RSI-Strategie für Saisonalen Bereich und gleitenden Durchschnitt

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-27 16:04:21
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Übersicht

Diese Strategie kombiniert den gleitenden Durchschnitt und den Relative Strength Index (RSI), zwei technische Indikatoren, um saisonale zyklische Merkmale zu erfassen und Handelssignale zu generieren. Der Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass sie saisonale Trends sehr deutlich identifizieren kann, aber auch das Risiko hat, durch falsche Signale irregeführt zu werden. Weitere Optimierungen können durch Anpassung der Parameter-Einstellungen zur Verbesserung der Strategieleistung vorgenommen werden.

Strategie Logik

Die Strategie berechnet zunächst den gleitenden Durchschnitt eines bestimmten Zeitraums n, um die mittelfristige bis langfristige Trendrichtung zu erfassen. Dann berechnet sie den RSI-Indikator des gleitenden Durchschnitts, um zu beurteilen, ob es sich derzeit in einem Überkauf oder Überverkauf befindet. Der RSI misst die Marktstimmung, indem er das Verhältnis von Gewinnen zu Verlusten über einen bestimmten Zeitraum berechnet.

Wenn der RSI über das untere Band überschreitet, wird ein Kaufsignal generiert, das einen Überverkaufstatus anzeigt, und eine Long-Position kann geöffnet werden. Wenn der RSI unter dem oberen Band überschreitet, wird ein Verkaufssignal generiert, das einen Überkaufstatus anzeigt, und eine Short-Position kann geöffnet werden. Darüber hinaus setzt die Strategie auch den Bereich für Monat und Datum, um nur während bestimmter Monate und Tage zu handeln, um saisonale Muster zu erfassen.

Vorteile der Strategie

Verwenden Sie gleitenden Durchschnitt, um den Haupttrend zu bestimmen, und RSI, um überkaufte/überverkaufte Szenarien zu beurteilen, indem Sie zwei Indikatoren kombinieren, um die Genauigkeit zu verbessern
Durch die Festlegung von Monats- und Datumsbereichen können saisonale Trends effektiv erkannt und solche Handelschancen erfasst werden
Flexible Einstellungen der RSI-Parameter zur Anpassung der Empfindlichkeit bei der Bestimmung von Überkauf/Überverkauf
Anpassbare gleitende Durchschnittsparameter zur Anpassung der Empfindlichkeit bei der Beurteilung der wichtigsten Trends

Risiken und Lösungen

Das Risiko, durch falsche Signale irregeführt zu werden, z. B. Trendumkehrungen, die durch außersaisonale Ereignisse ausgelöst werden, kann zu unsachgemäßen Handelssignalen führen.
Die Lösung besteht darin, die gleitende Durchschnittsperiode richtig zu verkürzen, um die Trendwende schneller zu erfassen.
Vorgegebene monatliche und Datenbereiche können von den tatsächlichen saisonalen Trends abweichen.Die Lösung besteht darin, auf der Grundlage historischer Datenprüfungen einen genaueren saisonalen Bereich zu ermitteln.
Die Lösung besteht darin, einen breiteren Bereich zu setzen, um nicht durch geringfügige Schwankungen irregeführt zu werden.

Optimierungsrichtlinien

Einführung anderer Hilfsindikatoren, z. B. Stochastic Oscillator, um strengere Filterbedingungen festzulegen und falsche Signale zu reduzieren.
Versuchen Sie mehr verschiedene Parameterkombinationen, um optimale Parameter zu finden und die Strategieleistung zu verbessern, z. B. passen Sie gleitende Durchschnittsperioden, RSI-Bänder usw. an.
Verwenden Sie Parameteroptimierungsmethoden, um automatisch Parameterraum nach optimalen Parametermengen zu suchen.
Sammeln Sie mehr historische Daten und nutzen Sie maschinelles Lernen, um Strategieregeln zu trainieren und zu optimieren.
Erwägen Sie die Hinzufügung von Stop-Loss-/Take-Profit-Strategien, um das Geldmanagement zu optimieren.

Zusammenfassung

Diese Strategie kombiniert gleitenden Durchschnitt und RSI, mit der Zugabe von saisonalen Urteilen, um ein relativ vollständiges System für Trend und Überkauf / Überverkauf zu bilden. Der Vorteil liegt in seiner Fähigkeit, saisonale Muster klar zu erkennen und solche Handelsmöglichkeiten zu nutzen. Es gibt gewisse Risiken, irregeführt zu werden, aber Optimierungen können durch Parameter-Tuning, Einführung von Hilfsindikatoren, maschinellem Lernen usw. vorgenommen werden, um die Strategieleistung zu erhöhen. Insgesamt bietet diese Strategie einen zuverlässigen und effektiven saisonalen Handelsrahmen, der es wert ist, live getestet und angewendet zu werden.

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title = " RSI of MA Strategy ",shorttitle="MARSI Strategy",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1,initial_capital=1)



lengthofma = input(15,minval=1,title="Length of MA")
len = input(14, minval=1, title="Length")
upperband = input(70,minval=1,title='Upper Band for RSI')
lowerband = input(30,minval=1,title="Lower Band for RSI")

src=sma(close,lengthofma)
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=purple)

band1 = hline(upperband)
band0 = hline(lowerband)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)



longCond =  crossover(rsi,lowerband)

shortCond =  crossunder(rsi,upperband)




monthfrom =input(1)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)

if (  longCond ) 
    strategy.entry("LONG", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND",  comment="LONG")
    
else
    strategy.cancel(id="LONG")
    



if ( shortCond ) 

    strategy.entry("SHORT", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND",  comment="SHORT")
else
    strategy.cancel(id="SHORT")

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