यह एक अपेक्षाकृत सरल सूक्ष्म लाभ रणनीति है जो मुख्य रूप से रिवर्स ट्रेडिंग के लिए रुझानों की पहचान करने के लिए रेन्को बक्से और टीईएमए संकेतक का उपयोग करती है। तर्क सीधा है और पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से स्थिर लाभ उत्पन्न कर सकती है।
मूल्य आंदोलनों को अधिक स्पष्ट रूप से पहचानने के लिए मोमबत्तियों के बजाय रेंको बक्से का उपयोग करें।
टीईएमए में ईएमए की तुलना में कम विलंब होता है, जिससे रुझान परिवर्तनों का पहले पता लगाया जा सकता है।
जब टीईएमए अल्पकालिक एसएमए से ऊपर जाता है तो लंबी स्थिति में जाएं, और जब टीईएमए एसएमए से नीचे जाता है तो बंद स्थिति में जाएं। रेन्को बॉक्स क्रॉसओवर को अधिक विश्वसनीय बनाते हैं।
जब मूल्य दीर्घकालिक एसएमए से ऊपर हो तो ओवरसाइज्ड पोजीशन से बचने के लिए खरीदने से बचें।
न्यूनतम लाभ लक्ष्य को पूरा करने पर ही स्थिति को बंद करने के लिए लाभ लेने के मानदंड निर्धारित करें।
रेन्को और टीईएमए संयोजन सरल लेकिन प्रभावी है।
स्पष्ट रुझान पहचानने से विवादित व्यापारों से बचा जा सकता है।
अधिक समय पर प्रविष्टियों के लिए TEMA देरी को कम करता है।
उचित स्टॉप लॉस और ले लाभ जोखिम नियंत्रण।
उच्च आवृत्ति वाले छोटे पूंजी व्यापार के लिए उपयुक्त।
तेजी से स्थिति को फिर से जमा करना कठिन है, लाभ की संभावना को सीमित करता है।
अनुचित मापदंड व्यापार के अवसरों को खो सकते हैं।
एक दिशा में स्थिति के आकार पर कोई नियंत्रण नहीं, प्रवर्धित नुकसान का जोखिम।
पर्याप्त लाभ प्राप्त करना कठिन है, छोटे स्केलिंग के लिए अधिक उपयुक्त है।
सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए SMA और TEMA मापदंडों का अनुकूलन करें।
लाभप्रदता और जोखिम को संतुलित करने के लिए विभिन्न लाभ लेने के मानदंडों का परीक्षण करें।
एकतरफा स्थिति के आकार को नियंत्रित करने के लिए खुली गिनती सीमाओं को जोड़ें.
स्टॉप लॉस सेट करने के लिए अस्थिरता संकेतक शामिल करें।
मुनाफा बढ़ाने के लिए अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन का आकलन करें।
रणनीति प्रभावी रूप से रेन्को और टीईएमए के साथ रुझानों की पहचान करती है, जो उच्च आवृत्ति वाली छोटी पूंजी के स्केलिंग के लिए उपयुक्त है, लेकिन लाभ को बढ़ाने की सीमित क्षमता है। इसे पैरामीटर अनुकूलन और जोखिम नियंत्रण के माध्यम से सुधार किया जा सकता है, या अन्य रणनीतियों के साथ संयुक्त किया जा सकता है, जिसमें सुधार के लिए बड़ी 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))