MACD- und RSI-Kreuzungstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-23 15:26:08
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Übersicht

Diese Strategie erzeugt Handelssignale durch Berechnung des Crossovers der MACD- und RSI-Indikatoren. Sie erzeugt Kauf- und Verkaufssignale, wenn der RSI überkauft oder überverkauft ist und ein MACD-Crossover auftritt. Die Strategie kombiniert die Vorteile zweier verschiedener Arten von Indikatoren unter Berücksichtigung der Preisentwicklung und überkaufter/überverkaufter Situationen und verbessert so die Wirksamkeit der Strategie.

Strategieprinzip

Die Strategie verwendet hauptsächlich die Kombination von MACD- und RSI-Indikatoren, um Handelssignale zu generieren.

Die Strategie berechnet zunächst die schnelle Linie, die langsame Linie und die Signallinie des MACD. Wenn die schnelle Linie größer ist als die langsame Linie, wird ein goldenes Kreuzsignal erzeugt. Wenn die schnelle Linie kleiner ist als die langsame Linie, wird ein Todeskreuzsignal erzeugt. Dies zeigt an, dass sich der Preistrend und die Dynamik ändern.

Gleichzeitig berechnet die Strategie den RSI-Indikator und setzt überkaufte und überverkaufte Linien fest. Wenn der RSI niedriger als die Überverkaufslinie ist, zeigt er einen Überverkauf an. Wenn der RSI höher als die Überkaufslinie ist, zeigt er einen Überkauf an.

Wenn der RSI überkauft/überverkauft auftritt, erzeugt die Strategie Kaufsignale, wenn der MACD-Golden-Cross auftritt, und erzeugt Verkaufssignale, wenn der MACD-Death-Cross auftritt. Das ist, wenn sich der Preistrend umkehrt, wird der MACD-Indikator verwendet, um Wendepunkte aufgrund seiner Empfindlichkeit zu erfassen. Der RSI-Indikator vermeidet falsche Trades, wenn kein Überkauf/Überverkauf auftritt.

Analyse der Vorteile

Die Strategie kombiniert die Vorteile der MACD- und RSI-Indikatoren, um ihre Wirksamkeit zu verbessern:

  1. Der MACD kann Preisschwankungen empfindlich erfassen, während der RSI überkaufte/überverkaufte Situationen berücksichtigt, die sich gegenseitig ergänzen.

  2. Die Kombination der beiden Indikatoren kann einige laute Handelssignale ausfiltern und unnötige Trades reduzieren.

  3. Der MACD misst die Differenz zwischen gleitenden Durchschnitten, während der RSI den Anteil der Preisänderungen misst, die beiden Methoden können sich gegenseitig überprüfen.

  4. Der MACD reagiert schnell auf Preisänderungen, während RSI-Überkauf/Überverkauf Divergenzen offensichtlich sind, ein guter Komboeffekt.

Risiken und Lösungen

Diese Strategie birgt auch gewisse Risiken:

  1. Sowohl der MACD als auch der RSI sind anfällig für plötzliche Ereignisse, die falsche Signale erzeugen können.

  2. Die Auswirkungen auf einzelne Aktien sind möglicherweise nicht ideal, es können Indizes oder Portfolios in Betracht gezogen werden.

  3. Bei der Erfüllung der Anforderungen an den MACD-Crossover und den RSI-Überkauf/Überverkauf können einige Chancen verpasst werden.

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann auch in folgenden Aspekten optimiert werden:

  1. Optimierung der MACD- und RSI-Parameter für verschiedene Handelsvarianten.

  2. Hinzufügen Sie eine Stop-Loss-Strategie, um den Verlust rechtzeitig zu stoppen, wenn die Verluste einen bestimmten Prozentsatz erreichen.

  3. Kombination mit anderen Indikatoren wie Bollinger Bands und KDJ zur Festlegung strengerer Handelssignalbedingungen.

  4. Ausführen der Strategie bei Hochfrequenzdaten, um die schnellen/langsamen Eigenschaften des MACD zu nutzen und die Strategieleistung zu verbessern.

  5. Nach den Backtest-Ergebnissen werden überkaufte/überverkaufte RSI-Linien angepasst, um die besten Parameterkombinationen zu finden.

Zusammenfassung

Die MACD- und RSI-Crossover-Strategie kombiniert Trendfolgung und Überkauf/Überverkauf, was Preisumkehrpunkte effektiv erfassen und die Strategieleistung verbessern kann.


/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// © sabirt
strategy(title='MACD and RSI', overlay=true, shorttitle='MACD&RSI')
//MACD Settings
fastMA = input.int(title='Fast moving average', defval=12, minval=1)
slowMA = input.int(title='Slow moving average', defval=26, minval=1)
signalLength = input.int(9, minval=1)

//RSI settings
RSIOverSold = input.int(35, minval=1)
RSIOverBought = input.int(80, minval=1)
src = close
len = input.int(14, minval=1, title='Length')
up = ta.rma(math.max(ta.change(src), 0), len)
down = ta.rma(-math.min(ta.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, _, _] = ta.macd(close[0], fastMA, slowMA, signalLength)
[prevMacd, _, _] = ta.macd(close[1], fastMA, slowMA, signalLength)
signal = ta.ema(currMacd, signalLength)

avg_1 = math.avg(currMacd, signal)
crossoverBear = ta.cross(currMacd, signal) and currMacd < signal ? avg_1 : na
avg_2 = math.avg(currMacd, signal)
crossoverBull = ta.cross(currMacd, signal) and currMacd > signal ? avg_2 : na

strategy.entry('buy', strategy.long, when=crossoverBull and wasOversold)
strategy.close('buy', when=crossoverBear and wasOverbought)



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