इस रणनीति को
विशेष रूप से, व्यापार तर्क बहुत सीधा हैः
हर सोमवार को सिक्का फेंको, आकस्मिक रूप से हेड या टेल परिणाम उत्पन्न करें।
यदि सिर, तो उस दिन लंबा जाओ। यदि पूंछ, तो उस दिन छोटा जाओ।
स्टॉप लॉस को 1 x एटीआर पर सेट करें और लॉन्ग होने पर 1 x एटीआर पर लाभ लें, इसके विपरीत शॉर्ट होने पर 1: 1 जोखिम-लाभ अनुपात प्राप्त करें।
सप्ताह के अंत तक स्थिति को बनाए रखें और फिर बंद करें।
इसका फायदा है कि यादृच्छिक ट्रेडिंग की औसत जीत दर का मूल्यांकन करने के लिए कई वर्षों के डेटा का बैकटेस्ट करना। ट्रेडिंग नियम बेहद सरल हैं और तुलना के लिए एक बेंचमार्क आधार के रूप में कार्य कर सकते हैं।
लेकिन यादृच्छिक व्यापार बाजार के पैटर्न का उपयोग नहीं कर सकता है और स्थायी लाभ उत्पन्न करने की संभावना नहीं है। फिक्स्ड स्टॉप लॉस और ले लाभ भी नुकसान बढ़ाने का जोखिम उठाते हैं। व्यापारी केवल एक प्रयोगात्मक रणनीति के रूप में इसका उपयोग कर सकते हैं, लाइव ट्रेडिंग के लिए नहीं।
निष्कर्ष में, बैकटेस्ट परिणाम यादृच्छिक व्यापार के परिणामों का सुझाव दे सकते हैं, लेकिन वास्तव में लागू रणनीतियों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं। व्यापारियों को अंततः अभी भी विवेक और व्यवस्थित व्यापार तकनीकों की आवश्यकता होती है।
/*backtest
start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2023-01-12 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("CoinFlip", overlay = true)
int result = int(math.random()+0.5)
atr_period = input(defval = 20, title = "ATR Period")
year_to_test = input(defval = 2022, title = "Year to Test")
day_of_week = input(defval = 1, title = "Day of Week")
atr = ta.atr(atr_period)
shouldSell = result == 0 and dayofweek == day_of_week
shouldBuy = result == 1 and dayofweek == day_of_week
plotshape(result == 0 and dayofmonth == day_of_week, title="sell", location=location.abovebar, color=color.red, transp=0, style=shape.arrowdown)
plotshape(result == 1 and dayofmonth == day_of_week, title="buy", location=location.belowbar, color=color.lime, transp=0, style=shape.arrowup)
strategy.entry("short entry", strategy.short, 1000 / (1*atr), when=shouldSell and year == year_to_test)
strategy.entry("long entry", strategy.long, 1000 / (1*atr), when=shouldBuy and year == year_to_test)
strategy.exit("exit", "long entry", limit = close + 1*atr, stop = close - 1*atr, when = shouldBuy)
strategy.exit("exit", "short entry", limit = close - 1*atr, stop = close + 1*atr, when = shouldSell)