রক সলিড টার্টল কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2024-02-18 14:34:40 অবশেষে সংশোধন করুন: 2024-02-18 14:34:40
অনুলিপি: 0 ক্লিকের সংখ্যা: 747
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

রক সলিড টার্টল কৌশল

ওভারভিউ

শিলা-নিখুঁত সমুদ্র সৈকত কৌশল হল একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল যা ব্র্যাডি সমুদ্র সৈকতের ট্রেডিং আইন অনুসরণ করে। এটি মূল্যের ব্রেক-ইন-পুল, স্টপ-ডোজ ট্র্যাকিং স্টপ-ডোজ-এজেন্ট পদ্ধতি ব্যবহার করে, প্রকৃত তরঙ্গের উপর ভিত্তি করে অবস্থানের আকার গণনা করে, একক ক্ষতির কঠোর নিয়ন্ত্রণ করে। এই কৌশলটি দীর্ঘমেয়াদে স্থিতিশীলভাবে কাজ করে এবং শিলা-নিখুঁত পাথরের মতো বিপর্যয়-প্রতিরোধী।

কৌশল নীতি

প্রবেশের নিয়ম

পাথরের মতো শিলা সমুদ্রের কৌশলটি প্রবেশের সময় প্রবেশ করে। বিশেষত, এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দামের জন্য ইনপুট করা বিরতি চক্রের প্যারামিটারগুলির উপর ভিত্তি করে গণনা করে। যখন দাম সর্বোচ্চ মূল্য অতিক্রম করে, তখন আরও প্রবেশ করুন; যখন দাম সর্বনিম্ন মূল্য অতিক্রম করে, তখন খালি প্রবেশ করুন।

উদাহরণস্বরূপ, যদি প্রবেশাধিকার চক্রের প্যারামিটারটি 20 টি কে-লাইন হিসাবে সেট করা হয়, তবে কৌশলটি সর্বশেষ 20 টি কে-লাইনের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দামগুলি বের করে। যদি বর্তমান কে-লাইনের ক্লোজ-আপ মূল্যটি শেষ 20 টি কে-লাইনের সর্বোচ্চ মূল্যের চেয়ে বেশি হয়, তবে কৌশলটি এই ক্লোজ-আপ মূল্যের অবস্থানে একাধিক স্টপ অর্ডার জারি করবে এবং সর্বোচ্চ মূল্যটি প্রবেশের জন্য অপেক্ষা করবে।

খেলার নিয়মাবলী

স্ট্রোক ট্র্যাকিং স্ট্রোক এ স্ট্রোক স্ট্রোকের উপর ভিত্তি করে রক-হার্ড সাগর কৌশল। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দামের গতিশীলভাবে গণনা করে, এটি ইনপুট আউটপুট চক্রের প্যারামিটারগুলির উপর ভিত্তি করে। এটি কৌশলটির একটি প্রস্থান চ্যানেল হিসাবে কাজ করে।

যখন একটি পজিশন বহুমুখী হয়, যদি দামটি চ্যানেল থেকে বেরিয়ে যাওয়ার সর্বনিম্ন মূল্য অতিক্রম করে তবে পজিশন বন্ধ হয়ে যায়। বিপরীতভাবে, যখন একটি পজিশন খালি থাকে, যদি দাম চ্যানেল থেকে বেরিয়ে যাওয়ার সর্বোচ্চ মূল্য অতিক্রম করে তবে পজিশন বন্ধ হয়ে যায়।

এছাড়াও, কৌশলটি স্টপ লসকে প্রকৃত তরঙ্গের উপর ভিত্তি করে গণনা করে, যা শেষ স্টপ লিন হিসাবে কাজ করে। যতক্ষণ না দামটি প্রস্থান চ্যানেলটি ভেঙে দেয় না, স্টপ লস সংশোধনটি ট্র্যাক করে এবং নিশ্চিত করে যে স্টপ লস দূরত্বটি ঠিক আছে, অপ্রয়োজনীয় স্টপ লসের জন্য অত্যধিক আগ্রাসী নয়, এবং ক্ষতির কার্যকর নিয়ন্ত্রণের জন্য খুব বেশি দূরে নয়।

অবস্থান আকার

একটি শিলা-নির্ভর সমুদ্র সৈকত কৌশল প্রকৃত তরঙ্গের উপর ভিত্তি করে একটি একক পদের আকার গণনা করে। বিশেষত, এটি প্রথমে প্রবেশের দামের কাছাকাছি সম্ভাব্য ক্ষতির শতাংশ গণনা করে এবং তারপরে প্রত্যাশিত ঝুঁকি প্যারামিটারগুলির উপর ভিত্তি করে পদের আকারকে বিপরীত করে। এটি কার্যকরভাবে প্রতিটি লেনদেনের সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

সামর্থ্য বিশ্লেষণ

স্থিতিশীল

রক-হার্ড-অফ-রোবট কৌশলটি ব্র্যাডি-রোবট ট্রেডিংয়ের নিয়ম অনুসরণ করে, কঠোরভাবে প্রবেশের নিয়ম এবং প্রস্থান নিয়মগুলি কার্যকর করে, অবাধে পরিবর্তন করে না। এটি কৌশলটিকে দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীলভাবে পরিচালনা করতে দেয়, অস্থায়ী বিচারের ভুলের কারণে সিস্টেমটি ব্যর্থ হয় না।

বিপর্যয় প্রতিরোধ

কৌশলটি মূল্যের ব্রেক-ইন প্রবেশের পদ্ধতিটি গ্রহণ করে, যা উচ্চ স্তরের ফল্ট প্রবেশের ঝুঁকি এড়াতে পারে, যার ফলে সিস্টেমিক ক্ষতির সম্ভাবনা হ্রাস পায়। একই সাথে, স্টপ-লস-ট্র্যাকিং স্টপ-ইন পদ্ধতিটি একক ক্ষতির নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করে এবং ধারাবাহিক ক্ষতির ফলে উত্থান-পতনকে সর্বাধিক পরিমাণে প্রতিরোধ করে।

ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে

কৌশলটি সত্যিকারের তরঙ্গদৈর্ঘ্যের মাধ্যমে অবস্থানের গণনা করে, প্রতিটি লেনদেনের সর্বাধিক ক্ষতির অনুমতিযোগ্য সীমার মধ্যে কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করে, একক বড় ক্ষতির ফলে ঝুঁকিপূর্ণ ওভারফ্লো এড়ানো। স্টপ লস ট্র্যাকিং পদ্ধতিটি ব্যবহার করে স্টপ লস দূরত্বটি যথাযথভাবে নিশ্চিত করা, সময়মতো স্টপ লস, কার্যকরভাবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যায়।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

বিপর্যয়ের ঝুঁকি

যদি কোনও পরিস্থিতি না থাকে তবে ভোল্টেজ ব্রেকডাউনটি মিথ্যা সংকেত তৈরি করতে পারে যার ফলে সিস্টেমের ভুল প্রবেশের ক্ষতি হয়। এই ক্ষেত্রে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে হবে, প্রবেশের নিশ্চিতকরণের শর্তগুলি বাড়াতে হবে, যাতে অকার্যকর ব্রেকডাউন থেকে গোলমালের বাধা এড়ানো যায়।

প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান ঝুঁকি

কৌশলটির প্যারামিটারগুলি যেমন প্রবেশের সময়কাল, প্রস্থান সময়কাল ইত্যাদি স্থিরভাবে সেট করা হয়। যদি বাজার পরিস্থিতিতে বড় পরিবর্তন হয় তবে এই প্যারামিটার সেটিংগুলি অকার্যকর হতে পারে। এই ক্ষেত্রে প্যারামিটার সেটিংগুলি পুনরায় মূল্যায়ন করা এবং নতুন বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন।

প্রযুক্তিগত সূচক ব্যর্থতার ঝুঁকি

এই কৌশলটিতে প্রযুক্তিগত সূচকগুলি যেমন দামের ব্রেকআউট পতাকা ব্যবহার করা হয়। যখন বাজার প্রবণতা এবং ওঠানামা প্যাটার্নের উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন হয়, তখন এই প্রযুক্তিগত সূচকগুলি কার্যকর হতে পারে। এই ক্ষেত্রে আরও প্রযুক্তিগত সূচকগুলি প্রবর্তন করা প্রয়োজন এবং সামগ্রিকভাবে কৌশলটির নির্ভরযোগ্যতা অনুকূলিতকরণ প্রয়োজন।

অপ্টিমাইজেশান দিক

প্রবণতা বৃদ্ধি

কৌশলটিতে সাধারণ প্রবণতা নির্ধারণের সূচক যেমন এমএ, এমএসিডি ইত্যাদি যুক্ত করা যেতে পারে। উচ্চতর প্রবণতা নির্ধারণের জন্য উচ্চতর প্রবণতা নির্ধারণ করা, নিম্ন প্রবণতা নির্ধারণের জন্য নিম্ন প্রবণতা নির্ধারণ করা, বিপরীত অপারেশন ক্ষতি হ্রাস করতে পারে।

মাল্টিটাইম ফ্রেমওয়ার্ক

উচ্চ পর্যায়ের সময় ফ্রেমের প্রযুক্তিগত সূচকগুলি সংহত করার জন্য প্রবর্তন করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, 86400 স্তরের এমএ লাইনের অবস্থান সামগ্রিক গতিপথের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ করতে পারে, সময়সূচীর উপর অপারেশন সংকেতকে আরও নিশ্চিত করতে পারে।

ডায়নামিক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন

মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য উপায়ে, ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে এবং রিয়েল-টাইমে প্যারামিটারগুলিকে বাজারের পরিবেশের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। এটি কৌশলগুলিকে আরও অভিযোজিত এবং স্থিতিশীল করতে পারে।

সারসংক্ষেপ

শিলা-নির্ভর সমুদ্র সৈকত কৌশলটি ক্লাসিক সমুদ্র সৈকত ব্যবসায়ের নিয়ম অনুসরণ করে, দামের ব্রেক-ইন এবং স্টপ-লস ট্র্যাকিং স্টপ-আউট, কঠোরভাবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে, দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীল অপারেশন করতে পারে এবং দুর্দান্ত পতন-প্রতিরোধের ক্ষমতা রাখে। যদিও কিছু ব্রেক-আউট ব্যর্থতা, প্যারামিটার ব্যর্থতা এবং অন্যান্য ঝুঁকির বিষয়ে এখনও সতর্কতা অবলম্বন করা দরকার, তবে প্রবণতা বিচার, সময় ফ্রেম বিচার, গতিশীল প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন ইত্যাদির মাধ্যমে এই ঝুঁকিগুলি কার্যকরভাবে হ্রাস করা যেতে পারে, কৌশলটির স্থিতিশীল অপারেশন ক্ষমতাকে ব্যাপকভাবে বাড়িয়ে তোলে। সামগ্রিকভাবে, কৌশলটি খুব ভাল স্থিতিশীলতা এবং পতন-প্রতিরোধের ক্ষমতা রয়েছে, যা নির্ভরযোগ্য এবং মূল্যবান।

কৌশল সোর্স কোড
/*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)