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RSI 이동 평균 크로스오버 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-28 11:23:19
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전반적인 설명

RSI 이동 평균 크로스오버 전략은 RSI 지표의 빠르고 느린 이동 평균 사이의 크로스오버를 계산하여 거래 신호를 생성합니다. 빠른 RSI의 이동 평균이 느린 RSI의 이동 평균을 넘을 때 구매 신호입니다. 빠른 RSI 이동 평균이 느린 RSI 이동 평균을 넘을 때 판매 신호입니다. 이 전략은 RSI 지표와 이동 평균의 강점을 결합하여 시장 소음을 효과적으로 필터링하고 트렌드 역전 기회를 식별합니다.

전략 논리

이 전략은 먼저 100과 40의 길이를 가진 두 개의 RSI 지표를 계산하여 각각 빠른 및 느린 RSI를 나타냅니다. 그 다음이 두 가지 RSI의 21일 간단한 이동 평균을 계산합니다. 100 RSI의 이동 평균은 빠른 이동 평균이며 40 RSI 이동 평균은 느린 것입니다.

이 전략은 빠른 이동 평균이 느린 이동 평균을 넘어서면 길게 이동하며 상승 추세가 형성되고 있음을 나타냅니다. 빠른 이동 평균이 느린 평균을 넘어서면 짧게 이동하여 잠재적 인 트렌드 반전을 신호합니다. 또한 200 일 이동 평균을 사용하여 신호를 필터링하여 닫기 가격이 200 일 MA 라인 이상의 경우에만 길게 입력합니다.

이점 분석

RSI 이동 평균 크로스오버 전략은 이중 RSI 설정과 이동 평균의 장점을 활용하여 반전 기회를 효과적으로 식별합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.

  1. 두 개의 RSI를 사용하면 빠르고 느린 가격 사이클을 설명함으로써 반전을 더 정확하게 감지 할 수 있습니다. 크로스오버 신호는 더 의미 있습니다.
  2. 이동평균은 위프사를 필터링하고 중요한 전환점을 잡는데 도움이 됩니다.
  3. 200일 MA를 포함하면 잘못된 신호를 피하고 상대적으로 강한 트렌드에서만 거래가 보장됩니다.
  4. 전략 논리는 간단하고 직관적이며 이해하기 쉽고 검증하고 최적화 할 수 있습니다.
  5. 주식, 외환, 암호화폐 등에 광범위하게 적용됩니다.

위험 분석

잠재적인 위험은 다음과 같습니다.

  1. 크로스오버는 여전히 잘못된 파급으로 이어질 수 있습니다. 신호 확인을 위해 다른 지표를 사용해야합니다.
  2. 스톱 러스는 격동 기간 동안 자주 발생 할 수 있습니다. 더 넓은 스톱 또는 더 명확한 반전 신호를 기다리는 것이 좋습니다.
  3. 이상적인 매개 변수 선택에 대한 광범위한 백테스팅과 최적화가 필요합니다.
  4. 더 큰 트렌드 분석은 고려되지 않습니다. 중요한 트렌드 변화는 큰 손실로 이어질 수 있습니다. 다른 트렌드 / 패턴 분석 도구와 함께 사용하는 것이 좋습니다.

최적화 방향

최적화할 수 있는 방안이 많이 있습니다.

  1. 최적의 설정을 찾기 위해 다른 매개 변수 조합을 테스트합니다.
  2. 신호 필터링을 위한 다른 지표, 예를 들어 KDJ, MACD 등을 추가합니다.
  3. 정지 손실 메커니즘을 최적화하십시오. 예를 들어 고정, 후속, 캔들리어 출구.
  4. 더 높은 시간 프레임 트렌드 분석 도구를 포함하여 주요 트렌드에 대한 거래를 피하십시오. 예를 들어 트렌드 강도를 위해 ADX를 추가하십시오.
  5. 다양한 시장 (주식, 외환, 암호화폐 등) 에서 가장 적합한 자산 클래스를 찾기 위해 성능을 테스트합니다.
  6. 강력한 매개 변수 최적화를 위해 기계 학습과 유전 알고리즘을 사용하십시오.

결론

RSI 이동평균 크로스오버 전략은 높은 확률의 반전 거래를 식별하기 위해 이중 RSI 설정과 이동평균의 강점을 효과적으로 결합합니다. 논리는 간단하고 시장 전반에 적용되며 최적화 유연성을 갖추고 있습니다. 위험 통제를 위해 스톱 로스, 필터 도구 및 트렌드 분석 통합에 대한 적절한 최적화가 권장됩니다. 최적화되면 이것은 매우 효과적인 수치적 거래 전략이 될 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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// © Sapt_Jash

//@version=5
strategy("SRJ RSI Outperformer Strategy", overlay=true)

srcperiod1 = input.int(100, minval=1, title="Length Of Fast RSI")
srcperiod2 = input.int(40, minval=1, title="Length Of Slow RSI")
srcperiod3 = input.int(21, minval=1, title="Length Of Moving Average")
srcperiod4 = input.int(200, minval=1, title="Length Of Deciding Moving Average")
rsi1 = ta.rsi(close, srcperiod1)
rsi2 = ta.rsi(close, srcperiod2)
divergence1 = (rsi2/rsi1)
divergence2 = (rsi1/divergence1)
ma1 = ta.sma(rsi1, srcperiod3)
ma2 = ta.sma(divergence2, srcperiod3)



//Long Conditions//



longcondition = (ta.crossover(ma2, ma1) and (close > ta.sma(close, srcperiod4)))

    

//Exit onditions//


exitcondition = (ta.crossunder(ma2, ma1) or (ta.crossunder(close, ta.sma(close, srcperiod4))))


if (longcondition)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
    
if (exitcondition)
    
    strategy.exit("Long Exit", profit = close * 1.20, loss = close * 0.95)
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