ChaoZhang
개요
이 전략은 RSI 지표의 다양한 범위에 대한 돌파구를 모니터링하여 낮은 가격으로 구매하고 높은 가격으로 판매하는 것을 목표로합니다. RSI가 낮은 범위에있는 때 구매하고 RSI가 높은 범위에있는 때 판매하여 과대 구매 과대 판매 현상이 발생할 때 역전 작업을 수행합니다.
전략 원칙
RSI의 길이는 14주기입니다.
구매 신호의 RSI 범위를 설정합니다:
- RSI <= 27
- RSI <= 18
판매 신호의 RSI 범위를 설정합니다.
- 1단계: RSI >= 68
- RSI >= 80
RSI가 매매 범위에 들어갔을 때, 더 많은 매매를 합니다.
- RSI가 1 (~27) 이내로 들어가면 1번 더 하십시요
- 만약 RSI가 2 (~18 이하) 에 들어간다면, 1번 더 하십시요.
RSI가 매매 범위에 들어서면 상장합니다.
- RSI가 1 (~ 68) 이내로 들어간다면 1번의 공백을 가집니다.
- 만약 RSI가 2~80이 넘으면, 1번 더 마이너스를 합니다.
매번 포지션 개설할 때마다 2,500점의 고정 스톱, 5,000점의 스톱
RSI가 시그널 범위를 벗어나면 해당 포지션을 평행합니다.
우위 분석
이중 간격 설정은 전략이 과매매 현상을 더 명확하게 판단하고 역전 기회를 놓치지 않도록합니다.
고정 스톱 스톱 손실 점수 설정을 사용하여 너무 많이 추격하지 않습니다.
RSI는 다른 지표들에 비해 우위를 점하는 비교적 성숙한 과매매 판단 지표입니다.
이 전략의 매개 변수는 합리적으로 설정되면 트렌드 역점을 효과적으로 포착하여 초과 수익을 얻을 수 있습니다.
위험 분석
RSI 지표가 실패한 시장이 발생할 수 있으며, 이로 인해 시스템이 계속 적자를 줄일 수 있습니다.
고정 스톱 스톱 손실 점수 설정은 시장의 변동과 일치하지 않을 수 있으며 수익을 얻지 못하거나 조기 중단 될 수 있습니다.
불합리한 간격 설정은 놓친 거래 기회 또는 빈번한 거래 손실을 초래할 수 있습니다.
이 전략은 변수 최적화에 의존하며, 테스트 사이클과 슬라이드 포인트 제어에 주의를 기울여야 한다.
최적화 방향
다양한 길이의 주기의 RSI 지표 효과를 테스트 할 수 있습니다.
구매/판매 간격을 최적화하여 다양한 품종의 특성에 맞게 만들 수 있는 수치
동적 정지 손해 막는 방법을 연구하여 더 효율적이고 합리적인 정지를 할 수 있습니다.
시스템 안정성을 높이기 위해 다른 지표와 결합된 포트폴리오 거래를 고려할 수 있습니다.
자동적으로 간격 변수를 최적화하여 전략을 더 거칠게하는 기계 학습 방법을 탐색할 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 RSI 지표의 오버 구매 오버 판매 판단 원칙에 기반하여 설계되었다. 쌍 구매 오버 판매 구간을 설정하여 RSI 지표의 효용을 발휘하고, 일정 수준의 안정성을 유지하면서, 시장의 오버 구매 오버 판매 현상을 효과적으로 포착 할 수 있습니다. 그러나 이 전략은 또한 일정 수준의 변수 의존성이 있으며, 다양한 품종에 대한 최적화 테스트가 필요합니다.
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1h
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/
// © Rawadabdo
// Ramy's Algorithm
//@version=5
strategy("BTC/USD - RSI", overlay=false, initial_capital = 5000)
// User input
length = input(title = "Length", defval=14, tooltip="RSI period")
first_buy_level = input(title = "Buy Level 1", defval=27, tooltip="Level where 1st buy triggers")
second_buy_level = input(title = "Buy Level 2", defval=18, tooltip="Level where 2nd buy triggers")
first_sell_level = input(title = "Sell Level 1", defval=68, tooltip="Level where 1st sell triggers")
second_sell_level = input(title = "Sell Level 2", defval=80, tooltip="Level where 2nd sell triggers")
takeProfit= input(title="target Pips", defval=2500, tooltip="Fixed pip stop loss distance")
stopLoss = input(title="Stop Pips", defval=5000, tooltip="Fixed pip stop loss distance")
lot = input(title = "Lot Size", defval = 1, tooltip="Trading Lot size")
// Get RSI
vrsi = ta.rsi(close, length)
// Entry Conditions
long1 = (vrsi <= first_buy_level and vrsi>second_buy_level)
long2 = (vrsi <= second_buy_level)
short1= (vrsi >= first_sell_level and vrsi<second_sell_level)
short2= (vrsi >= second_sell_level)
// Entry Orders
// Buy Orders
if (long1 and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=lot, comment="Buy")
if (long2 and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=lot, comment="Buy")
// Short Orders
if (short1 and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Short", strategy.short,qty=lot, comment="Sell")
if (short2 and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Short", strategy.short,qty=lot, comment="Sell")
// Exit our trade if our stop loss or take profit is hit
strategy.exit(id="Long Exit", from_entry="Long",qty = lot, profit=takeProfit, loss=stopLoss)
strategy.exit(id="Short Exit", from_entry="Short", qty = lot, profit=takeProfit, loss=stopLoss)
// plot data to the chart
hline(first_sell_level, "Overbought Zone", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed, linewidth = 2)
hline(second_sell_level, "Overbought Zone", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed, linewidth = 2)
hline(first_buy_level, "Oversold Zone", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed, linewidth = 2)
hline(second_buy_level, "Oversold Zone", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed, linewidth = 2)
plot (vrsi, title = "RSI", color = color.blue, linewidth=2)