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ブールマーケット 買い下げ戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023年11月2日 16:21:21
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概要

ブールマーケット・バイ・ディップス戦略は,RSI指標を利用してブールマーケットのダウンを購入し,ダブル移動平均値でトレンドを確認することを目的としています.価格が上昇傾向に戻ると,移動平均値クロスオーバーは利益のシグナルとして使用されます.

戦略の論理

戦略はまずバックテストの開始と終了日を設定し,RSIと高速/緩やかな移動平均のパラメータを設定します.

戦略の信号論理は

  1. RSIが値を下回ると (デフォルト35),過剰販売エリアを示すので,購入信号が起動します.

  2. 急速なMAは,現在の上昇傾向を確認し,統合で購入を避けるために,遅いMAよりも高くなければなりません.

  3. 価格が高速MAを超え 高速MAが中間MAを超えると 利益を得るために 接近信号を誘発します

RSIとMAのクロスオーバー原則の合理的な適用は,牛市における引き下げ機会を把握し,価格がトレンドを再開すると利益を得ることを助けます.

利点分析

  • RSI は 過剰 売り上げ レベル を 効果的に 特定 する
  • 急速な/遅いMAsは主要なトレンドを決定し,変動市場での購入を避ける
  • MAのクロスオーバーは,また,タイミングで利益を得る傾向を再開することを示唆している.

RSIは逆転点を捕捉するのに非常に適しています.RSIが過売れエリアに入ると購入することで,過売れ機会を正確にロックできます.トレンドを決定するためにMAを使用することで,市場範囲をフィルタリングし,統合で繰り返し購入を防ぐことができます.最後に,MAクロスオーバーは,利得をタイムリーに取得し,引き戻し損失を回避するために再びトレンドを確認します.

リスク分析

  • 誤ったRSIパラメータは,過剰販売エリアを効果的に特定できない可能性があります.
  • MA パラメータの誤った選択は複数の誤った信号を生む可能性があります.
  • 早期または遅延した利益取得

RSIパラメータがあまりにも幅広くまたは狭すぎると,過剰販売レベルを判断する精度が低下する可能性があります.誤って選択された高速または遅いMA期間も誤ったトレンド決定につながる可能性があります.利益のタイミングが不適切であれば,遅すぎると利益が犠牲になる可能性があります.

RSIのパラメータを最適化し,適切なMA期間を選択し,利益の採取のパフォーマンスを向上させるために異なる利益採取メカニズムをテストすることができます.

オプティマイゼーションの方向性

  • 異なる期間のRSIパラメータを試験する
  • 異なる MA 組み合わせを試してください
  • トレーリングストップ,ブレイクストップなど,他の利益を得るメカニズムを試す
  • 位置サイズを最適化する
  • 取引コストへの影響を考慮する

RSIの異なる期間をテストすることで,過剰販売領域の判断を最適化することができる.トレンド決定のための最適なパラメータを見つけるために,異なるMA期間の組み合わせを試すことができる.トレーリングストップ,レジスタンスストップなどの他の利益採取メカニズムもテストすることができる.ポジションサイズを最適化することで,リスクをよりよく制御することができる.最後に,取引コストを考慮すると,戦略をライブ取引に近いものにすることができる.

概要

ブルマーケット・バイ・ディップス戦略は,全体的に明確で合理的な論理を持ち,トレンド市場における購入と利益の引き出すタイミングを把握するために,RSIとMA原則を巧みに活用している.パラメータ最適化,利益の引き出すテスト,ポジションサイズの管理を通じて,強度と実際の取引パフォーマンスをさらに向上させることができる.シンプルで実践的なアイデアにより,この戦略は,ブル市場での引き下げを捉えるのに適しており,ポートフォリオに立派な利益をもたらすことができます.

/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(shorttitle='Buy The Dips in Bull Market',title='Buy The Dips in Bull Market (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
    
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,  title = "From Month")     
fromDay   = input(defval = 10,    title = "From Day")       
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year")       
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month")     
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day")     
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year")       
    
showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range")
    
start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false       // create function "within window of time"
    
    
// RSI inputs and calculations
lengthRSI = input(14, title = 'RSI period', minval=1)
RSI = rsi(close, lengthRSI)

//MA inputs and calculations
inSignal=input(9, title='MAfast')
inlong1=input(50, title='MAslow')
inlong2=input(200, title='MAslow')


MAfast= sma(close, inSignal)
MAslow= sma(close, inlong1)
MAlong= sma(close, inlong2)


RSI_buy_signal= input(35, title='RSI Buy Signal')

    
//Entry
    
    
strategy.entry(id="long", long = true, when = RSI < RSI_buy_signal and MAlong < MAslow and window()) 
    
//Exit
    
    
strategy.close("long", when = close > MAfast and MAfast > MAslow and window())


plot(MAslow, color=color.orange, linewidth=1)
plot(MAfast, color=color.purple, linewidth=1)
plot(MAlong, color=color.blue, linewidth=2)
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