Estrategia de seguimiento de media móvil doble de cruce RSI MACD
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia utiliza el indicador RSI, el indicador MACD y la línea de paridad binaria para lograr el seguimiento de la tendencia y el efecto de la diferencia estándar de posicionamiento. La estrategia utiliza el indicador RSI para determinar el fenómeno de sobreventa y sobreventa, el MACD para determinar el momento de compra y venta, la línea de paridad binaria para filtrar algunas oportunidades de negociación de ruido y obtener ganancias en la tendencia.
Principio de estrategia
- Calcular el RSI para determinar el exceso de compra y venta
Cálculo de las variaciones de alza y bajada en un período determinado
Calcula el RSI en función de las variaciones de alza y bajada
El juicio de sobrecompra
- Cálculo de las mediciones de MACD para el juicio cruzado
Cálculo de las líneas rápidas, lentas y señales
Hacer compras y ventas de línea cruzada rápida y lenta
Mostrar el cruce
- Implementación de filtros de doble línea
Calcular las líneas rápidas y lentas
Considera la transacción solo en la línea rápida y la línea lenta
Implementar filtros de ruido de seguimiento de tendencias
- Combinación de varios indicadores para la admisión
Filtrado de múltiples condiciones de RSI, MACD y doble línea de equilibrio
Mejorar la estabilidad de las estrategias
Análisis de las ventajas
Combinación de múltiples indicadores para mejorar la precisión de las estrategias
Seguimiento de tendencias, filtración de ruido, mejor estabilidad
El RSI es un indicador de sobrecompra y sobreventa que ayuda a capturar los puntos de inflexión
El MACD es un método simple y eficiente para determinar el precio de compra y venta.
Filtrado de doble línea, eliminando la mayoría de las oportunidades de transacción en direcciones no convencionales
Fácil de entender, menos parámetros, adecuado para los principiantes para mejorar su aprendizaje
Análisis de riesgos
Combinación de múltiples indicadores, que puede generar una estrategia de optimización excesiva
La línea de paridad es demasiado sacrificial para la flexibilidad y pierde algunas oportunidades
Los parámetros del RSI y el MACD deben elegirse con cuidado
La necesidad de prestar atención a los puntos de parada de las variedades de comercio y controlar el riesgo
El uso prolongado requiere un ajuste repetido de los parámetros para adaptarse al mercado
Dirección de optimización
Ajuste de los parámetros RSI para adaptarse a las diferentes características de las variedades
Ajuste de los ciclos de doble línea media para optimizar el seguimiento de tendencias
Adherirse a una estrategia de stop loss para controlar las pérdidas individuales
Combinación de más indicadores y una combinación más rica de condiciones
Modelo de adaptación para el desarrollo de parámetros, ajuste automático de parámetros
Resumir
Esta estrategia utiliza una combinación de indicadores como el RSI, el MACD y la línea de doble equilibrio, permite el juicio y el seguimiento de las tendencias y el filtrado de múltiples capas de oportunidades. Es una estrategia multiindicador muy adecuada para que los principiantes aprendan y mejoren.
/*backtest
start: 2023-09-22 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// strategy(title="RSI MACD", precision = 6, pyramiding = 1, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 99, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.25, initial_capital = 1000)
// Component Code Start
// Example usage:
// if testPeriod()
// strategy.entry("LE", strategy.long)
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(7, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
testPeriod() => true
// Component Code Stop
//standard rsi template
src = ohlc4, len = input(14, minval=1, title="Length")
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, color=#87ff1a)
band1 = hline(80)
band = hline(50)
band0 = hline(20)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)
//macd
fast_length = input(title="Fast Length", defval=9)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=72)
signal_length = input(title="Signal Length", defval=9)
fast_ma = sma(rsi, fast_length)
slow_ma = sma(rsi, slow_length)
shortma = sma(ohlc4, fast_length)
longma = sma(ohlc4, slow_length)
controlmainput = input(title = "Control MA", defval = 234)
controlma = sma(ohlc4, controlmainput)
macdx = fast_ma - slow_ma
signalx = sma(macdx, signal_length)
hist = macdx - signalx
ma_hist = shortma - controlma
macd = macdx + 50
signal = signalx + 50
plot(macd,"macd", color = fuchsia)
plot(hist,"hist", style = histogram, color = fuchsia)
//plot(ma_hist,"ma hist", style = histogram, color = orange)
plot(signal,"signal", color = white)
//input
control_buy_toggle = input(true, "Buy on crossover control MA?", type = bool)
buy_on_control = control_buy_toggle == true? true : false
//conditions
buy = buy_on_control == true? ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal) or crossover(shortma, controlma) : ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal)
sell = ma_hist > 0 and shortma > longma and crossunder(macd,signal)
stop = crossunder(shortma, longma) or crossunder(shortma, controlma)
plotshape(buy,"buy", shape.triangleup, location.bottom, green, size = size.tiny)
plotshape(sell,"sell", shape.triangledown, location.bottom, red, size = size.tiny)
plotshape(stop,"stop",shape.circle,location.bottom, white, size = size.tiny)
if testPeriod()
strategy.entry("buy", true, when = buy, limit = close)
strategy.close("buy", when = sell)
strategy.close("buy", when = stop)