Super-Short-Selling-Strategie basierend auf dem RSI Golden Cross
ChaoZhang
1. Überblick über die Strategie
Die RSI Goldfork Super Short Strategy verwendet die ATR Band, die Doppel-RSI-Indikatoren und die Goldfork-Dead-Fork der EMA-Gleichlinie, um Trendurteile und Eingänge zu erzielen. Die ATR Band wird verwendet, um zu bestimmen, ob der Preis überkauft ist, der Doppel-RSI-Indikator wird verwendet, um die Preisentwicklung zu bestätigen, und die EMA-Even-Line-Fork wird verwendet, um Eingänge zu finden. Die Strategie ist einfach und einfach zu implementieren und ist eine effiziente, flexible Short-Strategie.
2. Strategieprinzipien
Die Strategie nutzt die ATR-Band, die Doppel-RSI-Indikator und die EMA-Grenze, die drei Komponenten zusammen, um die Eintrittssignale zu realisieren. Wenn der Preis oberhalb der oberen ATR-Band geöffnet wird, beurteilen wir ihn als überkauft. Wenn der schnelle RSI unter dem langsamen RSI liegt, wird der Trend von den Bullen gedreht, und wenn die EMA-Grenze tot ist, wird der Trend weiter geschwächt.
Die Preise werden in der ATR-Strecke nach dem Aufschlag des Kurses berechnet.open>upper_bandWenn der Satz erfüllt ist, ist er möglicherweise in der Überkaufzone. Dann beurteilen wir, ob der schnelle RSI niedriger ist als der langsame RSI.rsi1<rsi2Wenn der Kurs stabil ist, bedeutet dies, dass der Trend durch einen Stier-Bär-Wandel schwächer wird.ta.crossover(longSMA, shortSMA)Wenn alle drei Bedingungen erfüllt sind, geben wir das Signal zum Eintritt.
Im Gegensatz dazu erzeugt ein Mehr-Eingangssignal, wenn der Preis bei der Öffnung unterhalb der unteren ATR-Band liegt, der schnelle RSI über dem langsamen RSI liegt und eine EMA-Goldfalte auftritt.
Die wichtigsten Innovationen der Strategie sind die Einführung von zwei RSI-Indikatoren für Trendbeurteilungen, die eine höhere Zuverlässigkeit als der einzelne RSI bieten, und die Signalfilterung in Kombination mit ATR-Band und EMA-Gleichlinie, um die Signale genauer und zuverlässiger zu machen. Dies ist ein Kernstück der Strategie.
3. Strategische Vorteile
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
- Die Verwendung von Dual-RSI-Indikatoren ist zuverlässiger für Trends
- ATR-Streifen entscheiden über Überkauf- und Überverkaufszonen, um falsche Durchbrüche zu vermeiden
- Eintritt bei eindeutiger Gold-/Dead-Fork auf EMA-Gleichlinie, um die Signalgenauigkeit zu erhöhen
- Mehrfache Kombinationen von Indikatoren werden gegenseitig verifiziert und sind zuverlässig
- Strategieentwurf und Umsetzung
- Überkauf und Überverkauf
- Anpassbarkeit der Parameter für verschiedene Märkte
4. Strategische Risiken
Die Strategie birgt auch einige Risiken, die beachtet werden müssen:
- EMA-Gewinnlinien sind anfällig für Fehldiagnosen, möglicherweise glatter MA
- Schwingungen können die Verlustschwelle beeinflussen.
- Die falsche Einstellung der Parameter kann zu einem Fehlsignal führen
- Es ist noch zu früh, um den ATR-Band zu durchbrechen, es könnte ein falscher Durchbruch sein
Diese Risiken können vor allem in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Tests mit einer Smoothed MA statt einer EMA
- Entspannung der Stop-Loss-Marge, um zu verhindern, dass ein schwankender Markt häufig gestoppt wird.
- Anpassung der Parameterkombinationen zur optimalen Balance
- Einführung weiterer Indikatoren zur Zweitprüfung bei Durchbruch der Bandbreite
Fünftens: Strategische Optimierung
Die Strategie kann weiter optimiert werden:
- Tests mit Smoothed MA anstelle von EMA-Gewinnlinien, um zu sehen, ob Fehldiagnosemeldungen reduziert werden können
- Erhöhung der Volatilitätsindikatoren wie Keltner-Kanal zur Zweitprüfung, um falsche Durchbrüche zu vermeiden
- Hinzufügen weiterer Trendindikatoren wie ADX zur Beurteilung großer Trends
- Anpassung der Parameter-Einstellungen an die spezifischen Merkmale der Sorte, um die beste Kombination zu finden
- Testen der Leistung unter verschiedenen Zeitrahmenparametern
- Hinzufügen von Parametern zur automatischen Optimierung von Machine Learning-Algorithmen
Diese Optimierungsmaßnahmen können die Stabilität, Flexibilität und Profitabilität der Strategie weiter verbessern.
VI. Fazit
Die RSI Goldfork Super Shorting Strategie ist insgesamt eine sehr effiziente und praktische Short-Line-Drawing-Strategie. Sie nutzt die Vorteile von drei Indikatoren zur integrierten Umsetzung von Eintrag-Signalen und kann durch Parameteranpassung an verschiedene Sorten und Marktumstände angepasst werden. Die Kerninnovation dieser Strategie liegt in der Verwendung von zwei RSI-Indikatoren, um Trendwechsel zu ermitteln und Eintragungen mit hoher Genauigkeit zu erzeugen.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//Revision: Updated script to pine script version 5
//added Double RSI for Long/Short prosition trend confirmation instead of single RSI
strategy("Super Scalper - 5 Min 15 Min", overlay=true)
source = close
atrlen = input.int(14, "ATR Period")
mult = input.float(1, "ATR Multi", step=0.1)
smoothing = input.string(title="ATR Smoothing", defval="WMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
ma_function(source, atrlen) =>
if smoothing == "RMA"
ta.rma(source, atrlen)
else
if smoothing == "SMA"
ta.sma(source, atrlen)
else
if smoothing == "EMA"
ta.ema(source, atrlen)
else
ta.wma(source, atrlen)
atr_slen = ma_function(ta.tr(true), atrlen)
upper_band = atr_slen * mult + close
lower_band = close - atr_slen * mult
// Create Indicator's
ShortEMAlen = input.int(5, "Fast EMA")
LongEMAlen = input.int(21, "Slow EMA")
shortSMA = ta.ema(close, ShortEMAlen)
longSMA = ta.ema(close, LongEMAlen)
RSILen1 = input.int(40, "Fast RSI Length")
RSILen2 = input.int(60, "Slow RSI Length")
rsi1 = ta.rsi(close, RSILen1)
rsi2 = ta.rsi(close, RSILen2)
atr = ta.atr(atrlen)
//RSI Cross condition
RSILong = rsi1 > rsi2
RSIShort = rsi1 < rsi2
// Specify conditions
longCondition = open < lower_band
shortCondition = open > upper_band
GoldenLong = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
Goldenshort = ta.crossover(longSMA, shortSMA)
plotshape(shortCondition, title="Sell Label", text="S", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.white)
plotshape(longCondition, title="Buy Label", text="B", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.white)
plotshape(Goldenshort, title="Golden Sell Label", text="Golden Crossover Short", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.new(color.blue, 0), textcolor=color.white)
plotshape(GoldenLong, title="Golden Buy Label", text="Golden Crossover Long", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.new(color.yellow, 0), textcolor=color.white)
// Execute trade if condition is True
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 1
takeProfit = high + atr * 4
if (RSILong)
strategy.entry("long", strategy.long)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 1
takeProfit = low - atr * 4
if (RSIShort)
strategy.entry("short", strategy.short)
// Plot ATR bands to chart
////ATR Up/Low Bands
plot(upper_band)
plot(lower_band)
// Plot Moving Averages
plot(shortSMA, color=color.red)
plot(longSMA, color=color.yellow)