Quantitative Handelsstrategie basierend auf RSI und MA gleitendem Durchschnitt


Erstellungsdatum: 2023-12-01 14:21:18 zuletzt geändert: 2023-12-01 14:21:18
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Quantitative Handelsstrategie basierend auf RSI und MA gleitendem Durchschnitt

Überblick

Die Strategie, die als “Doppel-Gleichgewichts-Strategie” bezeichnet wird, basiert auf der Idee, die beiden Indikatoren, den relativ starken und schwachen Index (RSI) und den beweglichen Durchschnitt (MA), gleichzeitig zu nutzen, um ein Handelssignal zu erzeugen. Insbesondere wird ein Kaufsignal erzeugt, wenn der RSI von oben nach unten die MA-Linie überschreitet; ein Verkaufsignal wird erzeugt, wenn der RSI von unten nach oben die MA-Linie überschreitet. Die Strategie ist relativ einfach, kann jedoch durch die Kombination zweier verschiedener Arten von Indikatoren effektiv Falschsignale reduzieren und die Reliabilität des Signals erhöhen.

Grundsätze

Die grundlegende Logik der Doppel-Gleichgewichts-Strategie lautet:

  1. Berechnung des RSI-Wertes, um den Überkauf und Überverkauf von Aktien zu reflektieren
  2. Berechnung des MA zur Bestimmung der durchschnittlichen Preisentwicklung
  3. Wenn der RSI vom Hoch abfällt, von der Überkaufzone in die Überverkaufszone übergeht und den MA durchbricht, erzeugt er ein Kaufsignal
  4. Wenn der RSI von einem Tief ansteigt, von einer Überverkaufszone in eine Überkaufszone übergeht und den MA überschreitet, erzeugt er ein Verkaufssignal

Wenn die oben genannten Handelssignale auftreten, zeichnen wir die entsprechenden Markierungen auf den Diagramm, um eine visuelle Beurteilung zu erleichtern. Das ist der Gesamtworkflow der Doppel-Gleichlinien-Strategie.

Vorteile

Der größte Vorteil der Doppel-Gleichgewichts-Strategie besteht darin, dass sie die Trend-Indikatoren und die Überkauf-Überverkauf-Indikatoren effektiv kombinieren kann, um die Handelssignale zuverlässiger zu machen. Insbesondere gibt es folgende Vorteile:

  1. Die Verwendung von RSI und MA in Kombination kann gegenseitig verifizierte Signale verhindern, die von einem einzigen Indikator erzeugt werden.

  2. Im Gegensatz zu einer einzelnen RSI- oder MA-Strategie bietet eine doppelte Gleichgewichtsstrategie eine höhere Gewinnchance.

  3. Anpassungsfähigkeit: Die Strategie verwendet nur zwei Parameter, ist einfach zu bedienen, kostengünstig und passt sich an verschiedene Marktumgebungen an.

  4. Optimierbarkeit: Durch die Anpassung der Periodiparameter des RSI und des MA kann eine Optimierung für mehr Sorten erfolgen.

Die Gefahr

Trotz der vielen Vorteile der Doppel-Gleichlinien-Strategie ist es nicht möglich, die Risiken in der Praxis vollständig zu vermeiden. Die Hauptrisiken sind:

  1. MA verwendet historische Durchschnittspreise, die möglicherweise hinter den neuesten Preisänderungen zurückliegen.

  2. RSI kann zu einem falschen Durchbruch führen und falsche Signale erzeugen.

  3. Es ist nicht möglich, sich an schnelllebige Trends anzupassen, und es ist leicht zu verlieren.

  4. Die falsche Einstellung der Parameter beeinflusst die Strategie-Performance erheblich.

Wir haben die Risiken in den folgenden Bereichen kontrolliert:

  1. Anpassung der MA an die neuesten Preisänderungen.

  2. Erhöhung der Stop-Loss-Mechanismen und Kontrolle von Einzelschäden.

  3. Optimierung der Parameter und Auswahl der optimalen Parameterkombinationen.

  4. Die Einführung von Schritt-Stopp-Verlusten, um einen Teil des Gewinns zu sichern und das Risiko zu senken.

Optimierungsrichtung

Für die möglichen Probleme mit der Doppel-Gleichgewichts-Strategie betrachten wir Optimierungen aus folgenden Dimensionen:

  1. Die Verwendung von Adaptive MA anstelle von Normal MA ermöglicht eine schnellere Erfassung von Preisveränderungen.

  2. Erhöhen Sie die Verifizierung der Transaktionsvolumen-Indikatoren, um falsche Durchbrüche zu vermeiden. Zum Beispiel, wenn Sie nur dann kaufen, wenn der Schlusskurs mit dem Transaktionsvolumen steigt.

  3. In Kombination mit anderen Indikatoren filt das Signal null. z. B. MACD oder KD-Indikator verifies 。

  4. Optimieren Sie die Parameter-Setting-Bereiche, um die optimale Kombination von Parametern zu finden. Die Parameter-Bereiche, in denen die Strategie am höchsten profitabel ist, können durch Rückverfolgung gefunden werden.

  5. Die Optimierung der Parameter anhand von maschinellen Lerntechniken ermöglicht es der Strategie, die optimalen Parameter basierend auf den tatsächlichen Marktbedingungen zu wählen.

Durch die Optimierung der oben genannten Punkte wird die Real-Time-Performance der Doppel-Even-Line-Strategie erheblich verbessert.

Zusammenfassen

Die Dual-Equilibrium-Strategie integriert die Vorzüge der beiden Indikatoren RSI und MA und kann durch die Kombination der beiden ein genaueres und zuverlässiges Handelssignal erzeugen. Im Vergleich zu einer einzigen Technischen Indikator-Strategie hat die Dual-Equilibrium-Strategie Vorteile wie hohe Signalgenauigkeit, weniger Falschsignale und leichte Optimierung.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-10-31 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="RSI + MA", shorttitle="RSI + MA")
reverseTrade = input(false, title = "Use Reverse Trade?")
lengthRSI = input(14, minval=1, title="RSI Length")
sourceRSI = input(close, "RSI Source", type = input.source)

showMA = input(true, title="Show MA")
lengthMA = input(9, minval=1, title="MA Length")
offsetMA = input(title="MA Offset", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500)

up = rma(max(change(sourceRSI), 0), lengthRSI)
down = rma(-min(change(sourceRSI), 0), lengthRSI)

rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
ma = sma(rsi, lengthMA)

plot(showMA ? ma : na, "MA", color=color.blue, linewidth=2, style=0, offset=offsetMA)
plot(rsi, "RSI", color=#9915FF, linewidth=1, style=0)

band1 = hline(70, "Upper Band", color=#C0C0C0, linestyle=2, linewidth=1)
band0 = hline(30, "Lower Band", color=#C0C0C0, linestyle=2, linewidth=1)
fill(band1, band0, color=color.new(#9915FF,95), title="Background")

buy = reverseTrade ? rsi[1] < ma[1] and rsi > ma : rsi[1] > ma[1] and rsi < ma
sell = reverseTrade ? rsi[1] > ma[1] and rsi < ma : rsi[1] < ma[1] and rsi > ma

strategy.entry("Buy", true, when = buy)
strategy.entry("Sell", false, when = sell)