ChaoZhang
개요
이 전략은 상대적으로 강한 지표 ((RSI) 와 부린 반지를 결합하여 단선 거래 전략을 구축한다. 이 전략은 주로 RSI 지표가 부린 반지를 뚫고 하향으로 갈 때 구매 및 판매 작업을 수행한다. 동시에, 전략은 손실 메커니즘을 포함하고 있으며 위험을 효과적으로 제어 할 수 있다.
전략 원칙
- RSI 지표값을 계산하고, 변수는 14주기로 설정한다.
- 브린 밴드 중선을 계산하여 RSI의 중도 이동 평균을 사용하며, 주기는 25 로 설정된다.
- 브린 띠의 상반도와 하반도, 상반도와 하반도, RSI 표준 차이의 20배로 설정
- RSI가 오르면 더 많이 하고, RSI가 오르면 더 적게 한다.
- 구매 가격의 6% 이하로 떨어지면 손실을 막기 위해 스톱 메커니즘을 설정합니다.
우위 분석
이 전략은 RSI 지표와 브린 밴드를 결합하여 두 가지의 장점을 효과적으로 활용하여 단선 거래를 할 수 있습니다. 주요 장점은 다음과 같습니다:
- RSI는 시장의 과매매 현상을 효율적으로 판단할 수 있다. 부린 대역과 결합하여 신호의 정확도를 향상시킬 수 있다.
- 브린은 시장의 변동 정도에 따라 자동으로 범위를 조정할 수 있는 Dynamic을 띠고 있다.
- 상쇄 메커니즘 설정은 합리적이고, 6%의 상쇄 폭으로, 정상적인 변동을 견딜 수 있고, 손실을 효과적으로 제어할 수 있다.
위험 분석
이 전략에는 다음과 같은 위험도 있습니다.
- RSI 지표는 뒤처져 있고, 빠른 반전 기회를 놓칠 수 있다.
- 부린 벨트 파라미터가 잘못 설정되거나 시장의 급격한 변동이 발생하면 신호 오류가 발생할 수 있습니다.
- 스톱피스 설정이 부적절하고, 너무 광범위하거나 너무 급진적이어서 불필요한 손실을 증가시킬 수 있습니다.
대책과 해결책:
- KDJ와 같은 다른 지표와 결합하여 시장 상황을 종합적으로 판단할 수 있다.
- 동적으로 최적화된 브린 밴드 매개 변수, 다른 시장에 따라 매개 변수를 조정한다.
- 테스트 및 최적화 중지 위치, 최적의 파라미터를 설정한다.
최적화 방향
이 전략에는 더 많은 최적화할 수 있는 여지가 있습니다.
- 고정된 폭에서 동적 추적으로 조정되는 스톱로스를 고려할 수 있다. 이렇게 가격 변동에 따라 스톱 위치를 유연하게 조정할 수 있다.
- 부린 띠를 기반으로 부린 대역폭 지수 ((BBW) 의 판단 규칙을 추가할 수 있다. 부린 띠가 너무 확장하거나 수축하면 거래를 일시 중지하여 잘못된 신호를 방지할 수 있다.
- 거래량 지표, 에너지 물결과 같은 조건과 결합하여 양값 확인을 증가시킬 수 있습니다. 이것은 가짜 돌파구를 추가적으로 방지 할 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 전체적으로 안정적이고 신뢰할 수 있는 단선 거래 전략이다. RSI 지표가 과매매를 판단하는 우위를 결합하고, 부린이 자동으로 변동 범위를 추적하는 특성을 결합하여, 약간의 우위를 가진 단선 전략을 형성한다. 매개 변수 최적화 및 규칙 최적화 후, 이 전략은 비교적 안정적인 수익을 얻을 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-10-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("rsi+bb st", shorttitle="rsibb st 0.3")
len_rsi=input(14)
len_bb = input(25)
mul10 = input(20.0)
mul=mul10/10
sl100 = input(94.0, title='stop loss rate')
sl=sl100/100
lw = 3
vwma_e(src, len) =>
ema(src*volume, len)/ema(volume,len)
rsi = rsi(close, len_rsi)
plot(rsi, color=blue, title= 'rsi blue', linewidth=lw)
plot(70, color=gray, title='line 70', linewidth=lw)
plot(30, color=gray, title='line 30', linewidth=lw)
bbg = stdev(rsi, len_bb)*mul
bbc = vwma_e(rsi, len_bb)
//bbc=ema(rsi,len_bb)
ratio = 0.6
bbc := bbc*ratio + 50*(1-ratio)
bbu = bbc+bbg
bbl = bbc-bbg
plot(bbu, color=green, title='bb_up green', linewidth=lw)
plot(bbl, color=red, title='bb_low red', linewidth=lw)
plot(bbc, color=#808000ff, title='bb center', linewidth=lw)
plot(50, color=black)
lc = crossover(rsi, bbl) //or crossover(rsi, bbc)
sc = crossunder(rsi, bbu)
last_pos = 0*close
if lc
last_pos := 1
else
last_pos := last_pos[1]
if sc
last_pos := 2
last_price = 0*close
if last_pos[1] !=1 and last_pos == 1
last_price := close
else
last_price := last_price[1]
if last_pos==1 and close < last_price*sl
lc:=false
sc:=true
last_pos:=2
if (lc)
strategy.entry("long", strategy.long)
if (sc)
strategy.entry("short", strategy.short)