_HH_price : i_SLType == "ATR Stop" ? ShortSL_ATR_price : ShortStop
TP= i_SLType == "Swing Lo/Hi" ? tp : i_SLType == "ATR Stop" ? ATRtp : StratTP
STP= i_SLType == "Swing Lo/Hi" ? stp : i_SLType == "ATR Stop" ? ATRstp : StratSTP

strategy.exit("TP & SL", "long", limit=TP, stop=SL, when=i_SL)
strategy.exit("TP & SL", "short", limit=STP, stop=SSL, when=i_SL)

/////////////////////// PLOTS //////////////////////////////////////////////////

plot(i_SL and strategy.position_size > 0 ? SL : na , title='SL', style=plot.style_cross, color=color.red)
plot(i_SL and strategy.position_size < 0 ? SSL : na , title='SSL', style=plot.style_cross, color=color.red)
plot(i_SL and strategy.position_size > 0 ? TP : na, title='TP', style=plot.style_cross, color=color.green)
plot(i_SL and strategy.position_size < 0 ? STP : na, title='STP', style=plot.style_cross, color=color.green)
// Draw price action setup arrows
plotshape(BUY ? 1 : na, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, 
 color=color.green, title="Bullish Setup", size=size.auto)
plotshape(SELL ? 1 : na, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, 
 color=color.red, title="Bearish Setup", size=size.auto)

مزید