ChaoZhang
개요
RSI 상승의 암호화폐 트렌드 전략은 긴 시간 주기 (예: 4시간 이상) 에 적용되는 암호화폐와 주식 시장의 트렌드 전략이다.
이 전략은 RSI 지표의 상승과 하락을 사용하여 부린 밴드와 변동률 지표와 결합하여 거래 상쇄 상황을 피합니다. 테스트에 따르면 이 전략은 암호화폐와 암호화폐의 거래에서 더 잘 작동합니다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 지표를 사용합니다.
- RSI - 동향의 상승과 하락을 식별
- 브린 벨트 - 상황을 파악하는 방법
- 변화의 비율 - 추세를 파악하는 방향
구체적인 거래 규칙은 다음과 같습니다.
입점 규칙
다수 상장: RSI가 상승하고 브린 밴드 및 변동률 지표가 정리되지 않고 더 많이합니다. 공백점으로 포지션 개시: RSI 값이 하락하고 브린 밴드 및 변동률 지표가 정리되지 않았음을 나타냅니다.
평점 규칙
역전 신호를 받으면 평지
우위 분석
- RSI를 통해 트렌드 방향을 파악하고, 트렌드의 전환점을 파악할 수 있습니다.
- 트렌드를 놓치거나 갇히지 않도록 브린띠 인식과 함께 조정을 합니다.
- 변동률 지표는 트렌드 방향을 확인하는 데 도움을 주며 거래 신호를 더 신뢰할 수 있습니다.
- 장기 주기 거래에 적합하며 수익을 창출합니다.
- 가상화폐 대 가상화폐 거래에 더 적합하며, 법정화폐 환율 위험을 피합니다.
위험 분석
- 이 전략은 더 큰 위험으로, 손해배상 규칙이 없습니다.
- 부린 밴드 및 변동률 파라미터를 잘못 설정하면 놓친 기회 또는 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
- 기술적인 지표에만 의존하는 것은 큰 블랙 스 사건에 대응할 수 없습니다.
스톱 로드 폭을 높이고, 브린 밴드 및 변동률 파라미터 조합을 조정하고, 기본 분석과 결합하는 데 주의를 기울여야 한다.
최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더 개선될 수 있습니다.
손해제도를 늘리고, 합리적인 손해제도를 설정하고, 단독 손실을 통제한다.
브린 밴드 및 변화율 지표의 파라미터를 최적화하여 최적의 파라미터 조합을 찾습니다.
MACD, KD 등과 같은 다른 보조 지표를 추가하여 다중 지표 조합을 구현하여 신호 정확도를 향상시킵니다.
불규칙한 변동이 있을 때 거래를 중단하고, 피지배되는 것을 방지하기 위해, 불규칙한 변동이 있을 때 거래를 중단하는 것을 방지하기 위해, 불규칙한 변동이 있을 때 거래를 중단하는 것을 방지하기 위해, 불규칙한 변동이 있을 때 거래를 중단하는 것을 방지하기 위해.
기계 학습 방법을 사용하여 파라미터 조합과 신호 무게를 자동으로 최적화한다.
체인 데이터를 결합하여 거래소 유동성, 자금 유동 등과 같은 매개 변수를 고려하여 전략의 적응성을 향상시킵니다.
요약하다
RSI 상승의 암호화 트렌드 전략은 RSI 지표를 브린밴드 및 변화율 지표와 함께 사용하여 더 긴 시간 동안 암호화폐 시장의 추세를 포착하는 효과를 달성합니다. 이 전략의 장점은 트렌드 전환을 적시에 포착하고, 교착을 피하고, 더 긴 선을 추적하는 데 적합한 방향성 기회를 포착하는 것입니다. 그러나 이 전략에는 무단 손실, 변수 과도한 의존 등의 문제가 있습니다.
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © exlux99
//@version=4
strategy(title = "RSI Rising", overlay = true, initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.03)
/////////////////////
source = close
bb_length = 20
bb_mult = 1.0
basis = sma(source, bb_length)
dev = bb_mult * stdev(source, bb_length)
upperx = basis + dev
lowerx = basis - dev
bbr = (source - lowerx)/(upperx - lowerx)
bbr_len = 21
bbr_std = stdev(bbr, bbr_len)
bbr_std_thresh = 0.1
is_sideways = (bbr > 0.0 and bbr < 1.0) and bbr_std <= bbr_std_thresh
////////////////
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
//monday and session
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2021, title = "To Year", minval = 1970)
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
sourcex = close
length = 2
pcntChange = 1
roc = 100 * (sourcex - sourcex[length])/sourcex[length]
emaroc = ema(roc, length/2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
periods = input(19)
smooth = input(14, title="RSI Length" )
src = input(low, title="Source" )
rsiClose = rsi(ema(src, periods), smooth)
long=rising(rsiClose,2) and not is_sideways and isMoving()
short=not rising(rsiClose,2) and not is_sideways and isMoving()
if(time_cond)
strategy.entry('long',1,when=long)
strategy.entry('short',0,when=short)