Crossover-Signalstrategie basierend auf MACD- und RSI-Indikatoren
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie verwendet MACD-Indikatoren, um Markttrends zu beurteilen und potenzielle Kauf- und Verkaufspunkte zu finden, und in Kombination mit RSI-Indikatoren, die Überkauf-Überverkauf-Phänomene bestätigen. Wenn der MACD-Indikator ein Kauf-/Verkaufsignal ausgibt, wird ein Handelssignal erzeugt, um zu kaufen oder zu verkaufen.
Strategieprinzip
Berechnung des MACD-Indikators
Der MACD-Indikator besteht aus einem Differenzwert zwischen einem schnellen beweglichen Durchschnitt (EMA) und einem langsamen beweglichen Durchschnitt, der die Unterschiede zwischen den kurz- und langfristigen tendenziellen Preisentwicklungen widerspiegelt. In dieser Strategie hat die schnelle Linie einen Zeitraum von 12 Tagen und die langsame Linie einen Zeitraum von 26 Tagen.
Wenn die schnelle Linie die langsame Linie überschreitet, ist das Goldfork-Signal eine Aufwärtstrend; wenn die schnelle Linie die langsame Linie überschreitet, ist es ein Abwärtstrend.
Berechnung des RSI
Der RSI-Indikator spiegelt die Überkauf-Überverkauf-Phänomene des Marktes wider. In dieser Strategie ist der RSI-Parameter auf 14 gesetzt.
RSI BELOW 30 when buyers outpaced sellers for an extended period suggests ASSET was OVERSOLD.
RSI ABOVE 70 when selling pressure outpaced buying pressure over the tracked timeline suggests ASSET was OVERBOUGHT.
Wenn der RSI unter 30 liegt, ist der Markt überverkauft. Wenn der RSI über 70 liegt, ist der Markt überkauft.
Strategische Signale
Die Strategie nutzt die RSI-Filtersignale. Die tatsächlichen Handelssignale werden nur erzeugt, wenn der MACD das Signal sendet und der RSI den Überkauf bestätigt.
Konkret erzeugt ein Kaufsignal, wenn der MACD ein Goldfork-Signal erzeugt, wenn der RSI <= 34 ist und bestätigt, dass der Markt überkauft ist; ein Verkaufsignal, wenn der MACD ein Dead-Fork-Signal erzeugt, wenn der RSI > = 75 ist und bestätigt, dass der Markt überkauft ist.
Diese Doppelbestätigungsmechanismen filtern viele unzuverlässige Handelssignale aus und erhöhen somit die Stabilität und Zuverlässigkeit der Strategie.
Analyse der Stärken
Dual-Meter-Filter verbessert die Signalsicherheit
Diese Strategie verwendet die MACD in Kombination mit den beiden Indikatoren RSI, um eine doppelte Bestätigung durchzuführen. Dies kann die Störung durch falsche Signale wirksam reduzieren und einige unzuverlässige Handelssignale filtern, wodurch die Zuverlässigkeit und Stabilität des Signals verbessert wird.
Klare Trendschätzung
Der MACD als Preisindikator kann die Abwärts- und Abwärtsentwicklung des Marktes eindeutig bestimmen. In Kombination mit dem RSI-Indikator kann der Überkauf-Überverkauf-Urteil die wichtigen Wendepunkte des Marktes genau erfassen und die Positions- und Ausstiegssignale eindeutig bestimmen.
Optimierung von Parametern
Die Parameter dieser Strategie MACD und RSI können optimiert angepasst werden, um sich an verschiedene Zeiten und verschiedene Sorten anzupassen. Durch die Anpassung der Parameter können zielgerichtete Geodaten angepasst werden, um bessere Strategieeffekte zu erzielen.
Einfach zu verstehen
Indikatoren wie MACD und RSI sind typische und häufig verwendete technische Indikatoren, die leicht verständlich sind, und die Codeimplementierung ist sehr einfach und intuitiv. Dies erleichtert die Anpassung und Optimierung der Parameter.
Risikoanalyse
Vielleicht verpasst man einige Geschäfte.
Diese Strategie verwendet eine eher vorsichtige Double Confirmation-Strategie, um falsche Signale zu filtern, wodurch möglicherweise einige Handelschancen verpasst werden, die unter den Bedingungen eines einzelnen Indikators profitabel sind.
- Lösung: Der RSI-Trench-Range wird entsprechend gelockert, die Bestätigungsstrenge wird verringert und die Strategie erhält mehr Handelsmöglichkeiten.
Verluste bei dramatischen Veränderungen
Bei starken Marktveränderungen können MACD- und RSI-Indikatoren ihre Entscheidungen verzögern, was zu Verlusten führt, wenn die Strategie falsche Handelssignale erzeugt.
- Die Lösung: Ein Stop-Loss-Mechanismus, um zu hohe Einzelschäden zu vermeiden; Anpassung der Parameter, um den Indikator für starke Veränderungen mit einer gewissen Empfindlichkeit zu versorgen.
Effekte sind stark von der Qualität der Parameter-Einstellungen abhängig
Die Wirksamkeit dieser Strategie hängt stark von der Einstellung von Parametern wie MACD und RSI ab. Wenn die Parameter nicht richtig eingestellt sind, ist es leicht, ein umgekehrtes Handelssignal zu erhalten.
- Lösung: Optimierung der Parameterkombinationen durch Rückmessung, um die optimale Parameter-Einstellung zu finden.
Optimierungsrichtung
Risikomanagement bei Stop-Loss-Mechanismen
Es kann ein Preis-Stopp- oder Indikator-Stopp-Regel eingerichtet werden, um den Verlust zu stoppen, wenn der Verlust sich bis zu einem bestimmten Grad erweitert, um den Einzelschaden effektiv zu kontrollieren.
Anpassung der Parameter an die jeweiligen Gegebenheiten
Die Parameter-Einstellungen können durch Anpassung der MACD-Schnell-Low-Linie-Periode und der RSI-Überkauf-Überverkauf-Trenche optimiert werden, um sie besser für die Merkmale der verschiedenen Perioden und Sorten zu verwenden.
Verschiedene Sorten werden getestet, um die beste Lösung zu finden.
Es gibt verschiedene Arten, wie beispielsweise Aktienindizes, digitale Währungen, Devisen, Waren usw., die man testen kann, um zu finden, welche Arten am besten funktionieren.
Mehrdimensionale Bestätigung mit anderen Kennzahlen
Auf der Grundlage der vorhandenen MACD und RSI können andere Indikatoren wie Stoch, OBV, CCI eingeführt werden, um eine Mehrindikatorbestätigung zu ermöglichen und die Signalqualität weiter zu verbessern.
Zusammenfassen
Diese Strategie basiert auf MACD-Indikatoren, um die Richtung des Markttrends und die Handelssignale zu bestimmen. Um falsche Signale zu filtern, wird der RSI-Indikator hinzugefügt, um Überkauf-Überverkauf zu bestätigen.
Die Effektivität der Strategie kann durch Optimierung der Parameter, die Anwendung von Stop-Loss-Mechanismen und verbesserte Methoden wie die Bestätigung mehrerer Indikatoren weiter verbessert werden. Die Strategie ist einfach zu bedienen, ist stabiler und ist eine quantitative Handelsstrategie, die für Anfänger geeignet ist.
/*backtest
start: 2023-11-17 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 25, pyramiding = 10, title="MACD crossover while RSI Oversold/Overbought", overlay=true, shorttitle="MACD Cross + RSI Oversold Overbought", initial_capital = 1000)
//MACD Settings
fastMA = input(title="Fast moving average", defval = 12, minval = 7) //7 16
slowMA = input(title="Slow moving average", defval = 26, minval = 7) //24 26
signalLength = input(9,minval=1) //9 6
//RSI settings
RSIOverSold = input(34 ,minval=1) //26
RSIOverBought = input(75 ,minval=1) //77
src = close, len = input(14, 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))
wasOversold = rsi[0] <= RSIOverSold or rsi[1] <= RSIOverSold or rsi[2] <= RSIOverSold or rsi[3] <= RSIOverSold or rsi[4] <= RSIOverSold or rsi[5] <= RSIOverSold
wasOverbought = rsi[0] >= RSIOverBought or rsi[1] >= RSIOverBought or rsi[2] >= RSIOverBought or rsi[3] >= RSIOverBought or rsi[4] >= RSIOverBought or rsi[5] >= RSIOverBought
[currMacd,_,_] = macd(close[0], fastMA, slowMA, signalLength)
[prevMacd,_,_] = macd(close[1], fastMA, slowMA, signalLength)
signal = ema(currMacd, signalLength)
crossoverBear = cross(currMacd, signal) and currMacd < signal ? avg(currMacd, signal) : na
crossoverBull = cross(currMacd, signal) and currMacd > signal ? avg(currMacd, signal) : na
plotshape(crossoverBear and wasOverbought , title='MACD-BEAR', style=shape.triangledown, text='overbought', location=location.abovebar, color=orange, textcolor=orange, size=size.tiny)
plotshape(crossoverBull and wasOversold, title='MACD-BULL', style=shape.triangleup, text='oversold', location=location.belowbar, color=lime, textcolor=lime, size=size.tiny)
// Configure backtest start date with inputs
startDate = input(title="Start Date",
defval=8, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month",
defval=3, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year",
defval=2021, minval=1800, maxval=2100)
afterStartDate = (time >= timestamp(syminfo.timezone,
startYear, startMonth, startDate, 0, 0))
if (afterStartDate==true)
posSize = abs(strategy.position_size)
strategy.order("long", strategy.long, when = crossoverBull and wasOversold)
strategy.order("long", long=false, qty=posSize/3, when = crossoverBear and wasOverbought)