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दीर्घकालिक चलती औसत क्रॉसओवर रेन्को रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-24 10:55:57
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अवलोकन

यह रणनीति रेंको कैंडलस्टिक चार्ट पर आधारित एक चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति है। यह क्रॉसओवर संकेतों का निर्माण करने के लिए TEMA संकेतक का उपयोग करती है और फ़िल्टरिंग के लिए दीर्घकालिक चलती औसत को जोड़ती है, जिसका उद्देश्य रेंको चार्ट पर रुझानों की पहचान करना और खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करना है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मुख्य संकेत स्रोत अल्पकालिक टीईएमए सूचक और एसएमए सूचक के स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस से आता है।

जब अल्पकालिक टीईएमए अल्पकालिक एसएमए से पार हो जाता है, तो लंबी अवधि में जाएं; जब अल्पकालिक टीईएमए अल्पकालिक एसएमए से नीचे पार हो जाता है, तो स्थिति बंद करें।

इसके अतिरिक्त, रणनीति प्रवेश और स्टॉप लॉस तर्क को समायोजित करने के लिए दो वैकल्पिक मापदंडों avg_protection और gain_protection को भी निर्धारित करती हैः

जब avg_protection>0 हो, तभी खरीदें जब समापन मूल्य वर्तमान औसत होल्डिंग मूल्य से कम हो, जिससे लागत आधार कम हो सकता है;
जब gain_protection>0 हो, तो लाभ में लॉक करने के लिए केवल तभी बेचें जब समापन मूल्य प्रवेश मूल्य से कुछ प्रतिशत अधिक हो।

अंत में, रणनीति में ट्रेंड फिल्टर के रूप में एक दीर्घकालिक एसएमएमए सूचक का भी उपयोग किया गया है। केवल जब बंद मूल्य एसएमएमए से नीचे होता है तो एक लंबा संकेत ट्रिगर किया जाएगा।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

रेंको कैंडलस्टिक चार्ट के आधार पर, यह प्रभावी रूप से शोर को फ़िल्टर कर सकता है और रुझानों की पहचान कर सकता है;
उच्च संवेदनशीलता और ट्रैकिंग क्षमता के साथ संकेतों को बनाने के लिए TEMA संकेतक का उपयोग करें;
प्रवेश रणनीति को नियंत्रित करने के लिए समायोज्य मापदंड समृद्ध हैं;
दीर्घकालिक और अल्पकालिक चलती औसत का संयोजन रुझानों में अवसरों को पकड़ सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

रेंको के पास एक असमान समयरेखा है जो अंतराल समय को नियंत्रित नहीं कर सकती है;
टीईएमए की उच्च संवेदनशीलता से अधिक झूठे संकेत भी होते हैं।
अनुचित पैरामीटर सेटिंग्स से ट्रेडों की कमी हो सकती है।

इन जोखिमों को कम करने के लिए, उचित पैरामीटर ट्यूनिंग, स्टॉप लॉस आदि सेट करना अपनाया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के लिए मुख्य अनुकूलन दिशाएं हैंः

इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए विभिन्न मापदंड संयोजनों का परीक्षण करें;
डीडी को कम करने के लिए स्टॉप लॉस रणनीतियाँ जोड़ें जैसे कि ट्रेलिंग स्टॉप लॉस, रेंज स्टॉप लॉस आदि;
झूठे संकेतों को कम करने के लिए सिग्नल फ़िल्टरिंग के लिए अन्य संकेतकों को मिलाएं;
विभिन्न उत्पादों में परीक्षण पैरामीटर प्रभावशीलता।

निष्कर्ष

सामान्य तौर पर, यह एक बुनियादी, सरल लेकिन अत्यधिक व्यावहारिक चलती औसत क्रॉसओवर रणनीति है। यह मुख्य रूप से रेन्को बार के उत्कृष्ट शोर-कटौती प्रभाव और संकेत उत्पन्न करने के लिए टीईएमए संकेतक की उच्च संवेदनशीलता पर निर्भर करता है। इस बीच, दीर्घकालिक और अल्पकालिक चलती औसत के बीच सहयोग भी इसकी प्रवृत्ति का पालन करने की क्षमता को बढ़ाता है। पैरामीटर ट्यूनिंग और उचित अनुकूलन के साथ, यह रणनीति मात्रात्मक व्यापार के लिए एक प्रभावी विकल्प बन सकती है।

/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("TEMA Cross", overlay = true)

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, when = longCondition and (avg_protection >= 1 ? (na(strategy.position_avg_price) ? true : close <= strategy.position_avg_price) : true))
strategy.close_all(when = shortCondition and (gain_protection >=1 ? (close >= gainMultiplier * strategy.position_avg_price) : true))

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