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Indirekte Strength Index-Strategie auf Basis des RSI-Indikators und des 200-Tage-SMA-Filters

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-12 15:26:06
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Übersicht

Diese Strategie verwendet hauptsächlich den Relative Strength Index (RSI) Indikator, um überkaufte und überverkaufte Situationen zu beurteilen, und verwendet den 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt (200-tägigen SMA) als Hauptpreistendenzfilter. Auf der Grundlage der Bestimmung der Trendrichtung verwendet sie den RSI-Indikator, um bessere Ein- und Ausstiegszeiten zu finden, um Rentabilität zu erzielen. Im Vergleich zur Verwendung des RSI-Indikators allein erhöht diese Strategie das Trendurteil und kann Markttrends genauer erfassen, Steigerungen und Verkaufsrückgänge in einem Bullenmarkt verfolgen und im Bärenmarkt das Gegenteil tun, wodurch höhere Strategierenditen erzielt werden.

Strategieprinzip

Die Strategie besteht hauptsächlich aus zwei Teilen: dem RSI-Indikator und dem 200-Tage-SMA-Filter.

Der RSI-Indikator-Bereich beurteilt hauptsächlich, ob der Preis in die Überkauf- oder Überverkaufszone eingetreten ist.

RSI = 100 - 100 / (1 + Durchschnittsgewinn von Aufstiegstagen im RSI / Durchschnittsverlust von Abstiegstagen im RSI)

Nach empirischen Parametern ist der RSI < 30 überverkauft, > 70 überkauft.

Der 200-Tage-SMA-Filter beurteilt hauptsächlich die allgemeine Markttrendrichtung. Wenn der Preis über dem 200-Tage-SMA liegt, ist es ein Bullenmarkt, andernfalls ist es ein Bärenmarkt.

Auf der Grundlage der beiden vorstehenden Urteile hat die Strategie folgende Ein- und Ausstiegslogik:

Long-Entry: RSI < 45 und Schlusskurs > 200-Tage-SMA

Langen Ausgang: RSI > 75 und Schlusskurs > 200-Tage-SMA

Kurzer Eintrag: RSI > 65 und Schlusskurs < 200-Tage-SMA

Kurzer Ausgang: RSI < 25 und Schlusskurs < 200-Tage-SMA

Die Strategie nutzt somit die genaue Einschätzung des RSI-Indikators, um bessere Einstiegs- und Ausstiegspunkte im Gesamttrend zu finden und dadurch höhere Renditen zu erzielen.

Analyse der Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, die Kombination des RSI-Indikators und des 200-Tage-SMA-Filters zu verwenden, um die Strategie stabiler und präziser zu machen:

  1. Der 200-Tage-SMA beurteilt effektiv den allgemeinen Markttrend und vermeidet Fehleinschätzungen einzelner RSI-Indikatoren
  2. Der RSI-Indikator kann innerhalb der allgemeinen Marktentwicklung bessere Einstiegs- und Ausstiegspunkte finden
  3. Die Strategie ist einfach und leicht umzusetzen

Darüber hinaus weist die Strategie auch folgende Vorteile auf:

  1. Anwendbar für verschiedene Produkte, einschließlich Aktienindizes, Kryptowährungen und Edelmetalle
  2. Hohe Effizienz der Kapitalnutzung
  3. Kann vorsichtig einen Stop-Loss hinzufügen, um einzelne Verluste effektiv zu kontrollieren

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Plötzliche Anpassungen des Gesamtmarktes können zu größeren Verlusten führen
  2. Es gibt eine gewisse Verzögerung bei den Indikatoren RSI und SMA
  3. Hohe Handelsfrequenz führt zu höheren Handelskosten

Zur Kontrolle dieser Risiken können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

  1. Anpassung der Positionsgröße, um sich vor Auswirkungen unerwarteter Ereignisse zu schützen
  2. Optimierung der RSI- und SMA-Parameter zur Verringerung der Verzögerungswahrscheinlichkeit
  3. Anpassung der Handelshäufigkeit, um die Handelskosten zu senken

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

  1. Dynamische Anpassung der RSI-Parameter anhand der Marktvolatilität
  2. Prüfung, ob andere gleitende Durchschnittsindikatoren wie der EMA bessere Ergebnisse liefern können
  3. Steigerung des automatischen Stop-Loss-Mechanismus
  4. Hinzufügen eines Positionsgrößenmoduls zur dynamischen Anpassung von Positionen auf Basis von Kapital
  5. Optimieren Sie die Logik der Ein- und Ausfahrt, um zu testen, ob bessere Renditen erzielt werden können

Schlussfolgerung

Die Gesamtleistung dieser Strategie ist gut, mit den Vorteilen eines genauen Urteils, einfacher Bedienung und breiter Anwendbarkeit. Nach dem Hinzufügen von Stop-Loss und Positionsgrößen kann sie im Live-Handel sorgfältig ausgeführt werden.

/*backtest
start: 2023-12-04 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © LuxAlgo

//@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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