Die Risikopositionen werden in der Tabelle 1 aufgeführt.

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-16 16:28:22
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Übersicht

Die Multi-Timeframe RSI Moving Average Crossover Strategie ist eine Trendfolgestrategie über mehrere Zeitrahmen hinweg. Sie verwendet RSI-Indikatoren auf mehreren Zeitrahmen und nimmt einen gewichteten gleitenden Durchschnitt des RSI jedes Zeitrahmens. Die endgültigen Signale werden erzeugt, indem alle gleitenden RSI-Durchschnitte in zwei umfassende Indikatoren kombiniert und die Crossover-Signale gehandelt werden.

Grundsätze

Diese Strategie berechnet zunächst die RSI-Indikatoren für mehrere Zeitrahmen (1-min, 5-min, 15-min usw.) Dann benötigt man für jeden Zeitrahmen einen 15-Perioden-VMA (gewichteter gleitender Durchschnitt) des RSI, um die gleitenden Durchschnittslinien des RSI zu erhalten.

Anschließend werden alle gleitenden RSI-Durchschnitte aus verschiedenen Zeitrahmen gleichmäßig in zwei Signale - eine schnelle Linie und eine langsame Linie - kombiniert.

Wenn die schnelle Linie über die langsame Linie kreuzt, wird ein Kaufsignal erzeugt. Wenn die schnelle Linie unter die langsame Linie kreuzt, wird ein Verkaufssignal erzeugt. Durch die Kombination von Multi-Timeframe RSI auf diese Weise können die Crossover-Signale Trends effektiv verfolgen und gleichzeitig kurzfristiges Marktlärm filtern.

Vorteile

Die Kombination mehrerer Zeitrahmen kann die Kurskurven glätten und falsche Ausbrüche effektiv vermeiden.
Der RSI zeigt überkaufte/überverkaufte Niveaus an und vermeidet die Verfolgung neuer Höchst-/Tiefstwerte.
Doppel gleitende Durchschnitte haben einen besseren Halteeffekt als ein einziges gleitendes Durchschnittssystem.
Die Verwendung von VMA anstelle von SMA verringert die Auswirkungen von kurzfristigen Schwankungen.

Risiken

Multi-Timeframe-Strategien erfordern eine umfangreiche Parameter-Tuning, unsachgemäße Einstellungen können zu fehlenden guten Einträgen oder zu späten Einträgen führen.
Die gleitenden Durchschnitte haben eine schlechte Kurvenanpassung und zeigen bei Trendwendepunkten eine unterdurchschnittliche Performance.
RSI-Divergenzen treten häufig auf, Umkehrsignale sollten beobachtet werden.

Lösungen: Optimieren Sie die Zeitrahmenparameter; Kombinieren Sie mit anderen Indikatoren wie MACD, um Trends zu bestimmen; Achten Sie auf RSI-Divergenzsignale.

Optimierungsrichtlinien

Optimieren Sie die Anzahl der Zeitrahmen und Parameter-Einstellungen, um Trends besser zu erfassen.
Sie sollten einen Stop-Loss hinzufügen, um Risiken zu kontrollieren.
Kombination anderer Indikatoren für eine bessere Entscheidung über Trends und Divergenzen.
Versuche verschiedene Parameter für die Haltezeit für den besten Halteeffekt.

Schlussfolgerung

Die Multi-Timeframe RSI Moving Average Crossover Strategie erzeugt Handelssignale, indem sie RSI-Indikatoren aus mehreren Zeitrahmen mit einem gleitenden Durchschnittssystem kombiniert, was eine typische Multi-Timeframe Trendfollowing-Strategie ist.

/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="RSI multitimeframe SMA crossover", shorttitle="RSI multitimeframe strategy", default_qty_type= strategy.percent_of_equity, margin_long=50, default_qty_value=150)

res1 = input(title="Res 01", type=input.resolution, defval="1")
res2 = input(title="Res 0", type=input.resolution, defval="5")
res3 = input(title="Res 1", type=input.resolution, defval="15")
res4 = input(title="Res 2", type=input.resolution, defval="15")
res5 = input(title="Res 3", type=input.resolution, defval="15")
res6 = input(title="Res 4", type=input.resolution, defval="30")
res7 = input(title="Res 5", type=input.resolution, defval="45")
res8 = input(title="Res 6", type=input.resolution, defval="60")



lengthRSI = input(15, minval=1)
lengthMA = input(15, minval=1)
lengthFMA = input(100, minval=1)
lengthFMA2 = input(150, minval=1)
Long_yes = input(defval=1, title="Long trades 0 or 1", minval=0, maxval=1)
Short_yes = input(defval=0, title="Short trades 0 or 1", minval=0, maxval=1)
src = close

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay   = input(defval = 1,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970)

// === INPUT SHOW PLOT ===
showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false       // create function "within window of time"



// stop loss 
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.5, defval=10) * 
   0.01
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)

shortLossPerc = input(title="Short Stop Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.5, defval=10) * 
   0.01
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)


rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
MA1 = vwma(rsi1, lengthMA)






outD1 = security(syminfo.tickerid, res1, MA1)
outD2 = security(syminfo.tickerid, res2, MA1)
outD3 = security(syminfo.tickerid, res3, MA1)
outD4 = security(syminfo.tickerid, res4, MA1)
outD5 = security(syminfo.tickerid, res5, MA1)
outD6 = security(syminfo.tickerid, res6, MA1)
outD7 = security(syminfo.tickerid, res7, MA1)
outD8 = security(syminfo.tickerid, res8, MA1)




//plot_d0 = outD0
//plot_d1 = outD1
//plot_d2 = outD2
//plot_d3 = outD3
//plot_d4 = outD4
//plot_d5 = outD5
//plot_d6 = outD6

out_multi = ema(outD1+outD2+outD3+outD4+outD5+outD6+outD7+outD8, lengthFMA)
out_multi2 = ema(outD1+outD2+outD3+outD4+outD5+outD6+outD7+outD8, lengthFMA2)
//out_multi1 = outD2+outD3+outD4
//out_multi2 = outD4+outD5+outD6

//col0 = outD0 < 20 ? color.lime : outD0 > 80 ? color.red : color.blue
//col1 = outD1 < 20 ? color.lime : outD1 > 80 ? color.red : color.blue
//col2 = outD2 < 20 ? color.lime : outD2 > 80 ? color.red : color.blue
//col3 = outD3 < 20 ? color.lime : outD3 > 80 ? color.red : color.blue
//col4 = outD4 < 20 ? color.lime : outD4 > 80 ? color.red : color.blue
//col5 = outD5 < 20 ? color.lime : outD5 > 80 ? color.red : color.blue
//col6 = outD6 < 20 ? color.lime : outD6 > 80 ? color.red : color.blue


// plot(plot_d0,linewidth=2, color=col0)
// plot(plot_d1, linewidth=2, color=col1)
// plot(plot_d2,linewidth=2, color=col2)
// plot(plot_d3,linewidth=2, color=col3)
// plot(plot_d4,linewidth=2, color=col4)
// plot(plot_d5,linewidth=2, color=col5)
// plot(plot_d6,linewidth=2, color=col6)

long=(out_multi/8)
short=(out_multi2/8)

plot(long, linewidth=1, color=color.green)
plot(short, linewidth=1, color=color.red)

long1=crossover(long,short)
short1=crossunder(long,short)

h0 = hline(65, "Upper Band", color=color.red, linestyle=hline.style_solid, linewidth=2 )
h1 = hline(35, "Lower Band", color=color.green, linestyle=hline.style_solid, linewidth=2)


strategy.entry("buy", strategy.long, when=long1 and window() and Long_yes > 0) 
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id="XL STP", stop=longStopPrice)
strategy.close("buy",when=short1 )

strategy.entry("sell", strategy.short, when=short1 and window() and Short_yes > 0) 
if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id="XS STP", stop=shortStopPrice)
strategy.close("buy",when=long1 )

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