RSI MACD Crossover Doppelte gleitende Durchschnittsverfolgungsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie verwendet die RSI, MACD und die Binäre Gleichung, um die Trendverfolgung und Standardabweichung zu erzielen. Die Strategie beurteilt Überkauf und Überverkauf durch den RSI, die MACD beurteilt den Überkauf und Verkauf durch die schnelle und langsame Durchschnittslinie. Die Binäre Gleichung filtert einige Noise-Handelsmöglichkeiten aus und profitiert im Trend.
Strategieprinzip
- Der RSI ist ein Indikator für Überbuying und Überselling.
Berechnung der Veränderung von Preisen und Preisen innerhalb eines bestimmten Zeitraums
RSI berechnet auf Basis von Veränderungen bei den Kursbewegungen
Überkaufen und überverkaufen
- Berechnung der MACD-Kreuzentscheidung
Berechnen Sie Schnell-, Lang- und Signalleitungen
Das ist ein schneller und schneller Cross-Line-Kauf und Verkauf.
Anzeige der Kreuzung
- Implementierung von Doppel-Einheitlichkeits-Filter
Berechnen Sie schnelle und langsame Linien.
Nur bei schnellen Linien sollten Sie über den Handel nachdenken.
Implementierung von Trend-Tracking-Geräuschfiltern
- Die Kombination von mehreren Indikatoren für die Zulassung
Komplex RSI, MACD und Doppel-Gleichgewicht-Mehrfachfilterung
Steigerung der Stabilität der Strategie
Analyse der Stärken
Mehrindikator-Kombinationen zur Steigerung der Strategiegenauigkeit
Trends zu verfolgen, Geräusche zu filtern und Stabilität zu verbessern
RSI-Indikatoren helfen bei Überkauf und Überverkauf, um die Wendepunkte zu erfassen
MACD-Kreuzbeurteilung, einfache und effiziente Beurteilung von Kauf und Verkauf
Doppelwirkungs-Filter, der die meisten außerhalb der Mainstream-Strecken entfernt
Einfach zu verstehen, weniger Parameter, geeignet für Anfänger, um ihr Lernen zu verbessern
Risikoanalyse
Eine Kombination aus mehreren Kennzahlen kann zu einer Überoptimierung der Strategie führen
Die Doppel-Gleichgewicht-Line hat zu viel Flexibilität geopfert und einige Chancen verpasst.
Die Parameter für RSI und MACD müssen vorsichtig gewählt werden
Die Risiken der Handelsarten müssen kontrolliert werden.
Langzeitnutzung erfordert wiederholte Anpassung der Parameter an den Markt
Optimierungsrichtung
Anpassung der RSI-Parameter an die Eigenschaften der verschiedenen Sorten
Anpassung der Doppel-Gleichgewichts-Periode zur Optimierung der Trend-Tracking-Effekte
Ein Stop-Loss-Strategie, um einzelne Verluste zu kontrollieren
Mehr Indikatoren, eine reichhaltige Kombination von Bedingungen
Entwicklungsparameter sind anpassungsfähig und passen sich automatisch an
Zusammenfassen
Diese Strategie verwendet mehrere Indikatoren wie RSI, MACD und die doppelte Gleichgewichtslinie, um Trends zu beurteilen und zu verfolgen, und bietet eine mehrschichtige Filterung von Gelegenheiten. Die Strategie ist sehr geeignet für Anfänger, um zu lernen und zu verbessern. Die Strategie hat den Vorteil, dass sie einfach und effektiv ist, leicht zu verstehen, und durch Anpassung der Parameter kann ein guter und stabiler Gewinn erzielt werden.
/*backtest
start: 2023-09-22 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// strategy(title="RSI MACD", precision = 6, pyramiding = 1, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 99, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.25, initial_capital = 1000)
// Component Code Start
// Example usage:
// if testPeriod()
// strategy.entry("LE", strategy.long)
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(7, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
testPeriod() => true
// Component Code Stop
//standard rsi template
src = ohlc4, len = input(14, minval=1, title="Length")
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, color=#87ff1a)
band1 = hline(80)
band = hline(50)
band0 = hline(20)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)
//macd
fast_length = input(title="Fast Length", defval=9)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=72)
signal_length = input(title="Signal Length", defval=9)
fast_ma = sma(rsi, fast_length)
slow_ma = sma(rsi, slow_length)
shortma = sma(ohlc4, fast_length)
longma = sma(ohlc4, slow_length)
controlmainput = input(title = "Control MA", defval = 234)
controlma = sma(ohlc4, controlmainput)
macdx = fast_ma - slow_ma
signalx = sma(macdx, signal_length)
hist = macdx - signalx
ma_hist = shortma - controlma
macd = macdx + 50
signal = signalx + 50
plot(macd,"macd", color = fuchsia)
plot(hist,"hist", style = histogram, color = fuchsia)
//plot(ma_hist,"ma hist", style = histogram, color = orange)
plot(signal,"signal", color = white)
//input
control_buy_toggle = input(true, "Buy on crossover control MA?", type = bool)
buy_on_control = control_buy_toggle == true? true : false
//conditions
buy = buy_on_control == true? ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal) or crossover(shortma, controlma) : ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal)
sell = ma_hist > 0 and shortma > longma and crossunder(macd,signal)
stop = crossunder(shortma, longma) or crossunder(shortma, controlma)
plotshape(buy,"buy", shape.triangleup, location.bottom, green, size = size.tiny)
plotshape(sell,"sell", shape.triangledown, location.bottom, red, size = size.tiny)
plotshape(stop,"stop",shape.circle,location.bottom, white, size = size.tiny)
if testPeriod()
strategy.entry("buy", true, when = buy, limit = close)
strategy.close("buy", when = sell)
strategy.close("buy", when = stop)