রক টার্টল কৌশল হিসাবে স্থিতিশীল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা ব্র্যাডি টার্টল ট্রেডিং পদ্ধতির নিয়ম অনুসরণ করে। এটি অবস্থানগুলিতে প্রবেশের জন্য মূল্য ব্রেকআউট ব্যবহার করে এবং প্রস্থান করার জন্য স্টপ ট্র্যাকিং বন্ধ করে দেয়। এটি সত্যিকারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে অবস্থান আকার গণনা করে এবং প্রতি বাণিজ্যে কঠোরভাবে ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে। কৌশলটির দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীলতা রয়েছে এবং স্থিতিশীল শিলাগুলির মতো ড্রডাউনগুলির জন্য শক্তিশালী সহনশীলতা রয়েছে।
রক টার্টল কৌশলটি ব্রেকআউটে প্রবেশ করে। বিশেষত, এটি নির্দিষ্ট লুকব্যাক সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ উচ্চ এবং সর্বনিম্ন নিম্ন গণনা করে। যখন দাম সর্বোচ্চ উচ্চের উপরে ভাঙ্গবে, এটি দীর্ঘ যায়। যখন দাম সর্বনিম্ন নিম্নের নীচে ভাঙ্গবে, এটি শর্ট যায়।
উদাহরণস্বরূপ, প্রবেশের সময়কাল 20 বার সেট করা থাকলে, কৌশলটি গত 20 বারের মধ্যে সর্বোচ্চ উচ্চ এবং সর্বনিম্ন নিম্ন বের করে। যদি বর্তমান বারের বন্ধটি গত 20 বারের সর্বোচ্চ উচ্চতা অতিক্রম করে, কৌশলটি সর্বোচ্চ উচ্চতার উপরে ব্রেকআউটের জন্য প্রস্তুত করার জন্য সেই বন্ধ মূল্যের একটি দীর্ঘ স্টপ অর্ডার স্থাপন করবে।
রক টার্টল কৌশল হিসাবে স্থিতিশীল স্টপ ট্র্যাকিং স্টপগুলির সাথে প্রস্থান করে। এটি গতিশীলভাবে নির্দিষ্ট প্রস্থান সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ উচ্চ এবং সর্বনিম্ন নিম্ন গণনা করে এবং প্রস্থান চ্যানেল নির্ধারণের জন্য সেগুলি ব্যবহার করে।
যদি লং হোল্ডিং হয়, তবে একবার দামটি এক্সট চ্যানেলের সর্বনিম্ন নীচের নীচে নেমে গেলে, অবস্থানটি বন্ধ হয়ে যাবে।
অতিরিক্তভাবে, কৌশলটি সত্যিকারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে একটি স্টপ-লস স্তর গণনা করে, যা চূড়ান্ত স্টপ হিসাবে কাজ করে। যতক্ষণ দাম প্রস্থান চ্যানেলের উপরে থাকে, স্টপ-লস ট্র্যাকিং এবং সমন্বয় বজায় রাখবে, নিশ্চিত করে যে স্টপগুলি যথাযথ দূরত্বে সেট করা আছে
রক টার্টল কৌশল হিসাবে স্থিতিশীল সত্যিকারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে তার অবস্থানগুলিকে আকার দেয়। বিশেষত, এটি প্রথমে প্রবেশ মূল্যের কাছাকাছি সম্ভাব্য ক্ষতির শতাংশ অনুমান করে, তারপরে প্রত্যাশিত ঝুঁকি পরামিতি থেকে অবস্থানের আকার বিপরীতভাবে গণনা করে। এটি কার্যকরভাবে প্রতি ব্যবসায়ের সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে।
রক টার্টল কৌশল হিসাবে দৃঢ়ভাবে স্বতঃস্ফূর্ত পরিবর্তন ছাড়াই প্রবেশ এবং প্রস্থান উপর ক্লাসিক টার্টল ট্রেডিং নিয়ম কঠোরভাবে মেনে চলে। এটি সাময়িকভাবে দুর্বল বিচারের কারণে সিস্টেম ব্যর্থতার কারণে দীর্ঘ দূরত্বের জন্য স্থিতিশীলভাবে চালানোর অনুমতি দেয়।
ব্রেকআউটগুলিতে প্রবেশ করে, কৌশলটি কার্যকরভাবে অতিমূল্যবান এন্ট্রিগুলি এড়ায়, সিস্টেমের ক্ষতির সম্ভাবনা হ্রাস করে। এবং স্টপ ট্র্যাকিং স্টপগুলির সাথে প্রস্থান করে, এটি নিশ্চিত করে যে প্রতি ব্যবসায়ের সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করা হয় যাতে ব্যাপকভাবে ধারাবাহিক ক্ষতির ফলে গভীর ড্রাউনডাউনগুলি রোধ করা যায়।
সত্যিকারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে আকার নির্ধারণ করে, কৌশলটি কঠোরভাবে প্রতি ট্রেডের সর্বোচ্চ ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে। এবং স্টপ দূরত্বগুলি ট্র্যাক করে, এটি কার্যকরভাবে ঝুঁকিগুলি ধারণ করার জন্য সময়মতো ক্ষতি কমাতে পারে।
যদি দাম কম গতির সাথে ভেঙে যায়, তবে এটি ভুল প্রবেশের ক্ষতির কারণ হতে পারে। অকার্যকর ব্রেকআউট গোলমাল এড়াতে আরও প্রবেশের নিশ্চিতকরণ নিয়মের সাথে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে হবে।
স্ট্যাটিক কৌশল পরামিতি যেমন প্রবেশ / প্রস্থান সময়কাল যদি বাজারের ব্যবস্থাটি নাটকীয়ভাবে পরিবর্তিত হয় তবে অবৈধ হয়ে যেতে পারে। এই পরামিতিগুলি পুনরায় মূল্যায়ন এবং পুনরায় অনুকূলিতকরণের প্রয়োজন হবে।
প্রবণতা বা অস্থিরতা উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হলে দামের ব্রেকআউট ফ্ল্যাগের মতো ব্যবহৃত সূচকগুলি ব্যর্থ হতে পারে। কৌশল নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য আরও কৌশলগুলির সংহতকরণের প্রয়োজন হবে।
এমএ, এমএসিডি এর মতো সাধারণ প্রবণতা সূচক যোগ করা যেতে পারে। কাউন্টারট্রেন্ড হুইপস এড়াতে কেবল আপট্রেন্ডে দীর্ঘ এবং ডাউনট্রেন্ডে সংক্ষিপ্ত যান।
উচ্চতর সময়সীমার সূচকগুলি, যেমন দৈনিক এমএ স্তরগুলি, কম সময়সীমার সংকেতগুলিকে পরিপূরক করার জন্য সামগ্রিক দিকটি নিশ্চিত করতে সহায়তা করতে পারে।
মেশিন লার্নিং সর্বশেষ তথ্যের উপর ভিত্তি করে কৌশলগত পরামিতিগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট করতে পারে যাতে বাজারের পরিবর্তনশীল গতিশীলতার ক্ষেত্রে কার্যকারিতা বজায় রাখা যায়।
রক টার্টল কৌশল হিসাবে স্থিতিশীল কঠোর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের সাথে ক্লাসিক টার্টল ট্রেডিং পদ্ধতি কঠোরভাবে অনুসরণ করে। এটি শক্তিশালী ড্রডাউন স্থিতিস্থাপকতার সাথে দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীল অপারেশনগুলিকে অনুমতি দেয়। মিথ্যা ব্রেকআউট, পরামিতি ব্যর্থতা ইত্যাদির মতো ঝুঁকি সত্ত্বেও, কৌশল স্থিতিশীলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে ট্রেন্ড ফিল্টার, টাইমফ্রেম সংশ্লেষণ, গতিশীল টিউনিং ইত্যাদির মতো সংযোজনগুলির মাধ্যমে এগুলি কার্যকরভাবে প্রশমিত করা যেতে পারে। সামগ্রিকভাবে একটি দুর্দান্ত শক্তিশালী কৌশল যা বিশ্বাসযোগ্য এবং ধরে রাখার মতো।
/*backtest start: 2024-01-18 00:00:00 end: 2024-02-17 00:00:00 period: 2h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 strategy("Real Turtle", shorttitle = "Real Turtle", overlay=true, pyramiding=1, default_qty_type= strategy.percent_of_equity,calc_on_order_fills=false, slippage=25,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075) ////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Testing Start dates testStartYear = input(2016, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(1, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0) //Stop date if you want to use a specific range of dates testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day") testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0) // A switch to control background coloring of the test period // Use if using a specific date range testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=false) testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97) testPeriod() => true // Component Code Stop ////////////////////////////////////////////////////////////////////// //How many candles we want to determine our position entry enterTrade = input(20, minval=1, title="Entry Channel Length") //How many candles we want ot determine our position exit exitTrade = input(10, minval=1, title="Exit Channel Length") //True Range EMA Length trLength = input(13, minval=1, title="True Range Length") //Go all in on every trade allIn = input(false, title="Use whole position on every trade") dRisk = input(2, "Use Desired Risk %") //How much of emaTR to use for TS offset multiEmaTR = input(2, "Desired multiple of ema Tr (N)") //absolute value (highest high of of this many candles - lowest high of this many candles) . This is used if we want to change our timeframe to a higher timeframe otherwise just works like grabbing high o r low of a candle //True range is calculated as just high - low. Technically this should be a little more complicated but with 24/7 nature of crypto markets high-low is fine. trueRange = max(high - low, max(high - close[1], close[1] - low)) //Creates an EMA of the true range by our custom length emaTR = ema(trueRange, trLength) //Highest high of how many candles back we want to look as specified in entry channel for long longEntry = highest(enterTrade) //loweest low of how many candles back we want to look as specified in exit channel for long exitLong = lowest(exitTrade) //lowest low of how many candles back want to look as specified in entry channel for short shortEntry = lowest(enterTrade) //lowest low of how many candles back want to look as specified in exit channel for short exitShort = highest(exitTrade) //plots the longEntry as a green line plot(longEntry[1], title="Long Entry",color=green) //plots the short entry as a purple line plot(shortEntry[1], title="Short Entry",color=purple) howFar = barssince(strategy.position_size == 0) actualLExit = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price - (emaTR[howFar] * multiEmaTR) : longEntry - (emaTR * multiEmaTR) actualLExit2 = actualLExit > exitLong ? actualLExit : exitLong actualSExit = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price + (emaTR[howFar] * multiEmaTR) : shortEntry + (emaTR * multiEmaTR) actualSExit2 = actualSExit < exitShort ? actualSExit : exitShort //plots the long exit as a red line plot(actualLExit2[1], title="Long Exit",color=red) //plots the short exit as a blue line plot(actualSExit2[1], title="Short Exit",color=yellow) //Stop loss in ticks SLLong =(emaTR * multiEmaTR)/ syminfo.mintick SLShort = (emaTR * multiEmaTR)/ syminfo.mintick //Calculate our potential loss as a whole percentage number. Example 1 instead of 0.01 for 1% loss. We have to convert back from ticks to whole value, then divided by close PLLong = ((SLLong * syminfo.mintick) * 100) / longEntry PLShort = ((SLShort * syminfo.mintick) * 100) / shortEntry //Calculate our risk by taking our desired risk / potential loss. Then multiple by our equity to get position size. we divide by close because we are using percentage size of equity for quantity in this script as not actual size. //we then floor the value. which is just to say we round down so instead of say 201.54 we would just input 201 as TV only supports whole integers for quantity. qtyLong = floor(((dRisk / PLLong) * strategy.equity) /longEntry ) qtyShort = floor(((dRisk / PLShort) * strategy.equity) /shortEntry ) qtyLong2 = allIn ? 100 : qtyLong qtyShort2 = allIn ? 100 : qtyShort //Only open long or short positions if we are inside the test period specified earlier if testPeriod() //Open a stop market order at our long entry price and keep it there at the quantity specified. This order is updated/changed on each new candlestick until a position is opened strategy.entry("long", strategy.long, stop = longEntry, qty = qtyLong2) //sets up or stop loss order by price specified in our actualLExit2 variable strategy.exit("Stoploss-Long", "long", stop=actualLExit2) //Open a stop market order at our short entry price and keep it there at the quantity specified. This order is updated/changed on each new candlestick until a position is opened strategy.entry("short", strategy.short, stop = shortEntry, qty = qtyShort2) //sets up or stop loss order by price specified in our actualLExit2 variable strategy.exit("Stoploss-Short", "short", stop=actualSExit2)