یہ منفرد باقاعدگی سے منظم تجارتی حکمت عملی رجحانات کی پیروی کی قسم میں آتی ہے۔ اس میں اسٹاک کی قیمتوں کے بجائے براہ راست قیمتوں کی یکساں قیمتوں کا سلسلہ استعمال کیا جاتا ہے تاکہ تجارتی سگنل پیدا کیے جاسکیں۔ اس حکمت عملی میں اعلی درجے کی پوزیشن ایڈجسٹمنٹ اور رسک مینجمنٹ تکنیک کا استعمال کیا جاتا ہے ، جو عام طور پر صرف ادارہ جاتی پورٹ فولیو مینجمنٹ میں استعمال ہوتا ہے ، جیسے کہ کموڈٹی ٹریڈنگ ایڈوائزر (سی ٹی اے) اور فیوچر فنڈز کے انتظام میں پوزیشن ایڈجسٹمنٹ کی توثیق۔
یکساں قیمتوں کا کنڈوم قیمتوں کی پوری ٹائم سیریز کے حساب سے حاصل ہونے والی اتار چڑھاؤ کی شرح سے ایڈجسٹ ہونے والی قیمتوں کی جمع دن کی آمدنی ہے۔ اتار چڑھاؤ کی شرح ایڈجسٹمنٹ ونڈو کی مدت صارف کے ذریعہ طے کی گئی ہے۔ ہل کی متحرک اوسط کی حساب کتاب یکساں قیمتوں کی بنیاد پر کی جاتی ہے ، اور اس رجحان کا فیصلہ کرنے والے اہم اشارے کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ ہل کی متحرک اوسط ونڈو کی مدت بھی صارف کے ذریعہ طے شدہ ہے ، 100 دن کی طے شدہ ، تاکہ رجحانات کے فیصلے کی حساسیت کو یقینی بنایا جاسکے ، جبکہ بہت زیادہ تجارت سے بچنے کے لئے۔
ٹریڈنگ کی حکمت عملی کا بنیادی حصہ بہت آسان ہے ، جس میں درجہ بندی کی قیمتوں میں اضافہ ہوتا ہے جو ہل کی متحرک اوسط سے زیادہ ہوتا ہے ، اور نیچے سے زیادہ ہوتا ہے۔ نئے ٹریڈنگ سگنل فعال طور پر پرانے ریورس پوزیشنوں کو ختم کردیں گے۔
پوزیشن کا سائز حالیہ قیمت میں اتار چڑھاو اور صارف کی طرف سے بیان کردہ سالانہ رسک ہدف پر مبنی ہے۔ پوزیشن کا سائز بنیادی طور پر اتار چڑھاؤ کی شرح پر مبنی ہے۔ پوزیشن کا سائز کم اتار چڑھاؤ کے ساتھ زیادہ ہے اور زیادہ اتار چڑھاؤ کے ساتھ کم ہے۔ حالیہ اتار چڑھاؤ کی شرح 14 دن کی قیمت کے متضاد منافع کی معیاری خرابی ہے ، جو ایک سال کے لئے متوقع اتار چڑھاؤ کی شرح کو آگے بڑھاتا ہے۔ پھر صارف کے ذریعہ طے شدہ سالانہ رسک ہدف کے مطابق پوزیشن کی پوزیشن کو ایڈجسٹ کریں۔ ڈیفالٹ رسک ہدف 10٪ قدامت پسند ہے۔ ابتدائی فنڈ کو نقصان اٹھانے کے لئے ایک ہی زیادہ سے زیادہ فنڈ کے طور پر مقرر کیا جانا چاہئے (مثال کے طور پر ، مجموعی سرمایہ 100،000 یوآن ، ایک ہی نقصان 10٪ پر کنٹرول ہے ، ابتدائی فنڈ 10،000 یوآن پر مقرر کیا گیا ہے) ۔
سٹاپ نقصان کی بنیاد پر حالیہ اوسط قیمتوں میں حقیقی اتار چڑھاو کی وسعت کے ضارب کی ترتیب ، صارف تشکیل دے سکتا ہے۔
خطرے کو کنٹرول کرنے کے اقدامات میں مختلف متحرک اوسط کا مجموعہ استعمال کرنا ، پوزیشن کے خطرے کے اہداف کو ایڈجسٹ کرنا وغیرہ شامل ہیں۔
اس حکمت عملی میں متعدد تکنیکی کنٹرول کے خطرات کو مربوط کیا گیا ہے ، جیسے قیمتوں کی یکسانیت ، متحرک ہینڈلنگ ، اسٹاپ نقصان ، وغیرہ۔ تجارت کے لئے سادہ رجحان کے اصولوں کا استعمال کریں۔ مارکیٹ اور انفرادی حالات کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ اور بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ یہ مزید جانچ اور تصدیق کے قابل ہے ، جس میں عملی اطلاق کی صلاحیت ہے۔
/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Crunchster1
//@version=5
strategy(title="Crunchster's Normalised Trend Strategy", shorttitle="Normalised Trend Strategy", overlay=false )
// Inputs and Parameters
src = input(close, 'Source', group='Strategy Settings')
length = input.int(title="Lookback period for price normalisation filter", defval=14, minval=2, group='Strategy Settings', tooltip='This sets the lookback period for the volatility adjustment of returns, which is used to transform the price series into the "real price"')
hlength = input.int(title="Lookback period for Hull Moving Average", defval=100, minval=2, group='Strategy Settings')
offset = input.int(title="HMA Offset", defval=0, minval=0, group='Strategy Settings')
long = input(true, 'Long', inline='08', group='Strategy Settings')
short = input(true, 'Short', inline='08', group='Strategy Settings', tooltip='Toggle long/short strategy on/off')
stopMultiple = input.float(1, 'Stop multiple', step=0.25, group='Risk Management Settings', tooltip='Multiple for ATR, setting hard stop loss from entry price')
lev = input.float(1, 'Max Leverage', step=0.5, group='Risk Management Settings', tooltip='Max leverage sets maximum allowable leverage of total capital (initial capital + any net profit), capping maximum volatility adjusted position size')
riskT = input.float(10, maxval=75, title='Annualised Volatility Target %', group='Risk Management Settings', tooltip='Specify annual risk target, used to determine volatility adjusted position size. Annualised daily volatility is referenced to this value and position size adjusted accordingly')
comp = input(false, 'Compounding', inline='09', group='Risk Management Settings')
Comppct = input.float(50, '%', step=5, inline='09', group='Risk Management Settings', tooltip='Toggle compounding of profit, and set % of profit to compound')
// Backtesting period
FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1, maxval=31, inline='04', group='Backtest range')
FromMonth = input.int(defval=1, title='From Mon', minval=1, maxval=12, inline='04', group='Backtest range')
FromYear = input.int(defval=2018, title='From Yr', minval=1900, inline='04', group='Backtest range', tooltip='Set start of backtesting period')
ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1, maxval=31, inline='05', group='Backtest range')
ToMonth = input.int(defval=1, title='To Mon', minval=1, maxval=12, inline='05', group='Backtest range')
ToYear = input.int(defval=9999, title='To Yr', minval=1900, inline='05', group='Backtest range', tooltip='Set end of backtesting period')
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window = true
// Normalised returns calculation
nRet = (src - src[1]) / ta.stdev((src - src[1]), length)
nPrice = ta.cum(nRet)
//Hull Moving Average - using normalised price series
fHMA = ta.wma(2 * ta.wma(nPrice[offset], hlength / 2) - ta.wma(nPrice[offset], hlength), math.round(math.sqrt(hlength)))
//Risk Management formulae
strategy.initial_capital = 50000
tr = math.max(high - low, math.abs(high - close), math.abs(low - close)) //True range
stopL = ta.sma(tr, 14) //Average true range
stdev = ta.stdev(close-close[1], 14) //volatility of recent returns
maxcapital = strategy.initial_capital+strategy.netprofit //Maximum capital available to invest - initial capital net of profit
annvol = 100*math.sqrt(365)*stdev/close //converts recent volatility of returns into annualised volatility of returns - assumes daily timeframe
risk = 1.1
if comp
risk := (strategy.initial_capital+(Comppct*strategy.netprofit/100))//adjust investment capital to include compounding
else
risk := strategy.initial_capital
shares = (risk * (riskT/annvol)) / close //calculates volatility adjusted position size, dependent on user specified annualised risk target
if ((shares*close) > lev*maxcapital) //ensures position size does not exceed available capital multiplied by user specified maximum leverage
shares := lev*maxcapital/close
//To set the price at the entry point of trade
Posopen() =>
math.abs(strategy.position_size[1]) <= 0 and math.abs(strategy.position_size) > 0
var float openN = na
if Posopen()
openN := stopL
// Strategy Rules
if long
longCondition = ta.crossover(nPrice, fHMA) and window
exitlong = ta.crossunder(nPrice, fHMA)
if (longCondition)
strategy.entry('Go Long!', strategy.long, qty=shares)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit('Stop Long', from_entry = 'Go Long!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) - (openN * stopMultiple)))
if (exitlong)
strategy.close('Go Long!', immediately = true)
if short
shortCondition = ta.crossunder(nPrice, fHMA) and window
exitshort = ta.crossover(nPrice, fHMA)
if (shortCondition)
strategy.entry('Go Short!', strategy.short, qty=shares)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit('Stop Short', from_entry = 'Go Short!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) + (openN * stopMultiple)))
if (exitshort)
strategy.close('Go Short!', immediately = true)
// Visuals of trend and direction
plot(nPrice, title='Real Price', color=color.black)
MAColor = fHMA > fHMA[3] ? #00ff00 : #ff0000
MA1 = plot(fHMA, title='Hull MA', color=MAColor)
MA2 = plot(fHMA[3], title='Hull MA Offset', color=MAColor)
fill(MA1, MA2, title='Band Filler', color=MAColor)