Diese Strategie basiert auf der berühmten
Es ist zu beachten, dass die Strategie zwei Systeme kombiniert, die zusammenarbeiten (S1 und S2).
Die Positionsgröße ist für Schildkrötenhändler sehr wichtig, um das Risiko richtig zu managen. Diese Positionsgrößenstrategie passt sich der Marktvolatilität und dem Konto (Gewinne und Verluste) an. Sie basiert auf ATR (Average True Range), der auch
Die Anzahl der zu kaufenden Einheiten beträgt:
unit = (percentage_to_risk/100)*account/atr*syminfo.pointvalue
Abhängig von Ihrer Risikobereitschaft können Sie den Prozentsatz Ihres Kontos erhöhen, aber Schildkrötenhändler fallen auf 1%.
Es gibt auch eine zusätzliche Regel zur Verringerung des Risikos, wenn der Wert des Kontos unter das Anfangskapital fällt: in diesem Fall und nur in diesem Fall ist in der Einheitsformel folgendes zu ersetzen:
account := (strategy.equity-strategy.openprofit)*(strategy.equity-strategy.openprofit)/strategy.initial_capital
2 Systeme arbeiten zusammen:
Ein Breakout ist ein neues Hoch oder ein neues Tief. Wenn es ein neues Hoch ist, öffnen wir eine Long-Position und umgekehrt, wenn es ein neues Tief ist, gehen wir in eine Short-Position.
Wir fügen eine zusätzliche Regel hinzu:
Diese zusätzliche Regel erlaubt es dem Trader, in großen Trends zu sein, wenn das System-1-Signal übersprungen wurde. Wenn ein Signal für das System-1 übersprungen wurde und die nächste Kerze auch ein neuer 20-Tage-Breakout ist, gibt S1 kein Signal. Wir müssen auf das S2-Signal warten oder auf eine Kerze warten, die keinen neuen Breakout macht, um S1 wieder zu aktivieren.
Die Schildkröten-Strategie ermöglicht es uns, zusätzliche Einheiten zu der Position hinzuzufügen, wenn sich der Preis zu unseren Gunsten bewegt. Ich habe die Strategie so konfiguriert, dass bis zu 5 Aufträge in die gleiche Richtung hinzugefügt werden können.
Wir haben für den ersten Auftrag einen maximalen SL von 10% festgelegt, was bedeutet, dass Sie nicht mehr als 10% des Wertes Ihres ersten Auftrags verlieren.
Das größte Risiko dieser Strategie sind übergroße Positionen. Da Marktorders zur Auftragsvergabe verwendet werden, wird die Platzierung mehrerer großer Marktorders gleichzeitig einen großen Einfluss auf das Angebot haben, was zu einem großen Rutsch führt. Dies wird zu großen Kapitalverlusten führen.
Ein weiteres Risiko ist eine unsachgemäße Kapitalmanagementkonfiguration. Zum Beispiel kann eine falsche Stop-Loss-Konfiguration oder übergroße Proportionen zu großen Verlusten führen. Dies muss entsprechend dem eigenen Risikobereitschaft mit Vorsicht konfiguriert werden.
Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:
Testen Sie den Einfluss verschiedener Parameter wie ATR-Periode, ATR-Multiplikator für Stop-Loss usw. auf Return und Sharpe-Ratio. Finden Sie die optimale Parameterkombination.
Testen Sie verschiedene Ein- und Ausstiegsregeln. Verwenden Sie zum Beispiel Kerzenmuster als zusätzliche Filter.
Versuchen Sie andere Arten von Stop-Loss, wie beispielsweise bewegliche Stop-Loss, dynamische Stop-Loss. Dies kann die Wahrscheinlichkeit verringern, dass ein Stop-Loss getroffen wird.
Je mehr Aufträge, desto größer die Hebelwirkung und das Risiko.
Versuchen Sie, den Handel in bestimmten Zeitabschnitten (z. B. vor der Veröffentlichung der US Non-Farm Payrolls-Daten) einzustellen, um die Auswirkungen großer Ereignisse zu vermeiden.
Insgesamt ist diese Strategie geeignet für den mittelfristigen und langfristigen Trendhandel, da sie ein gutes Gleichgewicht zwischen Risiko und Gewinn aufweist.
/*backtest start: 2023-12-01 00:00:00 end: 2023-12-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © gsanson66 //This strategy is based on the famous "Turtle Strategy" //A well-known strategy which proved its performance during past years //@version=5 strategy("TURTLE STRATEGY", overlay=true) //------------------------------TOOL TIPS--------------------------------// t1 = "Percentage of the account the trader is willing to lose. This percentage is used to define the position size based on previous gains or losses. Turtle traders default to 1%." t2 = "ATR Length" t3 = "ATR Multiplier to fix the Stop Loss" t4 = "Pyramiding : ATR Multiplier to set a profit target to increase position size" t5 = "System 1 enter long if there is a new high after this selected period of time" t6 = "System 2 enter long if there is a new high after this selected period of time" t7 = "Exit Long from system 1 if there is a new low after this selected period of time" t8 = "Exit Long from system 2 if there is a new low after this selected period of time" t9 = "System 1 enter short if there is a new low after this selected period of time" t10 = "System 2 enter short if there is a new low after this selected period of time" t11 = "Exit short from system 1 if there is a new high after this selected period of time" t12 = "Exit short from system 2 if there is a new high after this selected period of time" //----------------------------------------FUNCTIONS---------------------------------------// //@function Displays text passed to `txt` when called. debugLabel(txt, color) => label.new(bar_index, high, text=txt, color=color, style=label.style_label_lower_right, textcolor=color.black, size=size.small) //@function which looks if the close date of the current bar falls inside the date range inBacktestPeriod(start, end) => true //---------------------------------------USER INPUTS--------------------------------------// //Risk Management and turtle system input percentage_to_risk = input.float(1, "Risk % of capital", maxval=100, minval=0, group="Turtle Parameters", tooltip=t1) atr_period = input.int(20, "ATR period", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t2) stop_N_multiplier = input.float(1.5, "Stop ATR", minval=0.1, group="Turtle Parameters", tooltip=t3) pyramid_profit = input.float(0.5, "Pyramid Profit", minval=0.01, group="Turtle Parameters", tooltip=t4) S1_long = input.int(20, "S1 Long", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t5) S2_long = input.int(55, "S2 Long", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t6) S1_long_exit = input.int(10, "S1 Long Exit", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t7) S2_long_exit = input.int(20, "S2 Long Exit", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t8) S1_short = input.int(15, "S1 Short", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t9) S2_short = input.int(55, "S2 Short", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t10) S1_short_exit = input.int(7, "S1 Short Exit", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t11) S2_short_exit = input.int(20, "S2 Short Exit", minval=1, group="Turtle Parameters", tooltip=t12) //Backtesting period startDate = input(title="Start Date", defval=timestamp("1 Jan 2020 00:00:00"), group="Backtesting Period") endDate = input(title="End Date", defval=timestamp("1 July 2034 00:00:00"), group="Backtesting Period") //----------------------------------VARIABLES INITIALISATION-----------------------------// //Turtle variables atr = ta.atr(atr_period) var float buy_price_long = na var float buy_price_short = na var float stop_loss_long = na var float stop_loss_short = na float account = na //Entry variables day_high_syst1 = ta.highest(high, S1_long) day_low_syst1 = ta.lowest(low, S1_short) day_high_syst2 = ta.highest(high, S2_long) day_low_syst2 = ta.lowest(low, S2_short) var bool skip = false var bool unskip_buffer_long = false var bool unskip_buffer_short = false //Exit variables exit_long_syst1 = ta.lowest(low, S1_long_exit) exit_short_syst1 = ta.highest(high, S1_short_exit) exit_long_syst2 = ta.lowest(low, S2_long_exit) exit_short_syst2 = ta.highest(high, S2_short_exit) float exit_signal = na //Backtesting period bool inRange = na //------------------------------CHECKING SOME CONDITIONS ON EACH SCRIPT EXECUTION-------------------------------// strategy.initial_capital = 50000 //Checking if the date belong to the range inRange := inBacktestPeriod(startDate, endDate) //Checking if the current equity is higher or lower than the initial capital to adjusted position size if strategy.equity - strategy.openprofit < strategy.initial_capital account := (strategy.equity-strategy.openprofit)*(strategy.equity-strategy.openprofit)/strategy.initial_capital else account := strategy.equity - strategy.openprofit //Checking if we close all trades in case where we exit the backtesting period if strategy.position_size!=0 and not inRange strategy.close_all() debugLabel("END OF BACKTESTING PERIOD : we close the trade", color=color.rgb(116, 116, 116)) //--------------------------------------SKIP MANAGEMENT------------------------------------// //Checking if a long signal has been skiped and system2 is not triggered if skip and high>day_high_syst1[1] and high<day_high_syst2[1] unskip_buffer_long := true //Checking if a short signal has been skiped and system2 is not triggered if skip and low<day_low_syst1[1] and low>day_low_syst2[1] unskip_buffer_short := true //Checking if current high is lower than previous 20_day_high after a skiped long signal to set skip to false if unskip_buffer_long if high<day_high_syst1[1] skip := false unskip_buffer_long := false //Checking if current low is higher than previous 20_day_low after a skiped short signal to set skip to false if unskip_buffer_short if low>day_low_syst1[1] skip := false unskip_buffer_short := false //Checking if we have an open position to reset skip and unskip buffers if strategy.position_size!=0 and skip skip := false unskip_buffer_long := false unskip_buffer_short := false //--------------------------------------------ENTRY CONDITIONS--------------------------------------------------// //We calculate the position size based on turtle calculation unit = (percentage_to_risk/100)*account/atr*syminfo.pointvalue //Long order for system 1 if not skip and not (strategy.position_size>0) and inRange strategy.cancel("Long Syst 2") //We check that position size doesn't exceed available equity if unit*day_high_syst1>account unit := account/day_high_syst1 stop_loss_long := day_high_syst1 - stop_N_multiplier*atr //We adjust SL if it's greater than 10% of trade value and fix it to 10% if stop_loss_long < day_high_syst1*0.9 stop_loss_long := day_high_syst1*0.9 strategy.order("Long Syst 1", strategy.long, unit, stop=day_high_syst1) buy_price_long := day_high_syst1 //Long order for system 2 if skip and not (strategy.position_size>0) and inRange //We check that position size doesn't exceed available equity if unit*day_high_syst2>account unit := account/day_high_syst2 stop_loss_long := day_high_syst2 - stop_N_multiplier*atr //We adjust SL if it's greater than 10% of trade value and fix it to 10% if stop_loss_long < day_high_syst2*0.9 stop_loss_long := day_high_syst2*0.9 strategy.order("Long Syst 2", strategy.long, unit, stop=day_high_syst2) buy_price_long := day_high_syst2 //Short order for system 1 if not skip and not (strategy.position_size<0) and inRange strategy.cancel("Short Syst 2") //We check that position size doesn't exceed available equity if unit*day_low_syst1>account unit := account/day_low_syst1 stop_loss_short := day_low_syst1 + stop_N_multiplier*atr //We adjust SL if it's greater than 10% of trade value and fix it to 10% if stop_loss_short > day_low_syst1*1.1 stop_loss_short := day_low_syst1*1.1 strategy.order("Short Syst 1", strategy.short, unit, stop=day_low_syst1) buy_price_short := day_low_syst1 //Short order for system 2 if skip and not (strategy.position_size<0) and inRange //We check that position size doesn't exceed available equity if unit*day_low_syst2>account unit := account/day_low_syst2 stop_loss_short := day_low_syst2 + stop_N_multiplier*atr //We adjust SL if it's greater than 10% of trade value and fix it to 10% if stop_loss_short > day_low_syst2*1.1 stop_loss_short := day_low_syst2*1.1 strategy.order("Short Syst 2", strategy.short, unit, stop=day_low_syst2) buy_price_short := day_low_syst2 //-------------------------------PYRAMIDAL------------------------------------// //Pyramid for long orders if close > buy_price_long + (pyramid_profit*atr) and strategy.position_size>0 //We calculate the remaining capital remaining_capital = account - strategy.position_size*strategy.position_avg_price*(1-0.0018) //We calculate units to add to the long position units_to_add = (percentage_to_risk/100)*remaining_capital/atr*syminfo.pointvalue if remaining_capital > units_to_add //We set the new Stop loss stop_loss_long := stop_loss_long + pyramid_profit*atr strategy.entry("Pyramid Long", strategy.long, units_to_add) buy_price_long := close //Pyramid for short orders if close < buy_price_short - (pyramid_profit*atr) and strategy.position_size<0 //We calculate the remaining capital remaining_capital = account + strategy.position_size*strategy.position_avg_price*(1-0.0018) //We calculate units to add to the short position units_to_add = (percentage_to_risk/100)*remaining_capital/atr*syminfo.pointvalue if remaining_capital > units_to_add //We set the new Stop loss stop_loss_short := stop_loss_short - pyramid_profit*atr strategy.entry("Pyramid Short", strategy.short, units_to_add) buy_price_short := close //----------------------------EXIT ORDERS-------------------------------// //Checking if exit_long_syst1 is higher than stop_loss_long if strategy.opentrades.entry_id(0)=="Long Syst 1" if exit_long_syst1[1] > stop_loss_long exit_signal := exit_long_syst1[1] else exit_signal := stop_loss_long //Checking if exit_long_syst2 is higher than stop_loss_long if strategy.opentrades.entry_id(0)=="Long Syst 2" if exit_long_syst2[1] > stop_loss_long exit_signal := exit_long_syst2[1] else exit_signal := stop_loss_long //Checking if exit_short_syst1 is lower than stop_loss_short if strategy.opentrades.entry_id(0)=="Short Syst 1" if exit_short_syst1[1] < stop_loss_short exit_signal := exit_short_syst1[1] else exit_signal := stop_loss_short //Checking if exit_short_syst2 is lower than stop_loss_short if strategy.opentrades.entry_id(0)=="Short Syst 2" if exit_short_syst2[1] < stop_loss_short exit_signal := exit_short_syst2[1] else exit_signal := stop_loss_short //If the exit order is configured to close the position at a profit, we set 'skip' to true (we substract commission) if strategy.position_size*exit_signal>strategy.position_size*strategy.position_avg_price*(1-0.0018) strategy.cancel("Long Syst 1") strategy.cancel("Short Syst 1") skip := true if strategy.position_size*exit_signal<=strategy.position_size*strategy.position_avg_price*(1-0.0018) skip := false //We place stop exit orders if strategy.position_size > 0 strategy.exit("Exit Long", stop=exit_signal) if strategy.position_size < 0 strategy.exit("Exit Short", stop=exit_signal) //------------------------------PLOTTING ELEMENTS-------------------------------// plotchar(atr, "ATR", "", location.top, color.rgb(131, 5, 83)) //Plotting enter threshold plot(day_high_syst1[1], "20 day high", color.rgb(118, 217, 159)) plot(day_high_syst2[1], "55 day high", color.rgb(4, 92, 53)) plot(day_low_syst1[1], "20 day low", color.rgb(234, 108, 108)) plot(day_low_syst2[1], "55 day low", color.rgb(149, 17, 17)) //Plotting Exit Signal plot(exit_signal, "Exit Signal", color.blue, style=plot.style_circles) //Plotting our position exit_long_syst2_plot = plot(exit_long_syst2[1], color=na) day_high_syst2_plot = plot(day_high_syst2[1], color=na) exit_short_syst2_plot = plot(exit_short_syst2[1], color=na) day_low_syst2_plot = plot(day_low_syst2[1], color=na) fill(exit_long_syst2_plot, day_high_syst2_plot, color=strategy.position_size>0 ? color.new(color.lime, 90) : na) fill(exit_short_syst2_plot, day_low_syst2_plot, color=strategy.position_size<0 ? color.new(color.red, 90) : na)