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Stratégie des moyennes mobiles du CRSI

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-02 18:12:17 Je vous en prie.
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Résumé

Cette stratégie construit un indicateur composite CRSI personnalisé en prenant la moyenne du RSI, de la puissance haussière/baissière et du taux de change des prix en pourcentage et en effectuant des transactions basées sur la moyenne mobile du CRSI traversant des niveaux fixes.

La logique de la stratégie

La stratégie calcule d'abord l'indicateur RSI de 3 jours du prix pour évaluer si le prix est suracheté ou survendu. Pendant ce temps, elle calcule le pouvoir taureau / ours du prix pour juger de l'élan. Elle calcule également le rang en pourcentage du taux de variation des prix (ROC) pour vérifier la vitesse relative de la variation des prix.

Analyse des avantages

Cette stratégie combine plusieurs indicateurs pour construire l'indicateur CRSI personnalisé, ce qui rend les signaux de trading plus fiables. RSI peut dire si le prix est surchauffé ou survendu. Bull/bear power peut juger de l'élan. ROC vérifie à quelle vitesse le prix change. Les combiner ensemble dans CRSI rend les signaux de trading plus complets et fiables.

Analyse des risques

Bien que cette stratégie utilise plusieurs indicateurs pour un combo, elle risque toujours de générer de faux signaux dans certaines conditions de marché. Par exemple, sur les marchés à plage, le RSI, le ROC et d'autres indicateurs peuvent produire des signaux d'achat et de vente fréquents alors que le prix n'a pas de tendance claire. Ou certains indicateurs peuvent retarder et retarder la génération de signaux de trading après qu'un événement soudain se soit produit. Ces situations peuvent causer des pertes. Les risques pourraient être réduits en optimisant les paramètres ou en ajoutant d'autres conditions de filtrage.

Directions d'optimisation

Voici quelques aspects qui pourraient optimiser cette stratégie: 1) Optimiser les paramètres de RSI, de puissance haussière / baissière et de ROC pour rendre le CRSI plus stable et fiable; 2) Ajouter d'autres indicateurs auxiliaires tels que KDJ, MACD dans le combo pour des signaux plus complets; 3) Optimiser les paramètres MA pour réduire le risque de retard; 4) Ajouter des conditions de stop loss pour contrôler une seule perte; 5) Incorporer des indicateurs à plus long terme pour juger de l'état de la tendance, en évitant de sur-trader les marchés entrants de gamme.

Conclusion

Cette stratégie construit un indicateur CRSI personnalisé basé sur la moyenne du RSI, de la puissance taureau/ours et du ROC, et négocie sur le MA du CRSI traversant des niveaux fixes.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
src = close, lenrsi = 3, lenupdown = 2, lenroc = 100, malengt = 2, low = 40, high = 70, a = 1, vlow = 20
updown(s) => 
    isEqual = s == s[1]
    isGrowing = s > s[1]
    ud = 0.0
    ud := isEqual ? 0 : isGrowing ? (nz(ud[1]) <= 0 ? 1 : nz(ud[1])+1) : (nz(ud[1]) >= 0 ? -1 : nz(ud[1])-1)
    ud
rsi = rsi(src, lenrsi)
updownrsi = rsi(updown(src), lenupdown)
percentrank = percentrank(roc(src, 1), lenroc)
crsi = avg(rsi, updownrsi, percentrank)
MA = sma(crsi, malengt)

band1 = 70
band0 = 40
band2 = 20

ColorMA = MA>=band0 ? lime : red

p1 = plot(MA, title="BuyNiggers", style=line, linewidth=4, color=ColorMA)

p2 = plot(low, title="idk", style=line, linewidth=2, color=blue)
p3 = plot(high, title="idk2", style=line, linewidth=2, color=orange)
p4 = plot(vlow, title="idk3", style=line, linewidth=1, color=red)

//@version=2
strategy("CMARSI")


if crossover(MA, band0)
    strategy.entry("buy", strategy.long, 1, when=strategy.position_size <= 0)
    
if crossunder(MA, band1)
    strategy.exit("close", "buy",  1, profit=1, stop=1)
    



plot(strategy.equity)
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