Ein Trend, der einer Strategie folgt

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 23.10.2023
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Übersicht

Diese Strategie kombiniert die Extreme des Relative Strength Index (RSI) Indikators und das Filtern des Simple Moving Average (SMA), um Trends zu verfolgen. Wenn der RSI extreme Überkauft- oder Überverkauftniveaus erreicht, werden auf der Grundlage der SMA-Richtung lange und kurze Richtungen bestimmt. Die Strategie eignet sich für US-Aktienindizes, europäische Indizes, asiatische Indizes, Gold, Silber und andere Sorten. Durch einfache RSI- und SMA-Regeln erfasst sie Trends effektiv.

Strategie Logik

Berechnen Sie den Wert des RSI-Indikators, setzen Sie die Obergrenze des überkauften Schwellenwerts auf 65 und die untere Obergrenze des überverkauften Schwellenwerts auf 45.
Berechnen Sie den 200-Tage-SMA, um die Trendrichtung zu bestimmen.
Wenn der RSI unter 45 (überverkauft) und der Preis über der SMA liegt, geht man lang; wenn der RSI über 65 (überkauft) und der Preis unter der SMA liegt, geht man kurz.
Wenn der RSI über 75 (starker Überkauf) und der Preis über der SMA liegt, schließen Sie Longpositionen; wenn der RSI unter 25 (starker Überkauf) und der Preis unter der SMA liegt, schließen Sie Shortpositionen.

Die Strategie erfasst Trends effektiv, indem sie RSI-Extreme zu Zeit-Einträgen und SMA-Richtung zum Filtern verwendet. RSI-Extreme zeigen mögliche Umkehrungen an, während SMA-Richtung sicherstellt, dass Trades mit dem Trend übereinstimmen. Zusammen sorgen sie für angemessene Trades und höhere Gewinnraten.

Vorteile

Einfache und klare Strategie-Logik, leicht zu verstehen und zu meistern.
Auf Basis bekannter RSI- und SMA-Indikatoren, einfach umzusetzen.
RSI-Extreme zeigen potenzielle Umkehrpunkte an, SMA-Filter sorgen für Richtungskorrektheit.
Eine vernünftige Einstellung der Parameter verhindert einen übermäßigen Handel.
Anwendbar auf mehrere Produkte wie Indizes und Rohstoffe.
Erfasst signifikante Kursschwankungen während der Trends.

Im Vergleich zum RSI allein fügt die Strategie einen SMA-Trendfilter hinzu, um blindes Long/Short zu vermeiden. Im Vergleich zu SMA-Systemen allein verbessert die Strategie die Timing-Effizienz durch die Verwendung von RSI-Extremen. Insgesamt verbindet sie die Stärken beider für eine praktische Trendfolgestrategie.

Risiken und Lösungen

Eine kürzere SMA-Periode ist für eine erhöhte Empfindlichkeit geeignet.
RSI-Divergenzen riskieren fehlende Trades. Fügen Sie andere Indikatoren wie MACD hinzu, um Anomalien zu erkennen.
Sowohl der RSI als auch der SMA können während der Range-Märkte falsche Signale erzeugen.
Bei falschen Parameter-Einstellungen kann es zu Übertrades oder fehlenden Trades kommen.
Ein Produkt-Backtest ist nicht ausreichend, um die Strategie zu bewerten.
Backtest ≠ Live-Handel Risiken und Kapital im Live-Handel verwalten.

Verbesserungsrichtlinien

Optimierung der RSI-Perioden für verschiedene Produkte.
Optimiere SMA-Perioden, integriere mehrere SMAs.
Hinzufügen von Stop Loss für eine bessere Risikokontrolle.
Hinzufügen anderer Indikatoren für die Mehrfaktorbestätigung.
Verbesserung der Eintrittszeit mit Volatilitätsindikatoren.
Entwicklung eines anpassungsfähigen Parametersystems für die dynamische Optimierung.
Verschiedene Kapitalmanagementansätze auf optimale Weise testen.
Erstellen Sie ein Strategie-Ensemble für verschiedene Marktbedingungen.

Schlussfolgerung

Die RSI-Extreme mit der SMA-Filterstrategie kombinieren die Stärken beider für eine effektive Trendverfolgung. Die Logik ist klar und die Parameter solide. Es funktioniert über mehrere Produkte hinweg, um die Timing-Effizienz und die Gewinnrate im Vergleich zu RSI- oder SMA-Systemen allein erheblich zu verbessern. Es gibt Raum für Verbesserungen wie Parameteroptimierung und Stop-Loss, um die Robustheit und Anpassungsfähigkeit weiter zu verbessern. Insgesamt bietet es Trend-Händlern ein sehr nützliches und effektives Tool.

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef

//@version=5

strategy('Relative Strength Index Extremes with 200-Day Moving Average Filte', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=36000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)

// Rsi
rsi_lenght = input.int(14, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)


//Sma
Length1 = input.int(200, title='  SMA Lenght', minval=1)
SMA1 = ta.sma(close, Length1)

//Strategy Logic
Long = rsi_value < 45 and close > SMA1
Long_exit = rsi_value > 75 and close > SMA1

Short = rsi_value > 65 and close < SMA1
Short_exit = rsi_value < 25 and close < SMA1


if Long
    strategy.entry('Long', strategy.long)

if Short
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(Long_exit or Short_exit)

pera(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.5)
los = pera(stoploss)

strategy.exit('SL', loss=los)



//by wielkieef

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