Einseitige Long-Strategie basierend auf gleitendem Durchschnitt und RSI


Erstellungsdatum: 2023-12-18 10:28:10 zuletzt geändert: 2023-12-18 10:28:10
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Einseitige Long-Strategie basierend auf gleitendem Durchschnitt und RSI

Überblick

Die Strategie basiert auf einem Artikel von Enrico Malverti und verwendet hauptsächlich einfache Moving Averages (SMA) und relativ starke Indikatoren (RSI) zur Identifizierung von mehrfachen Einstiegs- und Positionssignalen.

Strategieprinzip

Ein Eintrittssignal ist ein Positionseröffnungsschlag, wenn der Schlusskurs eine länger andauernde SMA-Durchschnittslinie durchläuft.

Es gibt verschiedene Arten von Gleichgewichtssignalen:

  1. Wenn der RSI unter 70 liegt oder über 75 liegt, ist das ein Ausgleich.
  2. Stopps werden bei einem Bruch der kurzfristigen SMA-Durchschnittslinie unter dem Ende des Kurses durchgeführt.
  3. Der SMA-Durchschnittswert unterhalb des Schlusskurses, der einen kürzeren Zeitraum durchläuft, wird gestoppt.

Gleichzeitig werden die Stop-Loss-SMA-Mittellinie und die Stop-SMA-Mittellinie dargestellt.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Es wird eine einfache und verständliche Kombination von Indikatoren verwendet, die leicht zu verstehen und zu implementieren sind.
  2. Es ist nicht so, dass man sich mit der Arbeit beschäftigen muss, sondern dass man sich mit der Arbeit beschäftigen muss.
  3. Es gibt klare Regeln für den Einstieg, die Stop-Loss-Regeln und die Stop-Stop-Regeln, und das Risiko ist kontrollierbar.
  4. Parameter wie die SMA-Periode können leicht optimiert werden.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Der psychologische Schatten, der nach mehrfachen Verlusten leicht zu einem Verlust des Vertrauens in die Signalverfolgung führt;
  2. Das Risiko einer Verzerrung der SMA-Mittellinie
  3. Der RSI ist leicht abweichend und kann zu unzuverlässigen Signalen führen.

Die Methode:

  1. Es ist wichtig, dass die Menschen, die sich in den USA aufhalten, nicht nur von der Gewalt, sondern auch von der Gewalt der Gefangenen betroffen sind.
  2. Anpassung der Parameter der SMA-Gewinnlinie und Optimierung der Perioden;
  3. In Kombination mit anderen Indikatoren filtert das RSI-Signal.

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann auch in folgenden Richtungen optimiert werden:

  1. Versuchen Sie, die SMA-Einstellungen für verschiedene Parameter auszuwählen.
  2. Hinzufügen weiterer Kennzahlen, die Ein- und Ausstiegssignale filtern;
  3. Es ist wichtig, dass die Trends nicht nur von den Trends selbst bestimmt werden, sondern auch von den Trends selbst.
  4. Versuchen Sie, die Parameter selbst zu optimieren.

Zusammenfassen

Die Strategie ist übersichtlich, benutzt grundlegende Kennzahlen, ist sehr steuerbar und eignet sich für mittlere und längere Linien. Die Parameter-Einstellungen und Kennzahlen-Filter müssen jedoch immer wieder getestet und optimiert werden, um die Strategie stabiler und zuverlässiger zu machen. Einfache Strategien erfordern auch eine große Menge an Optimierungen und Anpassungen und eine reichhaltige Kombination, um ein wirklich nutzbares Handelssystem zu bilden.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version= 4
// form the original idea of Enrico Malverti www.enricomalverti.com , trading system 2015  
// https://sauciusfinance.altervista.org
strategy(title="MAs & RSI strategy long only", overlay = true, max_bars_back=500)

///********FROM EMAS TO SIMPLE MA *****
// NON AGGIUNTO SCHAFF INDICATOR, che serve per discriminare quali titoli scegliere dallo screener (segnale già aperto o il primo o, a parità,
//quello più alto) ==> Tolte le bande di Bollinger (che filtrano "poco")

// INPUTS 
emapf = input(14, title ="Ma periodo veloce",  minval=1, step = 1)
emapl = input(14, title ="Ma periodo lungo",  minval=1, step = 1)
emaps = input(7, title ="Ma periodi stop",  minval=1, step = 1)
rsi_period = input(14, title="RSI period", minval = 1, step = 1) 
// CALCULATIONS
maf = sma(close, emapf)
mal = sma(close, emapl)
// rsi
myrsi = rsi(close, rsi_period)
//ema stop long ed ema stop short
//Ema7 messo da "massimo" a "chiusura" come target per posizioni short. Il limite è, in questo caso, sempre ema20 (più restringente - asimmetria)
// in questo t.s., lo short viene soltanto indicato come "rappresentazione grafica", non agito
mass = sma(close, emaps)
masl = sma(low, emaps)
ma200=sma(close,200)
/// Entry
strategy.entry("Long", true, when = crossover(close,mal))

rsi1 = crossunder(myrsi,70)
rsi2 = myrsi > 75
// previously, 80
st_loss_long = crossunder(close,masl)// **chiusura sotto EMA7**
target_long= crossunder(close,maf) //* Chiusura sotto EMA14*
// exits. *RSI**Long: Target if over bandamax, loss if under bandamin. Viceversa, for short
strategy.close("Long", when = rsi1, comment="crossunder RSI")
strategy.close("Long", when = rsi2, comment ="RSI MAX")
strategy.close("Long", when = st_loss_long, comment = "Stop loss")
strategy.close("Long", when = target_long, comment = "target_long" )

plot(masl, title="ma stop long", color=#363A45, linewidth= 1, style=plot.style_cross)
plot(maf, title="MA FAST", color=#FF0000,  linewidth= 1)
plot(mal, title="MA SLOW", color=#0000FF,  linewidth= 2)
plot(mass, title="ma stop short", color=#787B86,linewidth= 1, style=plot.style_cross)
plot(ma200, title="ma200", color=color.black,  linewidth= 1)