Handelsstrategien basierend auf der RSI-Mittelwertumkehr


Erstellungsdatum: 2023-09-20 15:38:45 zuletzt geändert: 2023-09-20 15:38:45
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Überblick

Die Strategie verwendet mehrere Preis-Eingaben, um den RSI-Mittelwert zu berechnen, um zu bestimmen, ob der Preis überkauft oder überverkauft ist.

Strategieprinzip

  1. Der RSI-Wert wird auf Basis von Schlusskurs, Eröffnungskurs und Höchstkurs berechnet.

  2. Der arithmetische Mittelwert für mehrere RSI-Werte wird als RSI-Mittelwert angegeben.

  3. Wenn der RSI über 0,5 liegt, ist dies ein Überkaufsignal, wenn er unter 0,5 liegt, ist es ein Überverkaufsignal.

  4. Ein umgekehrtes Handelssignal wird erzeugt, wenn der RSI-Durchschnittswert auf die Mittellinie von 0,5 zurückfällt.

  5. Der RSI-Durchschnittswert wird als Ausgangsschwelle festgelegt, z. B. bei einem Breakout in der 0,65-Bereichs-Begrenzung als Plus oder bei einem Breakout in der 0,35-Bereichs-Begrenzung als Minus.

  6. Die Transaktionslogik ist einfach, klar und einfach umzusetzen.

Analyse der Stärken

  1. Der RSI-Mittelwert wird mit Hilfe von mehreren Preisinformationen berechnet, um die Stabilität zu erhöhen.

  2. Der RSI-Durchschnittswert kehrt zur Mittellinie zurück und erzeugt ein Handelssignal, das sowohl eine Trend- als auch eine Umkehrfunktion aufweist.

  3. Die intuitive RSI-Mittelwertkurve bildet ein klares visuelles Handelssignal.

  4. Die Standardparameter sind einfach und praktisch und eignen sich für Umkehrhändler.

  5. Der Code ist einfach zu verstehen, leicht zu modifizieren und für technische Anfänger geeignet.

Risikoanalyse

  1. Der RSI ist anfällig für falsche Umkehrsignale, die zu Verlusten führen.

  2. Die falsche Einstellung der RSI-Parameter und der Mittellinie beeinflusst die Strategie.

  3. Das Systemrisiko ist groß, wenn man nur auf den RSI schaut.

  4. Es ist unklar, ob die Preise sich umkehren werden.

  5. Es ist leicht, Verluste zu erwirken, wenn die Trends so sind.

Optimierungsrichtung

  1. Tests zur Optimierung der RSI-Zyklusparameter und zur Erhöhung der Sensitivität des Indikators.

  2. Beurteilung des Einflusses verschiedener Preis-Eingaben auf den RSI-Mittelwert.

  3. Der Trend-Filter wird hinzugefügt, um einen Abwärtshandel zu vermeiden.

  4. In Kombination mit anderen Faktoren wird das Umkehrsignal bestätigt.

  5. Es wurde ein dynamischer Stop-Loss-Mechanismus entwickelt, um Risiken zu kontrollieren.

  6. Optimierung der Einstiegs-, Stop-Loss- und Stop-Out-Strategien und Verbesserung der Effizienz der Strategien.

Zusammenfassen

Die Strategie nutzt den RSI-Mean-Reversal-Handel und ist einfach und bequem für Anfänger. Es besteht jedoch ein Signalfehlerrisiko und ein Trendrisiko. Verbesserungen in Bezug auf die Multifaktoroptimierung und das Risikomanagement können die Strategie stabiler und effizienter machen und zu einem zuverlässigen Reversal-Handelssystem machen.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2022-09-13 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99

//@version=5
strategy("RSI Average Swing Bot")

long_only=input.bool(true, title="Allow Long entries", group="Entries Type")
short_only=input.bool(true, title="Allow Short entries", group="Entries Type")
rsiohlc4= ta.rsi(ohlc4,50)/100
rsiclose= ta.rsi(close,50)/100
rsiopen= ta.rsi(open,50)/100
rsihigh= ta.rsi(high,50)/100
rsihlc3= ta.rsi(hlc3,50)/100
rsihl2= ta.rsi(hl2,50)/100

hline(0.3, color=color.white, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=2)
hline(0.5, color=color.white, linestyle=hline.style_dotted, linewidth=2)
hline(0.7, color=color.white, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=2)
rsi_avg = (rsiohlc4+rsiclose+rsiopen+rsihigh+rsihl2+rsihlc3)/6

culoare = rsi_avg > 0.50? color.green : rsi_avg<0.50 ? color.red : color.yellow
plot(rsi_avg,color=culoare )


long = rsi_avg > 0.5 and rsi_avg[1]< 0.5
longexit = rsi_avg >= input.float(0.65, step=0.05)
short = rsi_avg < 0.5 and rsi_avg[1] >0.5
shortexit=rsi_avg<=input.float(0.35, step=0.05)

if(long_only)
    strategy.entry("long",strategy.long,when=long)
    strategy.close("long",when=longexit or short)

if(short_only)
    strategy.entry("short",strategy.short,when=short)
    strategy.close("short",when=shortexit or long)