Strategie zur Verfolgung von Chancen basierend auf gleitendem Durchschnitt und RSI


Erstellungsdatum: 2024-01-18 15:46:35 zuletzt geändert: 2024-01-18 15:46:35
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Strategie zur Verfolgung von Chancen basierend auf gleitendem Durchschnitt und RSI

Überblick

Die Strategie basiert auf einem Moving Average, dem Hull Moving Average und einem relativ starken RSI, um Handelssignale zu erstellen. Sie ist eine typische Opportunity Tracking Strategie. Sie kann automatisch Marktchancen identifizieren und Long-Switches für den mittleren und kurzen Handel vornehmen.

Strategieprinzip

  1. Der Indikator bewegt sich im Durchschnitt über 50 Zyklen (EMA) als mittlerer Indikator für Trends.
  2. Der 7-Tage-Hull-Moving-Average wird als ein empfindlicherer und vorab eingesetzter Mittellinienindikator berechnet, der mit der EMA eine Gold-Doppel-Doppelung bildet.
  3. Setzen Sie die RSI-Überkauf- und Überverkaufslinien auf 60 und 45, wobei der RSI über 60 als Überkaufsignal und der RSI unter 45 als Überverkaufszone gilt.
  4. Wenn ein Überkauf gleichzeitig eine Aufwärtsüberschreitung der EMA auftritt, wird das Signal für einen Leerlauf verwendet.
  5. Wenn ein Überverkaufszone gleichzeitig eine Abwärtsüberschreitung der EMA auftritt, wird ein Mehrsignal ausgegeben.

Strategische Vorteile

  1. Die Kombination von drei Indikatoren EMA, Hull und RSI beurteilt die Tendenz, Dynamik und Überkauf-Überverkaufszonen des Marktes und verbessert die Genauigkeit der Signale.
  2. Die EMA beurteilt mittelfristige Trends, die Hull kurzfristige Vorreiterindikatoren, die RSI beurteilt Überkauf-Überverkaufszonen, verschiedene zyklische Indikatoren werden kombiniert, um Handelschancen auf verschiedenen Ebenen zu erfassen.
  3. Ein Handelssignal wird erst ausgelöst, wenn die drei Bedingungen Trend, Dynamik und Überkauf-Überverkauf-Bereich gleichzeitig erfüllt sind, um falsche Signale effektiv zu filtern.

Strategisches Risiko

  1. Wenn man nur mit einer Kombination von drei Indikatoren urteilt, kann man einige Handelschancen verpassen.
  2. EMA und Hulls Periodensetzungen müssen wiederholt getestet und optimiert werden. Unpassende Parameterentscheidungen können die Anrufqualität beeinträchtigen.
  3. Die Parameter des RSI müssen ebenfalls angepasst werden, da die Kriterien für den Überkauf und Überverkauf von verschiedenen Aktien und Devisen unterschiedlich sind.

Strategieoptimierung

  1. Es können zusätzliche Hilfsindikatoren wie Brin- und KC-Linien eingeführt werden, um mehrere Resonanzen für die Entscheidungsfindung zu bilden.
  2. Die Optimierung kann für verschiedene Varianten mit unterschiedlichen Parameterkombinationen durchgeführt werden.
  3. Die Entscheidungsprozesse können in Verbindung mit einem hochrangigen Zeitzyklus getroffen werden, um nicht von kurzfristigen falschen Durchbrüchen abgehalten zu werden.
  4. Die Risikomanagement-Strategie kann eingesetzt werden.

Zusammenfassen

Die Strategie nutzt eine Kombination aus drei Indikatoren EMA, Hull und RSI, um kurz- und mittelfristige Handelschancen zu erfassen. Die Erzeugung von Strategiesignalen erfordert die Erfüllung der drei Dimensionen Trend, Dynamik und Überkauf-Überverkauf, um viele falsche Signale zu filtern. Gleichzeitig kann die Stabilität und die Handelsleistung der Strategie durch die Optimierung der Parameter und die Einführung weiterer Hilfsindikatoren weiter verbessert werden.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Bitduke

//@version=4
strategy(shorttitle="EHR", title="Simple EMA_Hull_RSI", overlay=false, 
     calc_on_every_tick=false, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.cash, 
     default_qty_value=1000, currency=currency.USD, initial_capital=1000,
     commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

// EMA
len = input(minval=1, title="EMA Length", defval=50)
src = input(close, title="EMA Source")
final_ema = ema(src, len)
plot(final_ema, color=color.red, title="EMA")

overbought = input(60, title="overbought value")
oversold = input(45, title="oversold value")

overbought_signal = rsi(close, 14) > overbought
oversold_signal = rsi(close, 14) < oversold
barcolor(overbought_signal ? color.black : na)
barcolor(oversold_signal ? color.blue : na)
// Hull MA
n = input(title="Hull Length", defval=7)
n2ma=2*wma(close,round(n/2))
nma=wma(close,n)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(n))

n2ma1=2*wma(close[1],round(n/2))
nma1=wma(close[1],n)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(n))

n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
c=n1>n2?color.green:color.red
ma=plot(n1,color=c)

// Strategy Logic
longCondition =  overbought_signal and crossover(n1,final_ema) 
shortCondition = oversold_signal and crossover(final_ema,n1) 

strategy.entry("EHR_Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("EHR_Short", strategy.short, when=shortCondition)