Schicke Handelsstrategie basierend auf dem RSI-Indikator


Erstellungsdatum: 2024-01-25 12:23:39 zuletzt geändert: 2024-01-25 12:23:39
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Schicke Handelsstrategie basierend auf dem RSI-Indikator

Überblick

Diese Strategie basiert auf einem relativ starken Index (RSI) und entwickelt eine quantitative Anlagestrategie für den Nifty-Index. Die Strategie nutzt den RSI, um Überkauf-Überverkaufsmöglichkeiten zu identifizieren, um einen niedrigen Kauf-Überverkauf zu erzielen und nach Übergewinn zu streben.

Strategieprinzip

Die Strategie setzt den 2-Punkte-RSI als Handelssignal. Wenn der RSI über 20 liegt, macht man einen Plus; wenn der RSI unter 70 liegt, macht man einen Ausgleich. So kann eine kurzfristige Anpassungsmöglichkeit des Index erfasst werden.

Das Prinzip lautet: Wenn der RSI unter 20 liegt, gehört er zu einem Überverkauf, was bedeutet, dass der Vermögenswert unterbewertet ist, was auf einen bevorstehenden Aufschwung hinweist; wenn der RSI über 20 liegt, macht er mehr; wenn der RSI über 70 liegt, gehört er zu einem Überkauf, was bedeutet, dass der Vermögenswert überbewertet ist, was auf eine bevorstehende Umstellung hinweist; wenn der RSI unter 70 liegt, ist die Position platziert.

Analyse der Stärken

Es handelt sich um eine quantitative Strategie zur Identifizierung von kurzfristigen Überkauf- und Überverkaufsmöglichkeiten mit Hilfe von Indikatoren. Die Vorteile dieser Strategie gegenüber komplexen maschinellen Lern- und statistischen Arbitragestrategien bestehen hauptsächlich in:

  1. Prinzipien sind einfach, klar, leicht zu verstehen und zu verifizieren
  2. Weniger Indikatoren, leicht zu optimieren und anzupassen
  3. Die Suche nach kurzfristigen Überschüssen im Rahmen der Transaktionsidee
  4. Benutzerdefinierbare Zeiträume für unterschiedliche Erwartungen

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt folgende Risiken:

  1. Das ist eine sehr schwierige Aufgabe, denn es ist nicht möglich, mit langfristigen Trends umzugehen.
  2. Übermäßige Abhängigkeit von Parameteroptimierungen, möglicherweise mit einem Risiko für Überpassung
  3. Schadenfreie Mechanismen, die die Verluste nicht wirksam kontrollieren können
  4. Häufiger Handel, Einfluss auf die Haltedauer und höhere Handelsgebühren

Um die oben genannten Risiken zu kontrollieren, können Optimierungen in folgenden Bereichen vorgenommen werden:

  1. Indikatoren wie Trends, um langfristige Trends zu identifizieren
  2. Die Walk Forward Analysis-Methode verhindert Überpassung
  3. Setzen Sie einen Stop-Loss-Punkt und stoppen Sie den Verlust rechtzeitig.
  4. Anpassung der Handelsparameter und Kontrolle der Handelsfrequenz

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann vor allem in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Optimierung der RSI-Parameter und Suche nach der optimalen Kombination
  2. Erhöhung der Stop-Loss-Mechanismen und Kontrolle des maximalen Rückzugs
  3. In Verbindung mit Indikatoren wie Moving Averages, um langfristige Trends zu beurteilen
  4. Positionsverwaltungsmodule hinzugefügt und Positionsverteilung optimiert
  5. Erweiterung der Quantifizierungs-Copyright-Funktion und automatische Anpassung der Parameter

Zusammenfassen

Diese Strategie basiert auf dem RSI-Indikator, um eine kurzfristige Handelsstrategie zu entwickeln, die die Überkauf-Überverkaufsignale des RSI-Indikators nutzt, um einen niedrigen Kauf zu erzielen. Die Strategie ist einfach und leicht umzusetzen, aber es gibt ein gewisses Maß an Handelsfrequenz, die keine langfristigen Trends erkennen kann.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-01-18 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("RSI Strategy", overlay=true,pyramiding = 1000)
rsi_period = 2
rsi_lower = 20
rsi_upper = 70

rsi_value = rsi(close, rsi_period)
buy_signal = crossover(rsi_value, rsi_lower)
sell_signal = crossunder(rsi_value, rsi_upper)
current_date1 =  input(defval=timestamp("01 Nov 2009 00:00 +0000"), title="stary Time", group="Time Settings")

current_date =  input(defval=timestamp("01 Nov 2023 00:00 +0000"), title="End Time", group="Time Settings")
investment_amount = 100000.0
start_time = input(defval=timestamp("01 Dec 2018 00:00 +0000"), title="Start Time", group="Time Settings") 
end_time = input(defval=timestamp("30 Nov 2023 00:00 +0000"), title="End Time", group="Time Settings")

in_time = time >= start_time and time <= end_time
// Variable to track accumulation.
var accumulation = 0.0
out_time = time >= end_time 

if (buy_signal )
    strategy.entry("long",strategy.long,qty= 1) 
    accumulation += 1
if (out_time)
    strategy.close(id="long")

plotshape(series=buy_signal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup)
plotshape(series=sell_signal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown)

plot(rsi_value, title="RSI", color=color.blue)
hline(rsi_lower, title="Lower Level", color=color.red)



plot(strategy.opentrades, style=plot.style_columns, 
     color=#2300a1, title="Profit first entry")
plot(strategy.openprofit, style=plot.style_line, 
     color=#147a00, title="Profit first entry")
// plot(strategy.position_avg_price, style=plot.style_columns, 
//      color=#ca0303, title="Profit first entry")
// log.info(strategy.position_size * strategy.position_avg_price)