CMARSI-Handelsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die CMARSI-Handelsstrategie ist eine Trendbeobachtungsstrategie, die den RSI-Indikator und die Gleichung kombiniert. Sie verwendet den verbesserten RSI-Indikator, um Trends zu identifizieren, und verwendet die Gleichung als Signal, um Ein- und Ausstieg zu bestimmen. Die Strategie ist für den Handel mit mittleren und langen Linien geeignet, um durch Trendbeobachtung bessere Gewinne zu erzielen.
Grundsätzliche Analyse
Die CMARSI-Strategie verwendet einen verbesserten RSI-Indikator, den Connors RSI. Der Connors RSI kombiniert den klassischen RSI, den RSI-Durchschnitt und die Preisänderungsrate ROC. Die Berechnungsformel lautet:
Connors RSI = (RSI + RSI Leerlaufmittel + ROC-Prozentsatz) / 3
Der RSI verwendet einen 3-Tage-Zyklus, der RSI eine 2-Tage-Zyklus und der ROC-Prozentsatz einen 100-Tage-Zyklus.
Der Connors RSI hat den Vorteil, dass mehrere Indikatoren kombiniert werden, um Trends zu erkennen. Wenn der Connors RSI die 40er Grenze überschreitet, ist dies ein Positivesignal, wenn er die 70er Grenze überschreitet, ist dies ein Negativesignal.
Die CMARSI-Strategie basiert auf dem Connors RSI und führt zusätzlich einen Mittellinienfaktor ein. Die Strategie berechnet den 2-Tages-Mittellinien und verwendet den Gold- und die Gold- und die Gold-Fork-Dead-Fork des Connors RSI und der Mittellinien als Handelssignal.
Als Connors auf dem RSI die 40-Grenze und die Goldfork 2-Tages-Gewinnlinie überquerte, machte er einen zusätzlichen Einstieg.
Als Connors unter dem RSI die 70er Grenze überschritt und die 2-Tages-Gehaltslinie verließ, ging er aus dem Spiel.
Durch die Nutzung von Gleichgewichtswellen kann man die teilweise Fehlsignalbildung des Connors RSI vermeiden und somit die Stabilität der Strategie verbessern.
Analyse der Stärken
Der größte Vorteil der CMARSI-Strategie besteht darin, Trends in mehreren Indikatoren zu identifizieren und die Einschränkungen eines einzigen RSI-Indikators zu vermeiden. Insbesondere hat die Strategie folgende Vorteile:
Der Connors RSI ist stabiler als der klassische RSI und kann Trendwendepunkte präzise identifizieren.
Die Einführung von Mittellinien filtert teilweise die Geräusche und verhindert, dass sie nach oben und unten kommen.
Eine Kombination aus mehreren Indikatoren kann die Gewinnquote erhöhen, indem sie den Trends folgt.
Die Regeln sind einfach, klar und einfach umzusetzen.
Als Trend-Follow-Strategie kann man die Gewinne aus mittleren und langen Trends optimal erfassen.
Risikoanalyse
Die Hauptrisiken der CMARSI-Strategie bestehen aus Trendfehlern und Stop-Loss-Position-Einstellungen.
Der Connors RSI-Indikator sendet ein falsches Signal, was zu unnötigen Eintritten führt. Die Parameter können entsprechend angepasst werden, oder die Bestätigung des autres-Indikators kann hinzugefügt werden.
Die Stop-Loss-Position ist nicht vernünftig eingestellt und kann zu früh oder zu stark eingestellt werden. Die Stop-Loss-Position sollte für verschiedene Sorten und Marktumgebungen optimiert werden.
In einem wackligen Zustand kann die Gleichgewicht-Filterung schlechter funktionieren, und die Strategieparameter müssen optimiert werden.
Langzeitbetrieb kann zu einer Überoptimierung führen, die regelmäßig überprüft und an die Marktbedingungen angepasst werden sollte.
Optimierungsrichtung
Die CMARSI-Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Optimierung der Parameter des Connors RSI für verschiedene Perioden und Sorten.
Versuchen Sie mit verschiedenen Arten von Durchschnittslinien, um den Filter noch besser zu machen.
Hinzufügen von anderen Indikatoren wie MACD, Brin und anderen, um die Transaktionssignale zu bestätigen.
Optimieren Sie Ihre Stop-Loss-Strategie, indem Sie einen angemessenen Moving-Stop oder Level-Differenz-Stop einrichten.
Um die Strategie für eine bestimmte Sorte zu optimieren, werden Handelssorten ausgewählt.
Optimieren Sie die Parameter regelmäßig mithilfe der Walk Forward Analysis-Methode und vermeiden Sie eine Überoptimierung.
Zusammenfassen
Die CMARSI-Strategie kombiniert den Connors RSI und den Average Line-Indikator, um mittel- und langfristige Trades durch Trendbeobachtung durchzuführen. Die Strategie ist stabil, leicht umsetzbar und kann effektiv Trends verfolgen. Wir sollten die Strategieparameter kontinuierlich für die Marktumgebung optimieren und Risikomanagement durchführen, um bessere Gewinnrenditen zu erzielen.
/*backtest
start: 2022-09-19 00:00:00
end: 2023-09-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
src = close, lenrsi = 3, lenupdown = 2, lenroc = 100, malengt = 2, low = 40, high = 70, a = 1
updown(s) =>
isEqual = s == s[1]
isGrowing = s > s[1]
ud = 0.0
ud := isEqual ? 0 : isGrowing ? (nz(ud[1]) <= 0 ? 1 : nz(ud[1])+1) : (nz(ud[1]) >= 0 ? -1 : nz(ud[1])-1)
ud
rsi = rsi(src, lenrsi)
updownrsi = rsi(updown(src), lenupdown)
percentrank = percentrank(roc(src, 1), lenroc)
crsi = avg(rsi, updownrsi, percentrank)
MA = sma(crsi, malengt)
band1 = 70
band0 = 40
ColorMA = MA>=band0 ? lime : red
p1 = plot(MA, title="BuyNiggers", style=line, linewidth=4, color=ColorMA)
p2 = plot(low, title="idk", style=line, linewidth=2, color=blue)
p3 = plot(high, title="idk2", style=line, linewidth=2, color=orange)
//@version=2
strategy("CMARSI")
if crossover(MA,band0)
strategy.entry("buy", strategy.long, when=strategy.position_size <= 0)
if crossunder(MA,band1)
strategy.exit("sell", "buy", profit=1000000, stop=10000000)
plot(strategy.equity)