1. Persegi
  2. Tren Mengikuti Strategi

Tren Mengikuti Strategi

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-10-24 14:47:38
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini menggabungkan ekstrim indikator Relative Strength Index (RSI) dan penyaringan Simple Moving Average (SMA) untuk melacak tren. Ketika RSI mencapai tingkat overbought atau oversold yang ekstrim, arah panjang dan pendek ditentukan berdasarkan arah SMA. Strategi ini cocok untuk indeks saham AS, indeks Eropa, indeks Asia, emas, perak dan varietas lainnya. Melalui aturan RSI dan SMA yang sederhana, strategi ini secara efektif menangkap tren.

Logika Strategi

  1. Menghitung nilai indikator RSI, mengatur batas atas ambang overbought menjadi 65, dan batas bawah ambang oversold menjadi 45.

  2. Hitung SMA 200 hari untuk menentukan arah tren.

  3. Ketika RSI di bawah 45 (oversold) dan harga di atas SMA, pergi panjang; ketika RSI di atas 65 (overbought) dan harga di bawah SMA, pergi pendek.

  4. Ketika RSI di atas 75 (terlalu banyak dibeli) dan harga di atas SMA, tutup posisi panjang; ketika RSI di bawah 25 (terlalu banyak dijual) dan harga di bawah SMA, tutup posisi pendek.

Strategi ini menangkap tren secara efektif dengan menggunakan ekstrim RSI untuk entri waktu dan arah SMA untuk penyaringan. ekstrim RSI menunjukkan potensi pembalikan, sementara arah SMA memastikan perdagangan selaras dengan tren. bersama-sama, mereka memastikan perdagangan yang wajar dan tingkat kemenangan yang lebih tinggi.

Keuntungan

  1. Logika strategi yang sederhana dan jelas, mudah dipahami dan dikuasai.

  2. Berdasarkan indikator RSI dan SMA yang terkenal, mudah diterapkan.

  3. Ekstrim RSI menunjukkan titik pembalikan potensial, filter SMA memastikan kebenaran arah.

  4. Pengaturan parameter yang wajar mencegah perdagangan yang berlebihan.

  5. Terapkan pada beberapa produk seperti indeks dan komoditas.

  6. Menangkap perubahan harga yang signifikan selama tren.

Dibandingkan dengan RSI saja, strategi ini menambahkan penyaring tren SMA untuk menghindari blind long/short. Dibandingkan dengan sistem SMA saja, strategi ini meningkatkan efisiensi waktu dengan menggunakan ekstrem RSI. Secara keseluruhan, strategi ini menggabungkan kekuatan keduanya untuk strategi tren praktis.

Risiko dan Solusi

  1. Penggunaan periode SMA yang lebih pendek untuk meningkatkan sensitivitas.

  2. Menambahkan indikator lain seperti MACD untuk mendeteksi anomali.

  3. Baik RSI dan SMA dapat menghasilkan sinyal palsu selama pasar berkisar. Hentikan perdagangan saat pasar berkisar terdeteksi.

  4. Pengaturan parameter yang tidak benar menyebabkan overtrading atau trading yang terlewatkan.

  5. Satu produk backtest tidak cukup untuk mengevaluasi strategi.

  6. Mengelola risiko dan modal dalam perdagangan langsung.

Arah Peningkatan

  1. Mengoptimalkan periode RSI untuk produk yang berbeda.

  2. Mengoptimalkan periode SMA, mengintegrasikan beberapa SMA.

  3. Tambahkan stop loss untuk kontrol risiko yang lebih baik.

  4. Tambahkan indikator lain untuk konfirmasi multi-faktor.

  5. Meningkatkan waktu masuk dengan indikator volatilitas.

  6. Mengembangkan sistem parameter adaptif untuk optimasi dinamis.

  7. Uji pendekatan manajemen modal yang berbeda untuk optimum.

  8. Membuat keseluruhan strategi untuk kondisi pasar yang berbeda.

Kesimpulan

RSI ekstrim dengan strategi filter SMA menggabungkan kekuatan keduanya untuk mengikuti tren yang efektif. Logika jelas dan parameternya solid. Ini bekerja di berbagai produk untuk secara signifikan meningkatkan efisiensi waktu dan tingkat kemenangan dibandingkan dengan sistem RSI atau SMA saja. Ada ruang untuk perbaikan seperti optimasi parameter dan stop loss untuk lebih meningkatkan ketahanan dan kemampuan beradaptasi. Secara keseluruhan, ini menyediakan pedagang tren dengan alat yang sangat berguna dan efektif.

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef

//@version=5

strategy('Relative Strength Index Extremes with 200-Day Moving Average Filte', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=36000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)

// Rsi
rsi_lenght = input.int(14, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)


//Sma
Length1 = input.int(200, title='  SMA Lenght', minval=1)
SMA1 = ta.sma(close, Length1)

//Strategy Logic
Long = rsi_value < 45 and close > SMA1
Long_exit = rsi_value > 75 and close > SMA1

Short = rsi_value > 65 and close < SMA1
Short_exit = rsi_value < 25 and close < SMA1


if Long
    strategy.entry('Long', strategy.long)

if Short
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(Long_exit or Short_exit)

pera(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.5)
los = pera(stoploss)

strategy.exit('SL', loss=los)



//by wielkieef
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi