اس حکمت عملی میں QQE Mod اشارے ، SSL ہائبرڈ اشارے اور ودہ اتار دھماکے کے اشارے شامل ہیں ، جو تجارتی سگنل بناتے ہیں اور متعدد اشارے پر مبنی جذبات کی بریکآؤٹ حکمت عملی سے تعلق رکھتے ہیں۔ یہ بریکآؤٹ سے پہلے مارکیٹ کے جذبات کا اندازہ لگا سکتا ہے ، جس سے غلط بریکآؤٹ سے بچنے سے بچتا ہے ، جو نسبتا high اعلی معیار کی بریکآؤٹ حکمت عملی ہے۔
اس حکمت عملی کا بنیادی منطق تین اشارے کی طرف سے تشکیل تجارتی فیصلوں پر مبنی ہے:
QQE موڈ اشارے: یہ اشارے RSI اشارے کو بہتر بناتا ہے تاکہ اسے مارکیٹ کے جذبات کا جائزہ لینے میں زیادہ حساس بنایا جاسکے۔ یہ حکمت عملی اسے نچلی الٹ اور اوپری الٹ سگنل کا تعین کرنے کے لئے استعمال کرتی ہے۔
ایس ایس ایل ہائبرڈ اشارے: یہ اشارے مارکیٹ کے اشاروں کا تعین کرنے کے لئے متعدد چلتے ہوئے اوسط کی توڑ کی صورتحال پر جامع طور پر غور کرتا ہے۔ یہ حکمت عملی چینل کی توڑ کے نمونوں کا تعین کرنے کے لئے اس کا استعمال کرتی ہے۔
واڑہ اتار دھماکے کا اشارہ: یہ اشارے چینل کے اندر قیمتوں کی دھماکہ خیز طاقت کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ حکمت عملی اس کا استعمال اس بات کا تعین کرنے کے لئے کرتی ہے کہ آیا بریک آؤٹ کے دوران رفتار کافی ہے۔
جب QQE اشارے نیچے کی تبدیلی کا اشارہ جاری کرتا ہے ، SSL اشارے چینل کے اوپری وقفے کو ظاہر کرتا ہے ، اور ودہ اتار اشارے دھماکہ خیز رفتار کا تعین کرتا ہے ، تو یہ حکمت عملی خریدنے کا فیصلہ پیدا کرتی ہے۔ جب تین اشارے متضاد سگنل سنکرون طور پر جاری کرتے ہیں تو ، یہ فروخت کے فیصلے کرتا ہے۔
اس حکمت عملی میں زیادہ سے زیادہ حد تک منافع میں مقفل کرنے کے لئے عین مطابق اسٹاپ نقصان اور منافع لینا بھی مقرر کیا گیا ہے ، جو ایک اعلی معیار کی جذبات پر مبنی بریک آؤٹ حکمت عملی ہے۔
اس حکمت عملی کے مندرجہ ذیل فوائد ہیں:
اس حکمت عملی کے اہم خطرات میں شامل ہیں:
مذکورہ بالا خطرات سے نمٹنے کے لیے اشارے کے پیرامیٹرز کو زیادہ مستحکم بنانے کے لیے ایڈجسٹ کرنے اور زیادہ منافع کی شرح حاصل کرنے کے لیے مناسب طریقے سے انعقاد کی مدت بڑھانے کی تجویز کی گئی ہے۔
اس حکمت عملی کو مندرجہ ذیل پہلوؤں میں مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے:
یہ حکمت عملی ایک موثر جذبات پر مبنی بریک آؤٹ حکمت عملی بنانے کے لئے متعدد مرکزی دھارے کے جذبات کے اشارے کے فوائد کو مربوط کرتی ہے۔ یہ بہت سارے کم معیار کے بریک آؤٹ سے پیدا ہونے والے خطرات سے کامیابی کے ساتھ گریز کرتی ہے ، اور منافع کو مقفل کرنے کے لئے اعلی صحت سے متعلق اسٹاپ نقصان کے تصورات کی خصوصیات رکھتی ہے۔ یہ سیکھنے اور فائدہ اٹھانے کے قابل ایک پختہ اور قابل اعتماد بریک آؤٹ حکمت عملی ہے۔ مسلسل پیرامیٹر کی اصلاح اور ماڈل کی پیش گوئی کے ساتھ ، اس میں زیادہ مستقل حد سے زیادہ منافع پیدا کرنے کی صلاحیت ہے۔
/*backtest start: 2023-12-17 00:00:00 end: 2024-01-16 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // Strategy based on the 3 indicators: // - QQE MOD // - SSL Hybrid // - Waddah Attar Explosion // // Strategy was designed for the purpose of back testing. // See strategy documentation for info on trade entry logic. // // Credits: // - QQE MOD: Mihkel00 (https://www.tradingview.com/u/Mihkel00/) // - SSL Hybrid: Mihkel00 (https://www.tradingview.com/u/Mihkel00/) // - Waddah Attar Explosion: shayankm (https://www.tradingview.com/u/shayankm/) //@version=5 strategy("QQE MOD + SSL Hybrid + Waddah Attar Explosion", overlay=false) // ============================================================================= // STRATEGY INPUT SETTINGS // ============================================================================= // --------------- // Risk Management // --------------- swingLength = input.int(10, "Swing High/Low Lookback Length", group='Strategy: Risk Management', tooltip='Stop Loss is calculated by the swing high or low over the previous X candles') accountRiskPercent = input.float(2, "Account percent loss per trade", step=0.1, group='Strategy: Risk Management', tooltip='Each trade will risk X% of the account balance') // ---------- // Date Range // ---------- start_year = input.int(title='Start Date', defval=2022, minval=2010, maxval=3000, group='Strategy: Date Range', inline='1') start_month = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='1', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) start_date = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='1', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31]) end_year = input.int(title='End Date', defval=2023, minval=1800, maxval=3000, group='Strategy: Date Range', inline='2') end_month = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='2', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) end_date = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='2', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31]) in_date_range = true // ============================================================================= // INDICATORS // ============================================================================= // ------- // QQE MOD // ------- RSI_Period = input.int(6, title='RSI Length', group='Indicators: QQE Mod Settings') SF = input.int(6, title='RSI Smoothing', group='Indicators: QQE Mod Settings') QQE = input.int(3, title='Fast QQE Factor', group='Indicators: QQE Mod Settings') ThreshHold = input.int(3, title='Thresh-hold', group='Indicators: QQE Mod Settings') qqeSrc = input(close, title='RSI Source', group='Indicators: QQE Mod Settings') Wilders_Period = RSI_Period * 2 - 1 Rsi = ta.rsi(qqeSrc, RSI_Period) RsiMa = ta.ema(Rsi, SF) AtrRsi = math.abs(RsiMa[1] - RsiMa) MaAtrRsi = ta.ema(AtrRsi, Wilders_Period) dar = ta.ema(MaAtrRsi, Wilders_Period) * QQE longband = 0.0 shortband = 0.0 trend = 0 DeltaFastAtrRsi = dar RSIndex = RsiMa newshortband = RSIndex + DeltaFastAtrRsi newlongband = RSIndex - DeltaFastAtrRsi longband := RSIndex[1] > longband[1] and RSIndex > longband[1] ? math.max(longband[1], newlongband) : newlongband shortband := RSIndex[1] < shortband[1] and RSIndex < shortband[1] ? math.min(shortband[1], newshortband) : newshortband cross_1 = ta.cross(longband[1], RSIndex) trend := ta.cross(RSIndex, shortband[1]) ? 1 : cross_1 ? -1 : nz(trend[1], 1) FastAtrRsiTL = trend == 1 ? longband : shortband length = input.int(50, minval=1, title='Bollinger Length', group='Indicators: QQE Mod Settings') qqeMult = input.float(0.35, minval=0.001, maxval=5, step=0.1, title='BB Multiplier', group='Indicators: QQE Mod Settings') basis = ta.sma(FastAtrRsiTL - 50, length) dev = qqeMult * ta.stdev(FastAtrRsiTL - 50, length) upper = basis + dev lower = basis - dev //qqe_color_bar = RsiMa - 50 > upper ? #00c3ff : RsiMa - 50 < lower ? #ff0062 : color.gray // Zero cross QQEzlong = 0 QQEzlong := nz(QQEzlong[1]) QQEzshort = 0 QQEzshort := nz(QQEzshort[1]) QQEzlong := RSIndex >= 50 ? QQEzlong + 1 : 0 QQEzshort := RSIndex < 50 ? QQEzshort + 1 : 0 Zero = hline(0, color=color.white, linestyle=hline.style_dotted, linewidth=1, display=display.none) RSI_Period2 = input.int(6, title='RSI Length', group='Indicators: QQE Mod Settings') SF2 = input.int(5, title='RSI Smoothing', group='Indicators: QQE Mod Settings') QQE2 = input.float(1.61, title='Fast QQE2 Factor', group='Indicators: QQE Mod Settings') ThreshHold2 = input.int(3, title='Thresh-hold', group='Indicators: QQE Mod Settings') src2 = input(close, title='RSI Source', group='Indicators: QQE Mod Settings') Wilders_Period2 = RSI_Period2 * 2 - 1 Rsi2 = ta.rsi(src2, RSI_Period2) RsiMa2 = ta.ema(Rsi2, SF2) AtrRsi2 = math.abs(RsiMa2[1] - RsiMa2) MaAtrRsi2 = ta.ema(AtrRsi2, Wilders_Period2) dar2 = ta.ema(MaAtrRsi2, Wilders_Period2) * QQE2 longband2 = 0.0 shortband2 = 0.0 trend2 = 0 DeltaFastAtrRsi2 = dar2 RSIndex2 = RsiMa2 newshortband2 = RSIndex2 + DeltaFastAtrRsi2 newlongband2 = RSIndex2 - DeltaFastAtrRsi2 longband2 := RSIndex2[1] > longband2[1] and RSIndex2 > longband2[1] ? math.max(longband2[1], newlongband2) : newlongband2 shortband2 := RSIndex2[1] < shortband2[1] and RSIndex2 < shortband2[1] ? math.min(shortband2[1], newshortband2) : newshortband2 cross_2 = ta.cross(longband2[1], RSIndex2) trend2 := ta.cross(RSIndex2, shortband2[1]) ? 1 : cross_2 ? -1 : nz(trend2[1], 1) FastAtrRsi2TL = trend2 == 1 ? longband2 : shortband2 // Zero cross QQE2zlong = 0 QQE2zlong := nz(QQE2zlong[1]) QQE2zshort = 0 QQE2zshort := nz(QQE2zshort[1]) QQE2zlong := RSIndex2 >= 50 ? QQE2zlong + 1 : 0 QQE2zshort := RSIndex2 < 50 ? QQE2zshort + 1 : 0 hcolor2 = RsiMa2 - 50 > ThreshHold2 ? color.silver : RsiMa2 - 50 < 0 - ThreshHold2 ? color.silver : na plot(RsiMa2 - 50, color=hcolor2, title='Histo2', style=plot.style_columns, transp=50) Greenbar1 = RsiMa2 - 50 > ThreshHold2 Greenbar2 = RsiMa - 50 > upper Redbar1 = RsiMa2 - 50 < 0 - ThreshHold2 Redbar2 = RsiMa - 50 < lower plot(Greenbar1 and Greenbar2 == 1 ? RsiMa2 - 50 : na, title='QQE Up', style=plot.style_columns, color=color.new(#00c3ff, 0)) plot(Redbar1 and Redbar2 == 1 ? RsiMa2 - 50 : na, title='QQE Down', style=plot.style_columns, color=color.new(#ff0062, 0)) // ---------- // SSL HYBRID // ---------- show_Baseline = input(title='Show Baseline', defval=true) show_SSL1 = input(title='Show SSL1', defval=false) show_atr = input(title='Show ATR bands', defval=true) //ATR atrlen = input(14, 'ATR Period') mult = input.float(1, 'ATR Multi', step=0.1) smoothing = input.string(title='ATR Smoothing', defval='WMA', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA']) ma_function(source, atrlen) => if smoothing == 'RMA' ta.rma(source, atrlen) else if smoothing == 'SMA' ta.sma(source, atrlen) else if smoothing == 'EMA' ta.ema(source, atrlen) else ta.wma(source, atrlen) atr_slen = ma_function(ta.tr(true), atrlen) ////ATR Up/Low Bands upper_band = atr_slen * mult + close lower_band = close - atr_slen * mult ////BASELINE / SSL1 / SSL2 / EXIT MOVING AVERAGE VALUES maType = input.string(title='SSL1 / Baseline Type', defval='HMA', options=['SMA', 'EMA', 'DEMA', 'TEMA', 'LSMA', 'WMA', 'MF', 'VAMA', 'TMA', 'HMA', 'JMA', 'Kijun v2', 'EDSMA', 'McGinley']) len = input(title='SSL1 / Baseline Length', defval=60) SSL2Type = input.string(title='SSL2 / Continuation Type', defval='JMA', options=['SMA', 'EMA', 'DEMA', 'TEMA', 'WMA', 'MF', 'VAMA', 'TMA', 'HMA', 'JMA', 'McGinley']) len2 = input(title='SSL 2 Length', defval=5) SSL3Type = input.string(title='EXIT Type', defval='HMA', options=['DEMA', 'TEMA', 'LSMA', 'VAMA', 'TMA', 'HMA', 'JMA', 'Kijun v2', 'McGinley', 'MF']) len3 = input(title='EXIT Length', defval=15) src = input(title='Source', defval=close) tema(src, len) => ema1 = ta.ema(src, len) ema2 = ta.ema(ema1, len) ema3 = ta.ema(ema2, len) 3 * ema1 - 3 * ema2 + ema3 kidiv = input.int(defval=1, maxval=4, title='Kijun MOD Divider') jurik_phase = input(title='* Jurik (JMA) Only - Phase', defval=3) jurik_power = input(title='* Jurik (JMA) Only - Power', defval=1) volatility_lookback = input(10, title='* Volatility Adjusted (VAMA) Only - Volatility lookback length') //MF beta = input.float(0.8, minval=0, maxval=1, step=0.1, title='Modular Filter, General Filter Only - Beta') feedback = input(false, title='Modular Filter Only - Feedback') z = input.float(0.5, title='Modular Filter Only - Feedback Weighting', step=0.1, minval=0, maxval=1) //EDSMA ssfLength = input.int(title='EDSMA - Super Smoother Filter Length', minval=1, defval=20) ssfPoles = input.int(title='EDSMA - Super Smoother Filter Poles', defval=2, options=[2, 3]) //EDSMA get2PoleSSF(src, length) => PI = 2 * math.asin(1) arg = math.sqrt(2) * PI / length a1 = math.exp(-arg) b1 = 2 * a1 * math.cos(arg) c2 = b1 c3 = -math.pow(a1, 2) c1 = 1 - c2 - c3 ssf = 0.0 ssf := c1 * src + c2 * nz(ssf[1]) + c3 * nz(ssf[2]) ssf get3PoleSSF(src, length) => PI = 2 * math.asin(1) arg = PI / length a1 = math.exp(-arg) b1 = 2 * a1 * math.cos(1.738 * arg) c1 = math.pow(a1, 2) coef2 = b1 + c1 coef3 = -(c1 + b1 * c1) coef4 = math.pow(c1, 2) coef1 = 1 - coef2 - coef3 - coef4 ssf = 0.0 ssf := coef1 * src + coef2 * nz(ssf[1]) + coef3 * nz(ssf[2]) + coef4 * nz(ssf[3]) ssf ma(type, src, len) => float result = 0 if type == 'TMA' result := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(len / 2)), math.floor(len / 2) + 1) result if type == 'MF' ts = 0. b = 0. c = 0. os = 0. //---- alpha = 2 / (len + 1) a = feedback ? z * src + (1 - z) * nz(ts[1], src) : src //---- b := a > alpha * a + (1 - alpha) * nz(b[1], a) ? a : alpha * a + (1 - alpha) * nz(b[1], a) c := a < alpha * a + (1 - alpha) * nz(c[1], a) ? a : alpha * a + (1 - alpha) * nz(c[1], a) os := a == b ? 1 : a == c ? 0 : os[1] //---- upper = beta * b + (1 - beta) * c lower = beta * c + (1 - beta) * b ts := os * upper + (1 - os) * lower result := ts result if type == 'LSMA' result := ta.linreg(src, len, 0) result if type == 'SMA' // Simple result := ta.sma(src, len) result if type == 'EMA' // Exponential result := ta.ema(src, len) result if type == 'DEMA' // Double Exponential e = ta.ema(src, len) result := 2 * e - ta.ema(e, len) result if type == 'TEMA' // Triple Exponential e = ta.ema(src, len) result := 3 * (e - ta.ema(e, len)) + ta.ema(ta.ema(e, len), len) result if type == 'WMA' // Weighted result := ta.wma(src, len) result if type == 'VAMA' // Volatility Adjusted /// Copyright © 2019 to present, Joris Duyck (JD) mid = ta.ema(src, len) dev = src - mid vol_up = ta.highest(dev, volatility_lookback) vol_down = ta.lowest(dev, volatility_lookback) result := mid + math.avg(vol_up, vol_down) result if type == 'HMA' // Hull result := ta.wma(2 * ta.wma(src, len / 2) - ta.wma(src, len), math.round(math.sqrt(len))) result if type == 'JMA' // Jurik /// Copyright © 2018 Alex Orekhov (everget) /// Copyright © 2017 Jurik Research and Consulting. phaseRatio = jurik_phase < -100 ? 0.5 : jurik_phase > 100 ? 2.5 : jurik_phase / 100 + 1.5 beta = 0.45 * (len - 1) / (0.45 * (len - 1) + 2) alpha = math.pow(beta, jurik_power) jma = 0.0 e0 = 0.0 e0 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(e0[1]) e1 = 0.0 e1 := (src - e0) * (1 - beta) + beta * nz(e1[1]) e2 = 0.0 e2 := (e0 + phaseRatio * e1 - nz(jma[1])) * math.pow(1 - alpha, 2) + math.pow(alpha, 2) * nz(e2[1]) jma := e2 + nz(jma[1]) result := jma result if type == 'Kijun v2' kijun = math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len)) //, (open + close)/2) conversionLine = math.avg(ta.lowest(len / kidiv), ta.highest(len / kidiv)) delta = (kijun + conversionLine) / 2 result := delta result if type == 'McGinley' mg = 0.0 mg := na(mg[1]) ? ta.ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * math.pow(src / mg[1], 4)) result := mg result if type == 'EDSMA' zeros = src - nz(src[2]) avgZeros = (zeros + zeros[1]) / 2 // Ehlers Super Smoother Filter ssf = ssfPoles == 2 ? get2PoleSSF(avgZeros, ssfLength) : get3PoleSSF(avgZeros, ssfLength) // Rescale filter in terms of Standard Deviations stdev = ta.stdev(ssf, len) scaledFilter = stdev != 0 ? ssf / stdev : 0 alpha = 5 * math.abs(scaledFilter) / len edsma = 0.0 edsma := alpha * src + (1 - alpha) * nz(edsma[1]) result := edsma result result ///SSL 1 and SSL2 emaHigh = ma(maType, high, len) emaLow = ma(maType, low, len) maHigh = ma(SSL2Type, high, len2) maLow = ma(SSL2Type, low, len2) ///EXIT ExitHigh = ma(SSL3Type, high, len3) ExitLow = ma(SSL3Type, low, len3) ///Keltner Baseline Channel BBMC = ma(maType, close, len) useTrueRange = input(true) multy = input.float(0.2, step=0.05, title='Base Channel Multiplier') Keltma = ma(maType, src, len) range_1 = useTrueRange ? ta.tr : high - low rangema = ta.ema(range_1, len) upperk = Keltma + rangema * multy lowerk = Keltma - rangema * multy //Baseline Violation Candle open_pos = open * 1 close_pos = close * 1 difference = math.abs(close_pos - open_pos) atr_violation = difference > atr_slen InRange = upper_band > BBMC and lower_band < BBMC //SSL1 VALUES Hlv = int(na) Hlv := close > emaHigh ? 1 : close < emaLow ? -1 : Hlv[1] sslDown = Hlv < 0 ? emaHigh : emaLow //EXIT VALUES Hlv3 = int(na) Hlv3 := close > ExitHigh ? 1 : close < ExitLow ? -1 : Hlv3[1] sslExit = Hlv3 < 0 ? ExitHigh : ExitLow base_cross_Long = ta.crossover(close, sslExit) base_cross_Short = ta.crossover(sslExit, close) codiff = base_cross_Long ? 1 : base_cross_Short ? -1 : na //COLORS show_color_bar = input(title='Color Bars', defval=true) color_bar = close > upperk ? #00c3ff : close < lowerk ? #ff0062 : color.gray color_ssl1 = close > sslDown ? #00c3ff : close < sslDown ? #ff0062 : na //PLOTS plotarrow(codiff, colorup=color.new(#00c3ff, 20), colordown=color.new(#ff0062, 20), title='Exit Arrows', maxheight=20, offset=0, display=display.none) p1 = plot(0, color=color_bar, linewidth=3, title='MA Baseline', transp=0) barcolor(show_color_bar ? color_bar : na) // --------------------- // WADDAH ATTAR EXPLOSION // --------------------- sensitivity = input.int(180, title="Sensitivity", group='Indicators: Waddah Attar Explosion') fastLength=input.int(20, title="FastEMA Length", group='Indicators: Waddah Attar Explosion') slowLength=input.int(40, title="SlowEMA Length", group='Indicators: Waddah Attar Explosion') channelLength=input.int(20, title="BB Channel Length", group='Indicators: Waddah Attar Explosion') waeMult=input.float(2.0, title="BB Stdev Multiplier", group='Indicators: Waddah Attar Explosion') calc_macd(source, fastLength, slowLength) => fastMA = ta.ema(source, fastLength) slowMA = ta.ema(source, slowLength) fastMA - slowMA calc_BBUpper(source, length, mult) => basis = ta.sma(source, length) dev = mult * ta.stdev(source, length) basis + dev calc_BBLower(source, length, mult) => basis = ta.sma(source, length) dev = mult * ta.stdev(source, length) basis - dev t1 = (calc_macd(close, fastLength, slowLength) - calc_macd(close[1], fastLength, slowLength))*sensitivity e1 = (calc_BBUpper(close, channelLength, waeMult) - calc_BBLower(close, channelLength, waeMult)) trendUp = (t1 >= 0) ? t1 : 0 trendDown = (t1 < 0) ? (-1*t1) : 0 plot(trendUp, style=plot.style_columns, linewidth=1, color=(trendUp<trendUp[1]) ? color.lime : color.green, transp=45, title="UpTrend", display=display.none) plot(trendDown, style=plot.style_columns, linewidth=1, color=(trendDown<trendDown[1]) ? color.orange : color.red, transp=45, title="DownTrend", display=display.none) plot(e1, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.yellow, title="ExplosionLine", display=display.none) // ============================================================================= // STRATEGY LOGIC // ============================================================================= // QQE Mod qqeGreenBar = Greenbar1 and Greenbar2 qqeRedBar = Redbar1 and Redbar2 qqeBuy = qqeGreenBar and not qqeGreenBar[1] qqeSell = qqeRedBar and not qqeRedBar[1] // SSL Hybrid sslBuy = close > upperk and close > BBMC sslSell = close < lowerk and close < BBMC // Waddah Attar Explosion waeBuy = trendUp > 0 and trendUp > e1 waeSell = trendDown > 0 and trendDown > e1 inLong = strategy.position_size > 0 inShort = strategy.position_size < 0 longCondition = qqeBuy and sslBuy and waeBuy and in_date_range shortCondition = qqeSell and sslSell and waeSell and in_date_range swingLow = ta.lowest(source=low, length=swingLength) swingHigh = ta.highest(source=high, length=swingLength) longStopPercent = math.abs((1 - (swingLow / close)) * 100) shortStopPercent = math.abs((1 - (swingHigh / close)) * 100) // Position sizing (default risk 2% per trade) riskAmt = strategy.equity * accountRiskPercent / 100 longQty = math.abs(riskAmt / longStopPercent * 100) / close shortQty = math.abs(riskAmt / shortStopPercent * 100) / close if (longCondition and not inShort and not inLong) strategy.entry("Long", strategy.long, qty=longQty) strategy.exit("Long SL/TP", from_entry="Long", stop=swingLow, alert_message='Long SL Hit') buyLabel = label.new(x=bar_index, y=high[1], color=color.green, style=label.style_label_up) label.set_y(id=buyLabel, y=0) label.set_tooltip(id=buyLabel, tooltip="Risk Amt: " + str.tostring(riskAmt) + " Qty: " + str.tostring(longQty) + " Swing low: " + str.tostring(swingLow) + " Stop Percent: " + str.tostring(longStopPercent)) if (shortCondition and not inLong and not inShort) strategy.entry("Short", strategy.short, qty=shortQty) strategy.exit("Short SL/TP", from_entry="Short", stop=swingHigh, alert_message='Short SL Hit') sellLabel = label.new(x=bar_index, y=high[1], color=color.red, style=label.style_label_up) label.set_y(id=sellLabel, y=0) label.set_tooltip(id=sellLabel, tooltip="Risk Amt: " + str.tostring(riskAmt) + " Qty: " + str.tostring(shortQty) + " Swing high: " + str.tostring(swingHigh) + " Stop Percent: " + str.tostring(shortStopPercent)) openTradesInProfit() => result = 0. for i = 0 to strategy.opentrades-1 result += strategy.opentrades.profit(i) result > 0 exitLong = inLong and base_cross_Short and openTradesInProfit() strategy.close(id = "Long", when = exitLong, comment = "Closing Long", alert_message="Long TP Hit") exitShort = inShort and base_cross_Long and openTradesInProfit() strategy.close(id = "Short", when = exitShort, comment = "Closing Short", alert_message="Short TP Hit") // ============================================================================= // DATA WINDOW PLOTTING // ============================================================================= plotchar(0, "===========", "", location = location.top, color=#141823) plotchar(0, "BUY SIGNALS:", "", location = location.top, color=#141823) plotchar(0, "===========", "", location = location.top, color=#141823) plotchar(qqeBuy, "QQE Mod: Buy Signal", "", location = location.top, color=qqeBuy ? color.green : color.orange) plotchar(sslBuy, "SSL Hybrid: Buy Signal", "", location = location.top, color=sslBuy ? color.green : color.orange) plotchar(waeBuy, "Waddah Attar Explosion: Buy Signal", "", location = location.top, color=waeBuy ? color.green : color.orange) plotchar(inLong, "inLong", "", location = location.top, color=inLong ? color.green : color.orange) plotchar(exitLong, "Exit Long", "", location = location.top, color=exitLong ? color.green : color.orange) plotchar(0, "============", "", location = location.top, color=#141823) plotchar(0, "SELL SIGNALS:", "", location = location.top, color=#141823) plotchar(0, "============", "", location = location.top, color=#141823) plotchar(qqeSell, "QQE Mod: Sell Signal", "", location = location.top, color=qqeSell ? color.red : color.orange) plotchar(sslSell, "SSL Hybrid: Sell Signal", "", location = location.top, color=sslSell ? color.red : color.orange) plotchar(waeSell, "Waddah Attar Explosion: Sell Signal", "", location = location.top, color=waeSell ? color.red : color.orange) plotchar(inShort, "inShort", "", location = location.top, color=inShort ? color.red : color.orange) plotchar(exitShort, "Exit Short", "", location = location.top, color=exitShort ? color.red : color.orange)