रॉक कछुए की रणनीति के रूप में स्थिर एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जो ब्रैडी कछुए ट्रेडिंग पद्धति के नियमों का पालन करती है। यह पदों में प्रवेश करने के लिए मूल्य ब्रेकआउट का उपयोग करती है और बाहर निकलने के लिए ट्रैकिंग स्टॉप को रोकती है। यह वास्तविक अस्थिरता के आधार पर स्थिति आकार की गणना करती है और प्रति व्यापार घाटे को सख्ती से नियंत्रित करती है। रणनीति में संचालन में दीर्घकालिक स्थिरता और ड्रॉडाउन के लिए मजबूत सहिष्णुता है, बहुत स्थिर चट्टानों की तरह।
एक रॉक कछुए के रूप में स्थिर रणनीति ब्रेकआउट पर प्रवेश करती है। विशेष रूप से, यह निर्दिष्ट लुकबैक अवधि में उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न की गणना करती है। जब कीमत उच्चतम उच्च से ऊपर टूटती है, तो यह लंबी जाती है। जब कीमत सबसे कम निम्न से नीचे टूटती है, तो यह छोटी जाती है।
उदाहरण के लिए, 20 बार पर सेट प्रवेश अवधि के साथ, रणनीति पिछले 20 बार में उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न निकालती है। यदि वर्तमान बार का बंद पिछले 20 बार के उच्चतम उच्च से अधिक है, तो रणनीति उच्चतम उच्च से ऊपर ब्रेकआउट के लिए तैयार करने के लिए उस बंद मूल्य पर एक लंबा स्टॉप ऑर्डर रखेगी।
एक रॉक कछुए के रूप में स्थिर रणनीति स्टॉप के साथ बाहर निकलती है। यह गतिशील रूप से निर्दिष्ट बाहर निकलने की अवधि में उच्चतम उच्च और निम्नतम कम गणना करता है और उन्हें बाहर निकलने के चैनल को निर्धारित करने के लिए उपयोग करता है।
यदि लंबे समय तक रखा जाता है, तो एक बार जब कीमत बाहर निकलने के चैनल के सबसे निचले स्तर से नीचे गिर जाती है, तो स्थिति बंद हो जाती है।
इसके अतिरिक्त, रणनीति वास्तविक अस्थिरता के आधार पर एक स्टॉप-लॉस स्तर की गणना करती है, जो अंतिम स्टॉप के रूप में कार्य करती है। जब तक कीमत एक्जिट चैनल से ऊपर रहती है, स्टॉप-लॉस ट्रैकिंग और समायोजन जारी रखेगा, यह सुनिश्चित करते हुए कि स्टॉप उपयुक्त दूरी पर सेट किए गए हैं। अनावश्यक स्टॉपआउट के लिए बहुत तंग नहीं, जोखिम नियंत्रण के लिए बहुत ढीला नहीं।
एक रॉक कछुए के रूप में स्थिर रणनीति वास्तविक अस्थिरता के आधार पर अपनी स्थिति का आकार देती है। विशेष रूप से, यह पहले प्रवेश मूल्य के पास संभावित हानि प्रतिशत का अनुमान लगाती है, फिर अपेक्षित जोखिम पैरामीटर से स्थिति के आकार की गणना करती है। यह प्रभावी रूप से प्रति व्यापार अधिकतम नुकसान को नियंत्रित करती है।
एक रॉक कछुए के रूप में दृढ़ रणनीति मनमाने संशोधनों के बिना प्रवेश और निकास पर क्लासिक कछुए व्यापार नियमों का सख्ती से पालन करती है। यह अस्थायी खराब निर्णय के कारण सिस्टम विफलता के बिना लंबी दूरी के लिए रणनीति को स्थिर रूप से चलाने की अनुमति देता है।
ब्रेकआउट पर प्रवेश करके, रणनीति प्रभावी रूप से अतिरंजित प्रविष्टियों से बचती है, जिससे सिस्टम घाटे की संभावना कम हो जाती है। और स्टॉप ट्रैकिंग स्टॉप के साथ बाहर निकलने से, यह सुनिश्चित करता है कि प्रति व्यापार अधिकतम नुकसान को नियंत्रित किया जाए ताकि बड़े पैमाने पर लगातार नुकसान से बचा जा सके।
वास्तविक अस्थिरता के आधार पर आकार देने से, रणनीति सहिष्णुता के भीतर प्रति व्यापार अधिकतम हानि को सख्ती से नियंत्रित करती है। और स्टॉप दूरी को ट्रैक करके, यह जोखिमों को प्रभावी ढंग से शामिल करने के लिए समय में नुकसान को काट सकती है।
यदि मूल्य कम गति के साथ टूट जाता है, तो यह गलत प्रवेश नुकसान का कारण बनने वाला झूठा संकेत हो सकता है। अप्रभावी ब्रेकआउट शोर से बचने के लिए अधिक प्रवेश पुष्टि नियमों के साथ मापदंडों को समायोजित करने की आवश्यकता होगी।
स्टैटिक रणनीति मापदंड जैसे प्रवेश/निकास अवधि अमान्य हो सकती है यदि बाजार व्यवस्था में भारी बदलाव होता है। इन मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए पुनर्मूल्यांकन और पुनः अनुकूलन की आवश्यकता होगी।
मूल्य ब्रेकआउट फ्लैग के रूप में उपयोग किए जाने वाले संकेतक तब विफल हो सकते हैं जब प्रवृत्ति या अस्थिरता में महत्वपूर्ण बदलाव होता है। रणनीति की विश्वसनीयता में सुधार के लिए अधिक तकनीकों को एकीकरण की आवश्यकता होगी।
आम रुझान संकेतक जैसे एमए, एमएसीडी जोड़े जा सकते हैं। काउंटरट्रेंड विप्स से बचने के लिए केवल अपट्रेंड में लंबा और डाउनट्रेंड में छोटा जाएं।
उच्चतर समय-सीमा संकेतक, जैसे दैनिक एमए स्तर, कम समय-सीमा संकेतों को पूरक करने के लिए समग्र दिशा की पुष्टि करने में मदद कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग बाजार की बदलती गतिशीलता में प्रभावशीलता बनाए रखने के लिए नवीनतम डेटा के आधार पर रणनीति मापदंडों को स्वचालित रूप से अद्यतन कर सकती है।
एक रॉक कछुए की रणनीति के रूप में दृढ़ता से कड़े जोखिम नियंत्रण के साथ क्लासिक कछुए व्यापार पद्धति का पालन करता है। यह मजबूत ड्रॉडाउन लचीलापन के साथ दीर्घकालिक स्थिर संचालन की अनुमति देता है। झूठे ब्रेकआउट, पैरामीटर विफलता आदि जैसे जोखिमों के बावजूद, इन्हें ट्रेंड फिल्टर, टाइमफ्रेम संश्लेषण, गतिशील ट्यूनिंग आदि जैसे जोड़ों के माध्यम से प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है ताकि रणनीति स्थिरता में काफी सुधार हो सके। कुल मिलाकर एक उत्कृष्ट रूप से मजबूत रणनीति पर भरोसा करने और रखने लायक है।
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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)