ChaoZhang
개요
코너의 양평선 RSI 역전 거래 전략은 상대적으로 약한 지수 ((RSI) 와 양평선을 결합하여 높은 확률의 역전 거래 기회를 찾습니다. 이 전략은 단기 및 장기 동향이 역전될 때 상황이 변할 것이라고 판단하여 위치를 설정합니다.
전략 원칙
이 전략은 동시에 RSI와 쌍평평선을 사용하여 시장의 흐름을 판단한다. 첫째, 2주기 RSI를 계산하여 단기 경향의 반전을 판단한다. 둘째, 200주기 이동 평균을 계산하여 장기 경향의 방향을 판단한다. 단기 RSI가 오버 바이/오버 셀 지역에서 반발하고 장기 경향과 반발하면, 거래가 반전이 임박하다는 것을 알려주고 거래 위치를 설정한다.
입시 신호: RSI가 오버셀 영역 (기본 5) 보다 작고, 단기 가격이 장기 가격보다 높을 때 더 많이; RSI가 오버빌 영역 (기본 95) 보다 크고, 단기 가격이 장기 가격보다 낮을 때 더 많이.
출구 신호: 5주기 단기 평균선이 입구와 반대 방향으로 신호를 발산할 때 출구; 또는 중지 손실 (설정 손실 3%) .
전략적 강점 분석
이 전략은 시장 구조를 판단하는 여러 지표와 결합하여 거래의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 구체적인 장점은 다음과 같습니다:
- RSI를 사용하여 단기 반전점을 판단하고, 반전 신호의 신뢰성을 이동 평균 필터링합니다.
- 이중 균일선으로 강한 필터링을 형성하여 화를 방지합니다.
- 단기평균선은 역전 신호를 다시 확인하여 높은 출전 확률을 보장합니다.
- 리스크가 통제되고, 손해 방지 장치가 있습니다.
전략적 위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 시장이 급격하게 변동할 때 RSI 지표는 잘못된 신호를 보내는 확률이 높습니다.
- 다중 지표 조합 판단, 매개 변수 최적화 비교적 복잡
- 역전화는 성공할 수 없지만, 적당히 막아야 합니다.
전략 최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
- RSI 변수를 최적화하여 최적의 반전 변수 조합을 찾습니다.
- 다른 종류의 이동 평균 변수를 테스트합니다.
- 손해배상 전략을 최적화하고, 최적의 손해배상 지점을 찾습니다.
- 트렌드를 판단하는 지표를 늘리고 실패를 방지하는 방법
요약하다
코너 양평선 RSI 역전 거래 전략은 RSI 역전 신호와 양평선 필터링을 통해 높은 확률의 위치에서 시장의 역전을 포착한다. 이 전략은 여러 지표 판단을 사용하여 거래 전략의 안정성을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 다음 단계에서는 매개 변수 최적화 및 위험 제어의 개선으로 전략 우위를 더욱 확장하여 더 높은 거래 효율성을 얻을 수 있다.
/*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)