SMA 및 RSI 지표에 기초한 단기 은 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-27 16:42:05
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전반적인 설명

이 전략은 10일 간 간편 이동 평균 (SMA), 30일 간 간편 이동 평균 (SMA) 및 상대 강도 지수 (RSI) 지표, 평균 진정한 범위 (ATR) 지표와 결합하여 단기 실버 거래에 대한 스톱 로스 및 수익 수준을 설정합니다. 1시간 시간 프레임 운영에 적합합니다.

전략 논리

10일 SMA가 30일 SMA를 넘을 때, 그것은 단기간에 가격의 상승 추세를 나타냅니다. RSI가 50보다 높을 때 긴 포지션을 취합니다. 10일 SMA가 30일 SMA를 넘을 때, 그것은 단기간에 가격의 하락 추세를 나타냅니다. RSI가 50보다 낮을 때 짧은 포지션을 취합니다.

스톱 로스 레벨은 최근 최저 마이너스 3배 ATR로 설정된다. 이윤 취득 레벨은 최근 최고 + 3배 ATR로 설정된다. 이것은 변동성이 증가할 때 더 넓은 스톱과 변동성이 감소할 때 더 좁은 스톱을 가질 ATR 지표의 특성을 활용하여 위험을 제어한다.

이점 분석

이 전략은 단기 트렌드와 자본 유입/출입을 결정하기 위해 여러 지표를 결합하여 잘못된 신호를 효과적으로 필터할 수 있습니다. 동시에 ATR 스톱 로스 메커니즘은 위험을 제어하기 위해 스톱 레벨을 동적으로 조정할 수 있습니다.

장기적인 거래 전략에 비해 단기 거래는 빠른 자본 매출과 빈번한 포지션 개척과 같은 장점을 가지고 있습니다. 이 전략은 단기 트렌드 변화를 결정하기 위해 1시간 이동 평균 시스템을 사용하고 단기 가격 상승과 하락을 포착 할 수있는 입출 시기를 결정하기 위해 RSI 지표를 사용합니다.

위험 및 완화

이 전략에 직면한 주요 위험은 스톱 로스가 타격되고, 상승 추세에서 자주 스톱 아웃 등입니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 ATR 곱셈자를 조정하거나 가격 필터를 추가하여 스톱이 타격되지 않도록 할 수 있습니다. 동시에, 상승 추세에서 빈번한 스톱 아웃을 줄이기 위해 포지션을 잠그거나 추가하는 것이 좋습니다.

또한, 단기 거래는 거래자로부터 높은 심리적 인내력을 필요로 하기 때문에 과잉 거래 및 감정적 인 결정과 같은 위험을 피해야 한다. 거래자는 적절한 위치 사이즈를 제어하고 엄격한 위험 관리 규칙을 설정하는 것이 좋습니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 방법으로 더 이상 최적화 될 수 있습니다.

필터링을 위한 다른 지표들을 추가합니다. 예를 들어 KDJ 지표와 같이 과반 구매 및 과반 판매 조건을 결정합니다.
SMA 기간, ATR 곱셈자, RSI 임계 등과 같은 다양한 매개 변수 조합을 테스트합니다.
매개 변수를 동적으로 최적화하기 위해 기계 학습 알고리즘을 통합
이 패턴을 다른 자산으로 키스 트레이딩 기술을 사용하여 확장하십시오.
자동 중지 손실 모듈을 추가 동적으로 중지 수준을 추적

요약

이 전략은 단기 트렌드 및 자본 흐름을 결정하기 위해 여러 지표를 통합하고 ATR 지표를 사용하여 스톱 로스 메커니즘을 최적화합니다. 빠른 자본 매출 및 빈번한 포지션 개척과 같은 장점이 있으므로 은과 같은 자산의 단기 거래에 적합합니다. 우리는 여전히 과잉 거래 및 감정적 인 결정과 같은 위험으로부터 보호해야하며 안정성과 승률을 향상시키기 위해 전략을 계속 최적화해야합니다.

/*backtest
start: 2023-11-26 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © kapshamam

//@version=5
strategy("SMA 10 30 ATR RSI", overlay=true)

// Create Indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)

// Specify crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)

// Execute trade if condition is True
if (longCondition)
    stopLoss = low - atr * 3
    takeProfit = high + atr * 3
    strategy.entry("long", strategy.long, 1, when = rsi > 50)
    strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)

if (shortCondition)
    stopLoss = high + atr * 2
    takeProfit = low - atr * 2
    strategy.entry("short", strategy.short, 1, when = rsi < 50)
    strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)

// Plot Moving Average's to chart
plot(shortSMA)
plot(longSMA, color=color.black)

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