ChaoZhang
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概要
この戦略は,RSI指標に基づいたダイナミック・ストップ・ローズ・トレーディング・システムで,SMA平均線とATR波幅指標を組み合わせて取引決定を最適化する.この戦略は,ピラミッド型の平仓方式によって収益を最大化するために,多層のストップ・ローズ・スキームを採用し,同時にATRダイナミック・ストップ・ローズを使用してリスクを制御する.この戦略は,高度に自律性があり,市場の変動に応じて取引パラメータを自動的に調整することができる.
戦略原則
戦略は主にRSI超売り区間 ((RSI<30) を開口シグナルとして使用し,価格が200日平均線上にあることを要求し,上昇傾向にあることを保証する.システムは,トリプルストップ目標 ((5%,10%,15%) を採用し,ATRダイナミックストロップと組み合わせている.具体的には:
- 入場条件:RSIは30以下で,価格はSMA200以上
- ポジション管理: ポジション開設時に75%の資金を使用
- 止損設定: 1.5倍ATR値に基づく動的止損
- ストップストップ戦略:5%,10%および15%の位置に3つのストップストップを設定し,33%,66%および100%の比率で平仓を分割する
戦略的優位性
- 動的リスク管理:ATRによる市場の変動への適応
- 感情的干渉を減らし,利益の確率を高める
- トレンド確認:偽信号を均線でフィルターする
- 資金管理: 百分比のポジション管理により,異なる口座サイズに対応
- 取引コストを考慮して,実際の取引に近付く
戦略リスク
- 平均線が遅れているため入場が遅れる可能性
- RSIの超売りは必ずしも逆転を意味するものではありません.
- 大幅なポジションは,大きな引き下げをもたらす可能性があります.
- 取引コストを増加させる可能性が高い これらのリスクは,パラメータの調整とフィルタリング条件の追加で管理することが推奨されています.
戦略最適化の方向性
- 音量確認信号の増加
- トレンド強度インジケーターの紹介
- ストップ比率分配を最適化
- タイムサイクルフィルターを追加する
- 変動率自律管理を考慮する
要約する
この戦略は,技術指標とダイナミックなリスク管理を組み合わせて,比較的完全な取引システムを構築しています.その優点は,自律性があり,リスクは制御可能ですが,実際の市場状況に応じてパラメータを最適化する必要があります.この戦略は,中長期の投資家が使用するのに適しており,システム化された取引の良い出発点です.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
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("Simple RSI stock Strategy [1D] ", overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=75, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)
// Rsi
oversoldLevel = input(30, title="Oversold Level")
overboughtLevel = input(70, title="Overbought Level")
rsi = ta.rsi(close, 5)
rsi_overbought = rsi > overboughtLevel
rsi_oversold = rsi < oversoldLevel
// Sma 200
lenghtSMA = input(200, title = "SMA lenght")
sma200 = ta.sma(close, lenghtSMA)
// ATR stop-loss
atrLength = input.int(20, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier")
atrValue = ta.atr(atrLength)
var float long_stop_level = na
var float short_stop_level = na
var float tp1_level = na
var float tp2_level = na
var float tp3_level = na
// Strategy entry
long = (rsi_oversold ) and close > sma200
// Take Profit levels
tp_1 = input.float(5.0, "TP 1", minval=0.1, step=0.1)
tp_2 = input.float(10.0, "TP 2", minval=0.2, step=0.1)
tp_3 = input.float(15.0, "TP 3", minval=0.3, step=0.1)
if long
strategy.entry('Long', strategy.long)
long_stop_level := close - atrMultiplier * atrValue
tp1_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_1 / 100)
tp2_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_2 / 100)
tp3_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_3 / 100)
// basic SL - this code is from author RafaelZioni, modified by wielkieef
sl = input.float(25.0, 'Basic Stop Loss %', step=0.1)
per(procent) =>
strategy.position_size != 0 ? math.round(procent / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
// ATR SL
if (strategy.position_size > 0 and (close <= long_stop_level))
strategy.close("Long")
tp1_level := na
tp2_level := na
tp3_level := na
plot(long_stop_level, color=color.orange, linewidth=2, title="Long Stop Loss")
// TP levels
if (strategy.position_size > 0)
if (not na(tp1_level) and close >= tp1_level)
tp1_level := na
if (not na(tp2_level) and close >= tp2_level)
tp2_level := na
if (not na(tp3_level) and close >= tp3_level)
tp3_level := na
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp1_level) ? tp1_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 1")
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp2_level) ? tp2_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 2")
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp3_level) ? tp3_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 3")
// Strategy exit points for Take Profits
strategy.exit('TP 1', from_entry="Long", qty_percent=33, profit=per(tp_1), loss=per(sl))
strategy.exit('TP 2', from_entry="Long", qty_percent=66, profit=per(tp_2), loss=per(sl))
strategy.exit('TP 3', from_entry="Long", qty_percent=100, profit=per(tp_3), loss=per(sl))
// by wielkieef