Kurzfristige Handelsstrategie, die RSI und Bollinger Bands kombiniert


Erstellungsdatum: 2023-12-19 11:31:09 zuletzt geändert: 2023-12-19 11:31:09
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Kurzfristige Handelsstrategie, die RSI und Bollinger Bands kombiniert

Überblick

Diese Strategie kombiniert die relativ starken RSI-Indikatoren mit den Bollinger Bands, um eine Short-Line-Handelsstrategie zu entwickeln. Die Strategie nutzt hauptsächlich die RSI-Indikatoren, um zu kaufen und zu verkaufen, wenn sie die Bollinger Band brechen. Die Strategie enthält auch einen Stop-Loss-Mechanismus, um das Risiko effektiv zu kontrollieren.

Strategieprinzip

  1. Berechnung des RSI-Wertes mit einem Parameter von 14 Perioden.
  2. Berechnen Sie die Brin-Band-Mittellinie mit einem gewogenen Moving Average des RSI mit einer Periode von 25.
  3. Berechnen Sie den Brin-Band auf und ab, wobei der obere Teil der Linie die Erhöhung und der untere Teil die Verringerung der mittleren Linie darstellt. Die Erhöhung wird auf das 20-fache der RSI-Standarddifferenz festgelegt.
  4. Wenn der RSI hoch ist, tun Sie mehr; wenn der RSI niedrig ist, tun Sie weniger.
  5. Setzen Sie einen Stop-Loss-Mechanismus, wenn der Preis nach einem Übertritt um 6% des Kaufpreises fällt.

Analyse der Stärken

Diese Strategie kombiniert den RSI-Indikator und die Brin-Band, um die Vorteile beider zu nutzen, um kurz zu handeln. Die Hauptvorteile sind:

  1. Der RSI ist ein guter Indikator für Überkauf und Überverkauf.
  2. Die Brin-Reihe ist mit Dynamic verbunden und kann sich automatisch an Marktschwankungen anpassen.
  3. Der Stop-Loss-Mechanismus ist vernünftig eingerichtet, mit einer Stop-Loss-Marge von 6%, die sowohl normale Schwankungen als auch eine effektive Verlustkontrolle toleriert.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt einige Risiken, die sich in folgenden Punkten widerspiegeln:

  1. Der RSI ist nachlässig und könnte eine schnelle Umkehr verpassen.
  2. Unkorrekt eingestellte Brin-Band-Parameter oder starke Marktschwankungen können zu Signalfehlern führen.
  3. Die Stop-Loss-Positions sind unvernünftig eingestellt und können zu weitläufig oder zu radikal sein, was zu unnötigen Verlusten führt.

Gegenmaßnahmen und Lösungen:

  1. Es ist möglich, die Marktlage in Kombination mit anderen Indikatoren, wie z. B. KDJ, zu beurteilen.
  2. Dynamische Optimierung der Brin-Band-Parameter, Anpassung der Parameter an unterschiedliche Märkte.
  3. Testen und Optimieren der Stop-Loss-Position und Einstellen der optimalen Parameter.

Optimierungsrichtung

Die Strategie bietet auch noch weitere Optimierungsmöglichkeiten:

  1. Es kann in Erwägung gezogen werden, die Stop-Loss-Position von einer festen zu einer dynamischen Stop-Loss-Position anzupassen. Dadurch kann die Stop-Loss-Position flexibel an die Preisschwankungen angepasst werden.
  2. Auf der Basis des Brin-Bandes können die Urteilsregeln des Brin-Bandbreiten-Index (BBW) hinzugefügt werden. Wenn der Brin-Band zu stark ausdehnt oder schrumpft, kann der Handel ausgesetzt werden, um falsche Signale zu vermeiden.
  3. Die Bedingungen für die Erhöhung der Quantifizierung können in Kombination mit Kennzahlen für die Transaktionsmenge, wie z. B. Energiemengen, festgelegt werden. Auf diese Weise kann ein weiterer Falschbruch vermieden werden.

Zusammenfassen

Diese Strategie ist insgesamt eine relativ stabile und zuverlässige Short-Line-Handelsstrategie. Sie kombiniert die Vorteile des RSI-Indikators, der Überkauf und Überverkauf beurteilt, und die Eigenschaft des automatischen Verfolgens der Schwankungsbereiche durch Brin, um eine Short-Line-Strategie zu bilden, die einen gewissen Vorteil hat. Nach der Optimierung der Parameter und der Optimierung der Regeln kann die Strategie einen relativ stabilen Ertrag erzielen.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-10-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("rsi+bb st", shorttitle="rsibb st 0.3")

len_rsi=input(14)
len_bb = input(25)
mul10 = input(20.0)
mul=mul10/10
sl100 = input(94.0, title='stop loss rate')
sl=sl100/100

lw = 3

vwma_e(src, len) =>
    ema(src*volume, len)/ema(volume,len)

rsi = rsi(close, len_rsi)
plot(rsi, color=blue, title= 'rsi blue', linewidth=lw)
plot(70, color=gray, title='line 70', linewidth=lw)
plot(30, color=gray, title='line 30', linewidth=lw)

bbg = stdev(rsi, len_bb)*mul
bbc = vwma_e(rsi, len_bb)
//bbc=ema(rsi,len_bb)
ratio = 0.6
bbc := bbc*ratio + 50*(1-ratio)

bbu = bbc+bbg
bbl = bbc-bbg
plot(bbu, color=green, title='bb_up green', linewidth=lw)
plot(bbl, color=red, title='bb_low red', linewidth=lw)
plot(bbc, color=#808000ff, title='bb center', linewidth=lw)

plot(50, color=black)

lc = crossover(rsi, bbl) //or crossover(rsi, bbc)
sc = crossunder(rsi, bbu)

last_pos = 0*close
if lc
    last_pos := 1
else
    last_pos := last_pos[1]
if sc
    last_pos := 2

last_price = 0*close
if last_pos[1] !=1 and last_pos == 1
    last_price := close
else
    last_price := last_price[1]
    
if last_pos==1 and close < last_price*sl
    lc:=false
    sc:=true
    last_pos:=2

if (lc)
    strategy.entry("long", strategy.long)

if (sc)
    strategy.entry("short", strategy.short)