Trendfolgestrategie basierend auf dem RSI-Indikator und dem gleitenden Durchschnitt MA
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie, die als RSI-MA-Trend-Tracking-Strategie bezeichnet wird, basiert auf der Idee, die RSI-Indikator und die MA-Gewinnlinie gleichzeitig zu verwenden, um die Preisentwicklung zu ermitteln und ein Handelssignal zu senden. Die RSI-Indikator erzeugt ein Handelssignal, wenn der RSI-Indikator die festgelegte Auf- und Abwärtswerte überschreitet, während die MA-Gewinnlinie verwendet wird, um falsche Signale zu filtern und nur dann ein Signal zu senden, wenn der Preis weiter steigt oder fällt.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet hauptsächlich den RSI-Indikator und die MA-Gehaltslinie. Der RSI wird verwendet, um überkauft und überverkauft zu beurteilen, und der MA wird verwendet, um die Richtung des Trends zu bestimmen.
Berechnen Sie den RSI-Wert und legen Sie den Auf- und Abwert von 90 und 10 fest. Wenn der RSI über 90 liegt, ist dies ein Überkaufsignal, und wenn er unter 10 liegt, ist dies ein Überverkaufsignal.
Berechnen Sie die MA-Mittellinie für einen bestimmten Zeitraum (z. B. 4 Tage). Wenn der Preis weiter steigt, steigt die MA-Linie; wenn der Preis weiter sinkt, sinkt die MA-Linie.
Wenn der RSI mehr als 90 ist und der MA gleichzeitig online ist, machen Sie einen Short; wenn der RSI weniger als 10 ist und der MA gleichzeitig offline ist, machen Sie einen Plus.
Der Stop-Loss wird auf eine feste Punktzahl pro Hand und der Stop-Loss auf einen festen Prozentsatz pro Hand festgelegt.
Strategische Stärkenanalyse
Die Strategie kombiniert die RSI-Indikator und die MA-Gewinnlinie Doppelfilter, um die falschen Signale in der Schaukel zu filtern. Die Einstellung des RSI verhindert, dass die Signale zu spät kommen, und garantiert einen gewissen Gewinnraum. Die MA verwendet, um die Richtung des Trends zu bestimmen, um einen Abweichhandel zu vermeiden.
Risikoanalyse
Die wichtigsten Risiken dieser Strategie sind:
Der RSI und der MA reagieren nicht, was zu größeren Verlusten führen kann.
RSI und MA können in einem wackligen Umfeld häufig signalisiert werden, was zu hohen Gebühren und Slip-Point-Kosten führt, wenn zu viel gehandelt wird.
Eine falsche Einstellung der Parameter beeinflusst auch die Strategie, z. B. wenn der RSI-Ober-und-Unter-Schwellenwert zu breit eingestellt ist, wird das Signal verzögert, und wenn er zu eng eingestellt ist, wird das Signal zu häufig gesendet.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in folgenden Bereichen weiter optimiert werden:
Test und Optimierung nach verschiedenen Sorten und Periodenparametern, um die optimale Kombination von Parametern festzulegen.
Zusätzliche Kombinationen, wie KDJ, BOLL usw. wurden hinzugefügt, um strengere Filterbedingungen zu schaffen und die Wahrscheinlichkeit von Fehlgeschäften zu verringern.
Einrichtung von adaptiven Stop-Loss-Mechanismen, z. B. die dynamische Anpassung des Stop-Loss-Preises an die Volatilität und die ATR.
Die Erweiterung der Algorithmen zur automatischen Anpassung der Strategieparameter an die Marktlage und die dynamische Optimierung der Parameter.
Zusammenfassen
Die RSI-MA-Strategie ist insgesamt relativ einfach und praktisch, kombiniert mit Trendverfolgung und Überkauf-Überverkauf-Urteilen, und kann in einem guten Marktumfeld bessere Erträge erzielen. Es besteht jedoch ein Risiko für Fehltrades mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit, die weiter optimiert werden müssen, um das Risiko zu senken und die Stabilität zu verbessern.
/*backtest
start: 2023-11-10 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
//This strategy is best used with the Chrome Extension AutoView for automating TradingView alerts.
//You can get the AutoView extension for FREE using the following link
//https://chrome.google.com/webstore/detail/autoview/okdhadoplaoehmeldlpakhpekjcpljmb?utm_source=chrome-app-launcher-info-dialog
strategy("4All", shorttitle="Strategy", overlay=false)
src = close
len = input(4, 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=purple)
band1 = hline(90)
band0 = hline(10)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)
rsin = input(5)
sn = 100 - rsin
ln = 0 + rsin
short = crossover(rsi, sn)
long = crossunder(rsi, ln)
strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)
TP = input(15) * 10
SL = input(23) * 10
TS = input(0) * 10
CQ = 100
TPP = (TP > 0) ? TP : na
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TSP = (TS > 0) ? TS : na
strategy.exit("Close Long", "long", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)
strategy.exit("Close Short", "short", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)