코너스 듀얼 이동 평균 RSI 역전 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-21 14:20:43
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전반적인 설명

코너스 이중 이동 평균 RSI 역전 거래 전략은 상대 강도 지수 (RSI) 와 이중 이동 평균을 결합하여 높은 확률의 역전 거래 기회를 식별합니다. 단기 및 장기 트렌드가 역전되면이 전략은 시장이 돌리기 직전이라고 판단하고 위치를 설정합니다.

전략 원칙

이 전략은 시장 트렌드를 결정하기 위해 RSI와 이중 이동 평균을 모두 사용합니다. 첫째, 단기 트렌드 반전을 판단하기 위해 2 기간 RSI를 계산합니다. 둘째, 장기 트렌드 방향을 결정하기 위해 200 기간 이동 평균을 계산합니다. 단기 RSI가 과소매 / 과소매 영역에서 반등하여 장기 트렌드에 반대하여 움직이면 시장이 반전되고 거래 지위가 설정 될 수 있음을 신호합니다.

엔트리 신호: RSI가 과소매 영역 (디폴트 5) 이하이고 단기 가격이 장기 가격보다 높을 때 장거리; RSI가 과소매 영역 (디폴트 95) 이상이고 단기 가격이 장기 가격보다 낮을 때 단기.

출구 신호: 5개 기간 단기 이동 평균이 출구 방향과 반대 신호를 내면 출구 신호 또는 스톱 로스 (디폴트 3% 손실)

이점 분석

이 전략은 시장 구조를 판단하기 위해 여러 지표를 결합하고 거래의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 구체적인 장점은 다음과 같습니다.

반전 신호의 신뢰성을 필터링하기 위해 단기 반전 지점과 이동 평균을 결정하기 위해 RSI를 사용합니다.
이중 이동 평균은 지연을 피하기 위해 강력한 필터를 형성합니다.
단기 이동 평균은 높은 확률의 출구를 보장하기 위해 반전 신호를 다시 확인합니다.
스톱 로스 메커니즘으로 좋은 리스크 제어

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 위험이 있습니다.

RSI 인디케이터는 시장의 격렬한 변동 중에 잘못된 신호를 줄 가능성이 더 높습니다.
다중 지표 조합 판단은 매개 변수 최적화를 복잡하게 만듭니다.
반전 성공은 보장되지 않습니다, 적시에 중단 손실이 필요합니다.

최적화 방향

이 전략은 몇 가지 측면에서 최적화 될 수 있습니다.

최고의 역전 파라미터 조합을 찾기 위해 RSI 매개 변수를 최적화
다른 종류의 이동 평균 매개 변수를 테스트합니다.
최고의 스톱 로스 포인트를 찾기 위해 스톱 로스 전략을 최적화하십시오.
실패한 반전을 피하기 위해 트렌드 판단 지표를 추가합니다.

결론

코너스 이중 이동 평균 RSI 역전 거래 전략은 이중 이동 평균으로 RSI 역전 신호를 필터링함으로써 높은 확률 위치에서 시장 역전을 포착합니다. 이 전략은 안정성을 향상시키기 위해 여러 지표를 활용합니다. 다음으로 매개 변수 최적화 및 위험 통제 개선을 통해 전략의 장점을 더욱 확장하고 더 높은 거래 효율성을 달성 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-10-21 00:00:00
end: 2023-11-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Connors RSI-MA Strategy", overlay=true)

// Strategy parameters
rsiLength = input(2, title="RSI Length")
maLength = input(200, title="MA Length")
exitMaLength = input(5, title="Exit MA Length")
overboughtThreshold = input(95, title="Overbought Threshold")
oversoldThreshold = input(5, title="Oversold Threshold")
stopLossPercentage = input(3, title="Stop Loss Percentage")

// 2-period RSI
rsi2 = ta.rsi(close, rsiLength)

// 200-period MA
ma200 = ta.sma(close, maLength)

// 5-period MA for exit signals
ma5_exit = ta.sma(close, exitMaLength)

// Positive trend condition
positiveTrend = close > ma200

// Negative trend condition
negativeTrend = close < ma200

// Buy and sell conditions
buyCondition = rsi2 < oversoldThreshold and positiveTrend
sellCondition = rsi2 > overboughtThreshold and negativeTrend

// Exit conditions
exitLongCondition = close > ma5_exit
exitShortCondition = close < ma5_exit

// Stop Loss
stopLossLevelLong = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercentage / 100)
stopLossLevelShort = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPercentage / 100)

// Strategy logic
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

if (exitLongCondition or close >= stopLossLevelLong)
    strategy.close("Buy")

if (exitShortCondition or close <= stopLossLevelShort)
    strategy.close("Sell")

// Plotting
plot(ma200, title="200 MA", color=color.blue)
plot(ma5_exit, title="Exit MA", color=color.red)

// Plot stop loss levels
plotshape(series=stopLossLevelLong, title="Long Stop Loss", color=color.green, style=shape.triangledown, size=size.small)
plotshape(series=stopLossLevelShort, title="Short Stop Loss", color=color.red, style=shape.triangleup, size=size.small)

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