Strategi Perdagangan ETF Reversal Vector RSI Trend Following
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah strategi perdagangan ETF yang melacak trend reversal berdasarkan indeks yang relatif kuat (RSI). Strategi ini menilai overbought dan oversold dalam jangka pendek melalui indikator RSI, melakukan reversal entries dan exits. Strategi ini juga menggabungkan 200-day moving average untuk menentukan arah tren keseluruhan.
Prinsip Strategi
Logika inti dari strategi ini didasarkan pada prinsip reversal dari indikator RSI. Indikator RSI menilai apakah varietas yang diperdagangkan berada dalam keadaan overbought atau oversold dengan menghitung kenaikan dan penurunan rata-rata dalam jangka waktu tertentu. Ketika RSI lebih dari 70 berarti overbought, dan RSI lebih rendah dari 30 berarti oversold.
Strategi ini menggunakan prinsip ini untuk menetapkan RSI hari ini lebih rendah dari parameter yang dapat disesuaikanTodaysMinRSIDan RSI 3 hari yang lalu di bawah parameter yang dapat disesuaikanDay3RSIMaxPada saat ini, Anda dapat melakukan pembelian. Ini berarti bahwa harga mungkin berada di zona oversold jangka pendek, dan kemungkinan akan terjadi bouncing. Anda juga akan diminta untuk melakukan pembelian dalam 3 hari setelah RSI menunjukkan tren menurun, yaitu RSI terus turun, untuk menghindari bouncing palsu.
Mekanisme keluar dari strategi adalah ketika indikator RSI melampaui parameter yang dapat disesuaikan lagiExit RSIPada saat ini, jika harga saham turun, maka akan dianggap bahwa rebound telah berakhir, dan pada saat itu akan dilakukan penarikan posisi.
Strategi ini juga memperkenalkan 200-day moving average sebagai penilaian tren secara keseluruhan. Hanya ketika harga berada di atas garis 200-day, operasi pembelian dapat dilakukan. Ini membantu memastikan bahwa hanya membeli di fase tren ke atas dan menghindari risiko yang ditimbulkan oleh perdagangan berlawanan arah.
Analisis Keunggulan Strategi
- Dengan menggunakan indikator RSI untuk menilai zona overbought dan oversold, kemungkinan besar bellion akan muncul.
- Dengan menggunakan garis 200 hari untuk menentukan arah tren besar, dapat membantu menghindari perdagangan berlawanan arah.
- RSI adalah prinsip perdagangan terbalik klasik dan dapat diandalkan, dengan tingkat keberhasilan yang tinggi.
- Parameter yang dapat disesuaikan memberikan fleksibilitas dan dapat dioptimalkan untuk varietas yang berbeda.
Risiko dan Solusi
- Indikator RSI memiliki kemungkinan false breakout, tidak dapat benar-benar menghindari kerugian tunggal. Anda dapat mengatur stop loss untuk mengendalikan kerugian tunggal.
- Kegagalan reversal dapat menyebabkan peningkatan kerugian. Anda dapat mempersingkat waktu kepemilikan dan menghentikan kerugian dengan tepat waktu.
- Penetapan parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan terlalu radikal, atau mungkin terlalu konservatif sehingga kehilangan peluang perdagangan. Harus dilakukan pengujian optimasi parameter untuk varietas.
Arah optimasi
- Menambahkan kombinasi indikator lain, seperti KDJ, Brinband, dan lain-lain, membentuk kombinasi indikator, meningkatkan akurasi sinyal.
- Menambahkan strategi stop loss yang bergerak, memungkinkan stop loss level yang bervariasi, mengurangi kerugian.
- Meningkatkan volume transaksi atau modul pengelolaan dana untuk mengontrol risiko setiap transaksi.
- Optimalkan dan uji ulang parameter untuk varietas yang berbeda, dan buat kombinasi parameter yang sesuai dengan varietas yang seharusnya.
Meringkaskan
Strategi ini menggunakan prinsip titik jual beli klasik dari indikator RSI untuk melakukan reversal entries dan exits dengan menilai area overbought dan oversold. Dengan mempertimbangkan penilaian tren besar dan ruang pengoptimalan parameter, strategi ETF reversal jangka pendek dengan keandalan tinggi. Dengan pengoptimalan lebih lanjut, dapat menjadi strategi kuantitatif yang efektif di lapangan.
/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="R3 ETF Strategy", shorttitle="R3 ETF Strategy", overlay=true)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true
// Calculations and Inputs //
RSILen = input.int(2, "RSI Length")
RSI = ta.rsi(close, RSILen)
TodaysMinRSI = input.int(10, "Today's Min RSI for Entry", tooltip = "The RSI must be below this number today to qualify for trade entry")
Day3RSIMax = input.int(60, "Max RSI 3 Days Ago for Entry", tooltip = "The RSI must be below this number 3 days ago to qualify for trade entry")
EMA = ta.ema(close, 200)
// Strategy Rules //
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = RSI[3]<Day3RSIMax and RSI<TodaysMinRSI
Rule3 = RSI<RSI[1] and RSI[1]<RSI[2] and RSI[2]<RSI[3]
Exit = ta.crossover(RSI, input.int(70, "Exit RSI", tooltip = "The strategy will sell when the RSI crosses over this number"))
// Plot //
plot(EMA, "200 Day EMA")
// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
// strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
strategy.close("Long", when = Exit)
if (not InDateRange)
strategy.close_all()