रेन्को ब्रिक्स और टेमा संकेतकों पर आधारित सूक्ष्म-लाभ रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक अपेक्षाकृत सरल सूक्ष्म लाभ रणनीति है, जो मुख्य रूप से रेन्को पंख और टेमा संकेतक की पहचान की प्रवृत्ति का उपयोग करती है, और उलटा व्यापार करती है। रणनीति तर्क सरल और सहज है, और पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से स्थिर लाभ प्राप्त किया जा सकता है।
रणनीति सिद्धांत
रेनको स्ट्रिप्स के बजाय के लाइनों का उपयोग करके, कीमतों की गति को अधिक स्पष्ट रूप से पहचाना जा सकता है।
TEMA सूचक EMA की तुलना में कम विलंबता के साथ ट्रेंड टर्नओवर को जल्दी पकड़ सकता है।
जब TEMA पर शॉर्ट-टर्म एसएमए के माध्यम से अधिक किया जाता है, तो नीचे के माध्यम से बर्फ की स्थिति होती है। रेन्को की खाल पार करना अधिक विश्वसनीय बनाता है।
लंबी अवधि के एसएमए से अधिक कीमतों के लिए, ओवरहोल्डिंग से बचें।
स्टॉप कंडीशंस सेट करें, केवल न्यूनतम रिटर्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए।
श्रेष्ठता विश्लेषण
रेनको और टेमा सूचकांक का संयोजन सरल और प्रभावी है।
इस तरह के व्यापारों को रोकने के लिए, प्रवृत्तियों को स्पष्ट रूप से पहचानें।
TEMA ने देरी को कम किया और समय पर प्रवेश की सुविधा प्रदान की
उचित रोकथाम रोकथाम हानि नियंत्रण जोखिम
उच्च आवृत्ति वाले छोटे निवेशों के लिए उपयुक्त
जोखिम विश्लेषण
इस तरह के एक बयान के अनुसार, “हमारे लिए यह बहुत मुश्किल हो सकता है कि हम अपनी स्थिति को समय पर फिर से जमा कर सकें और लगातार लाभ कमा सकें।
गलत पैरामीटर सेट करने से व्यापार के अवसर छूट सकते हैं।
एकतरफा होल्डिंग को नियंत्रित करने में असमर्थता, घाटे में वृद्धि का जोखिम।
इस तरह के एक छोटे से व्यापार के लिए, पर्याप्त लाभ प्राप्त करना मुश्किल है।
अनुकूलन दिशा
एसएमए और टीईएमए मापदंडों का अनुकूलन करें और इष्टतम संयोजन खोजें
लाभ और जोखिम को संतुलित करने के लिए विभिन्न रोकथाम स्थितियों का परीक्षण करना।
स्टॉक खोलने की सीमा जोड़ें, एक-तरफ़ा स्थिति को नियंत्रित करें
अस्थिरता सूचकांक के साथ संयोजन में एक स्टॉप लॉस सेट करें
अन्य रणनीतियों के साथ समन्वय का आकलन करें ताकि मुनाफा बढ़ाया जा सके।
संक्षेप
इस रणनीति में रेन्को और टेमा सूचकांक का उपयोग किया गया है, जो प्रवृत्ति को सरल और प्रभावी ढंग से निर्धारित करता है, जो उच्च आवृत्ति वाले छोटे पूंजी अधिग्रहण के लिए उपयुक्त है, लेकिन लाभप्रदता का विस्तार करने के लिए सीमित स्थान है। पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण के माध्यम से प्रभावशीलता को बढ़ाया जा सकता है, या अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन में उपयोग करने की कोशिश की जा सकती है, सुधार के लिए अधिक जगह है।
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("TEMA Cross", overlay = true, precision = 7, overlay=true, pyramiding = 100, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.25)
tema(src, len) =>
3*ema(src, len) - 3*ema(ema(src, len), len) + ema(ema(ema(src, len),len),len)
smma(src, len) =>
sa = 0.0
sa := na(sa[1]) ? sma(src, len) : (sa[1] * (len - 1) + src) / len
sa
temaLength = input(5)
smaLength = input(3)
smmaLength = input(30)
tema1 = tema(close, temaLength)
sma1 = sma(tema1, smaLength)
smma1 = smma(close,smmaLength)
plot(tema1, color = green, title = "TEMA")
plot(sma1, color = orange, title = "SMA")
plot(smma1, color = red, title = "SMMA")
minGainPercent = input(2)
gainMultiplier = minGainPercent * 0.01 + 1
avg_protection = input(1)
gain_protection = input(1)
longCondition = crossover(tema1, sma1) and tema1 < smma1
shortCondition = crossunder(tema1, sma1)
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty = 1, when = longCondition and time > timestamp(2017, 9, 22, 4, 20) and (avg_protection >= 1 ? (na(strategy.position_avg_price) ? true : close <= strategy.position_avg_price) : true))
strategy.close_all(when = shortCondition and time > timestamp(2017, 9, 22, 4, 20) and (gain_protection >=1 ? (close >= gainMultiplier * strategy.position_avg_price) : true))