ChaoZhang
개요
반전 돌파 RSI 과매매 전략은 상대 강도 지수 ((RSI) 지표를 사용하여 과매매 상황을 판단하고, 가격이 반전될 때 다중 포지션에 들어가는 알고리즘 거래 전략이다. 이 전략은 RSI 임계값을 30으로 설정하고, RSI가 30 이하로 판단될 때 과매매 상태로, 이 때 다중 포지션이 열린다. 전략은 엄격한 중지 및 중지 규칙을 통해 수익을 잠금한다.
전략 원칙
반전 돌파 RSI 과매매 전략은 14주기의 RSI 지표를 사용한다. RSI 지표가 30보다 낮으면 과매매 상태라고 판단한다. 이것은 이전 기간 동안 가격이 지속적으로 하락하고 현재는 과매매 상태이며 시장이 반전이 일어날 예정이며 가격이 상승으로 전환 될 가능성이 높다. 전략은 이 시점에서 다단 거래가 시작되어 반전 기회를 찾는다.
구체적으로, RSI <30과 재검토 시간 창에 있을 때, 다중 신호 포지션을 시작하도록 촉발한다. 그리고는 진입 가격의 1% 이하로 중지 손실을 설정하고, 진입 가격의 7% 이상으로 중지 포지션을 설정한다. 가격이 중지 포지션보다 높거나 중지 포지션보다 낮을 때 포지션을 종료한다.
전체 전략은 오버셀 역전점을 판단하여 출장하고, 수익을 고정하기 위해 스톱로스 스톱을 설정하는 방식으로 자금을 증가시키는 것입니다.
우위 분석
역으로 RSI를 돌파한 오버셀 전략은 다음과 같은 장점이 있습니다.
오버셀링 반전으로 인한 더 많은 기회를 잡는 것은 좀 더 신뢰할 수 있는 거래 전략이다.
RSI를 이용해서 입시점을 파악하는 것은 가격에 대한 직접적인 입장을 판단하는 것보다 더 전문적입니다.
엄격한 스톱로스 및 스톱 설정으로 단일 거래의 위험과 수익을 효과적으로 제어할 수 있다.
이 전략은 수익률과 성공률이 높다는 것을 역추적 데이터에서 알 수 있습니다.
이 글은 한글에 대한 설명이 간단하고, 새로운 사람들도 쉽게 사용할 수 있습니다.
위험 분석
RSI 오버셀 전략에는 다음과 같은 위험 요소가 있습니다.
가격 반전 실패의 확률은 여전히 존재한다. RSI가 30보다 낮아지면 반전 가능성이 높아지지만, 시장 환경은 복잡하고 변동적이며 반전 실패의 상황이 발생할 수 있으며, 이때는 중지 손실이 유발된다.
정지점이 너무 가까워서 정지 충돌이 발생할 확률이 높습니다. 정지폭을 적절히 완화 할 수 있습니다.
응답 시간 창 설정이 잘못되어 테스트 결과에 오차가 발생할 수 있습니다. 응답 주기를 조정하여 전략의 효과를 전체적으로 평가해야합니다.
불규칙하게 거래되는 화폐는 수익에도 영향을 미칩니다. 이 전략은 거래 변동성이 높은 화폐에 가장 적합합니다.
최적화 방향
RSI를 돌파한 RSI 오버셀 전략에는 몇 가지 최적화할 여지가 있습니다.
RSI 변수를 조정하여 전략적 수익에 대한 다른 변수의 영향을 테스트합니다.
다양한 거래 쌍을 테스트하고, 더 큰 변동성을 가진 화폐를 선택하세요.
스톱 스톱 파라미터를 조정하여 최적의 파라미터 조합을 찾습니다. 스톱 스톱 폭을 적절히 확장하는 것도 하나의 방향입니다.
다른 지표 필터를 추가하여, 예를 들어, 가격이 이동 평균선을 뚫고 나서만 진입한다.
다양한 시간주기 변수를 테스트하여 최적의 입학 시점을 찾습니다.
요약하다
역전 돌파 RSI 과매매 전략은 전반적으로 이해하기 쉽고 조작하기 쉽고, 과매매 역전 기회를 포착하여 수익을 얻습니다. 전략의 가장 큰 장점은 쉽게 습득할 수 있고, 신규 사용자도 사용할 수 있습니다. 또한 엄격한 손실 중지 메커니즘은 위험을 제어 할 수 있습니다. 다음 단계는 변수를 조정하거나 필터 지표를 추가하는 방향으로 최적화 할 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-18 19:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © brodieCoinrule
//@version=4
strategy(shorttitle='Oversold RSI with tight SL',title='Oversold RSI with tight SL Strategy (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 50, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
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thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
perc_change(lkb) =>
overall_change = ((close[0] - close[lkb]) / close[lkb]) * 100
// RSI inputs and calculations
lengthRSI = 14
RSI = rsi(close, lengthRSI)
oversold= input(30)
//Entry
strategy.entry(id="long", long = true, when = RSI< oversold and window())
//Exit
Stop_loss= ((input (1))/100)
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strategy.close("long", when = close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())