Dreifache EMA Stochastic RSI Crossover-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Triple EMA Random RSI Cross-Fork-Strategie ist eine Trend-Tracking-Strategie. Sie kombiniert einen Triple Index Moving Average-Indikator und einen Random Index Relative Weakness-Indikator, um den Einstieg durch ein Kreuzsignal des Doppel-Indikators zu bestimmen.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert auf der folgenden Logik:
Dreifache EMA-Beschlüsse: Die 8er Linie oben, die 14er Linie in der Mitte, die 50er Linie unten bilden einen Mehrkopftrend, der umgekehrt einen Hohlkopftrend bildet.
Der Zufalls-RSI-Indikator beurteilt die Kreuzung: Die K-Linie durchquert die D-Linie von unten und erzeugt ein Goldfork-Signal, das den Eintritt der Stärke anzeigt.
Das ist eine sehr schwierige Aufgabe, die ich nicht bewältigen kann.
Wenn die dreifache EMA einen Aufwärtstrend aufweist und der RSI zufällig Goldfork auftritt, tun Sie mehr. Auf dieser Grundlage setzen Sie Stop-Loss- und Stop-Stop-Linien, um Gewinne zu sichern.
Analyse der Stärken
Die Strategie kombiniert zwei Indikatoren, um Trends effektiv zu ermitteln. Die wichtigsten Vorteile sind:
Die dreifache EMA filtert die kurzfristigen Geräusche ab und schließt die mittleren und langen Trends ein.
Der Zufalls-RSI Goldfork bestätigt starken Eintritt.
ATR-Smart Stop Loss Stop-Loss, das die Gewinne blockiert.
Die Strategie ist klar und einfach zu verstehen und umzusetzen.
Risikoanalyse
Die wichtigsten Risiken dieser Strategie sind:
Bei großen Börsenbewegungen kann man leicht eingehalten werden. Wenn die dreifache EMA mehrere Goldfork-Todebrecher während der Bewegung erzeugt, kann das häufige Auflegen von Positionen ein Handelsrisiko darstellen. Dies kann durch Optimierung der EMA-Parameter oder das Hinzufügen anderer Filterindikatoren behoben werden.
Es gibt keine Short-Opportunities. Wenn Sie nur mehr tun, verpassen Sie die Bottom-Reball-Chance.
Optimierungsrichtung
Die wichtigsten Optimierungsmöglichkeiten für diese Strategie sind:
Optimierung der EMA-Parameter und Verbesserung der Trendbeurteilung.
Zunehmende Indikatoren wie MACD, um den Trend zu beurteilen und die Chancen auf Depositionierung zu erhöhen.
Erhöhung der Volatilitätsindikatoren wie ATR und Verbesserung der Stop-Loss-Stopp-Einstellungen.
In Kombination mit dem Handelsvolumen-Indikator verhindern Sie falsche Durchbrüche.
Die Optimierung der Parameter erfolgt über Technologien wie maschinelles Lernen.
Zusammenfassen
Insgesamt ist die Triple EMA Random RSI Crossover Strategie in Kombination mit einer doppelten Indikator-Urteilsfähigkeit, die Schwankungen effektiv filtert und Trends blockiert, eine einfache und praktische Trend-Tracking-Strategie. Durch die weitere Optimierung der Parameter, die Erhöhung der Filter-Indikatoren und die Nutzung fortschrittlicher Technologien können bessere Strategie-Performance erzielt werden.
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end: 2024-01-25 00:00:00
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basePeriod: 15m
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//@version=4
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// Time Range
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FromYear=input(defval=2020,title="FromYear",minval=2017)
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start=timestamp(FromYear,FromMonth,FromDay,00,00)
finish=timestamp(ToYear,ToMonth,ToDay,23,59)
window()=>true
// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = time >= start and time<=finish?true:false
//STOCH RSI
smoothK = input(3, minval=1)
smoothD = input(3, minval=1)
lengthRSI = input(14, minval=1)
lengthStoch = input(14, minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
//ATR
lengthATR = input(title="ATR Length", defval=14, minval=1)
atr = atr(lengthATR)
//MULTI EMA
emasrc = close,
len1 = input(8, minval=1, title="EMA 1")
len2 = input(14, minval=1, title="EMA 2")
len3 = input(50, minval=1, title="EMA 3")
ema1 = ema(emasrc, len1)
ema2 = ema(emasrc, len2)
ema3 = ema(emasrc, len3)
col1 = color.lime
col2 = color.blue
col3 = color.orange
//EMA Plots
//plot(ema1, title="EMA 1", linewidth=1, color=col1)
//plot(ema2, title="EMA 2", linewidth=1, color=col2)
//plot(ema3, title="EMA 3", linewidth=1, color=col3)
crossup = k[0] > d[0] and k[1] <= d[1]
emapos = ema1 > ema2 and ema2 > ema3 and close > ema1
barbuy = crossup and emapos
//plotshape(crossup, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.white)
plotshape(barbuy, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
longloss = sma(open, 1)
//plot(longloss, color=color.red)
//Buy and Sell Factors
profitfactor = input(title="Profitfactor", type=input.float, step=0.1, defval=2)
stopfactor = input(title="Stopfactor", type=input.float, step=0.1, defval=3)
bought = strategy.position_size[1] < strategy.position_size
longcondition = barbuy
if (longcondition) and (afterStartDate) and strategy.opentrades < 1
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (afterStartDate) and strategy.opentrades > 0
barsbought = barssince(bought)
profit_level = strategy.position_avg_price + (atr*profitfactor)
stop_level = strategy.position_avg_price - (atr*stopfactor)
strategy.exit("Take Profit/ Stop Loss", "Long", stop=stop_level[barsbought], limit=profit_level[barsbought])