ChaoZhang
개요
이 전략은 상대적으로 약한 지표 ((RSI) 와 5일 지수 이동 평균 ((EMA) 의 통로를 결합하여 일간 단기 거래를 수행한다. 가격이 EMA 통로를 넘어서고 RSI가 낮은 곳에서 상승하면 더 많은 것을 하고, 가격이 EMA 통로를 넘어서고 RSI가 높은 곳에서 다시 떨어지면 공백을 한다. 낮은 가격으로 매매하고 수익을 내기 위해 출발한다.
전략 원칙
5일 EMA의 최고 가격과 최저 가격을 사용하여 가격 채널을 그리십시오. EMA는 가격 변화에 더 빨리 반응할 수 있으며, 채널 범위는 현재 시장 변동에 더 적합합니다.
RSI는 오버 바이 오버 셀 현상을 알릴 수 있다. RSI 지표의 파라미터는 6이다.
구매 조건: 가격이 궤도를 돌파하고 RSI가 30 이하에서 70 이상으로 상승하여 주가가 지원을 받았음을 나타냅니다. 시장은 다시 낙관적이고 더 많은 신호를 냅니다.
판매 조건: 가격이 하락하고 RSI가 70 이상에서 30으로 떨어지는 것은 주가가 큰 타격을 받았다는 것을 나타냅니다. 시장은 하락으로 전환되어 적자 신호를 냅니다.
정지 전략: 구매 후, 우선 리스크 수익률 1:1에서 정지 50%, 나머지는 1:2에서 정지; 코스피 이후, 우선 리스크 수익률 1:1에서 정지 50%, 나머지는 1:2에서 정지 .
우위 분석
EMA 통로를 사용하여 동적 지원 및 압력을 도출한다. 가격 변화에 신속하게 반응하여 거래의 승률을 높인다.
RSI 지표는 명확한 신호가 없을 때 맹목적인 거래를 피하고, 불필요한 거래를 줄이고, 회수율을 낮출 수 있다.
위험과 이익의 비율이 명확하다. 정지 위치는 수익 수준을 직접 반영하고, 과도한 탐욕을 피한다.
전략은 간단하고 명확하며, 이해하기 쉽고, 실행하기 쉽고, 하루 단시간 거래에 적합하다.
위험 분석
낮에는 더 많은 작업이 필요하며, 시간이 오래 걸리고, 더 많은 노력이 필요합니다.
파격적 상쇄위험. 가격 상승이나 V형 반전이 발생할 수 있으며 상쇄될 수 없다.
유동성이 좋고 변동성이 큰 주식을 선택해야 합니다. 거래량이 작은 주식은 수익을 얻지 못합니다.
매개 변수 최적화 공간은 제한된다. RSI주기와 EMA일수는 비교적 짧고, 최적화 효과는 미미하다.
최적화 방향
다른 지표 필터링 신호를 추가하여 테스트할 수 있습니다. 예를 들어 MACD를 추가하여 더 많은 공백을 확인하는 신호를 추가합니다.
기계 학습 기술을 기반으로 RSI와 EMA의 매개 변수를 자동으로 최적화할 수 있다.
평선 시스템과 결합하여 더 높은 시간 주기에서 시장의 경향 방향을 판단하여 역동 거래를 피할 수 있다.
동적으로 정지 비율을 조정하여 시장의 변동에 따라 정지 위치를 변경할 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 EMA 통로와 RSI 지표를 통합하여 형성된 규칙 시스템은 구매 및 판매 시기를 명확하게 판단하여 일일 단선 거래를 구현할 수 있습니다. 동적 정지 전략을 사용하여 합리적인 수익을 잠금 할 수 있습니다. 이 전략의 장점은 간단하고 이해하기 쉽고 실행의 어려움이 없지만 일일 운영은 더 힘들며 적절한 품종을 신중하게 선택해야 합니다.
/*backtest
start: 2023-11-26 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
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basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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// © moondevonyt
//@version=5
strategy("RSI and EMA Channel Daily Strategy", overlay=true)
// Indicators
ema_high = ta.ema(high, 5)
ema_low = ta.ema(low, 5)
rsi = ta.rsi(close, 6)
// Plot RSI and EMA
plot(ema_high, color=color.blue, title="EMA High")
plot(ema_low, color=color.red, title="EMA Low")
plot(rsi, color=color.orange, title="RSI")
// Buy Condition
buy_condition = close > ema_high and ta.crossover(rsi, 70)
// Sell Condition
sell_condition = close < ema_low and ta.crossunder(rsi, 30)
// Execute Buy with Take Profit Levels
if buy_condition
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Take Profit 1", "Buy", limit=close + (close - low[1]))
strategy.exit("Take Profit 2", "Buy", limit=close + 2 * (close - low[1]))
// Execute Sell with Take Profit Levels
if sell_condition
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Take Profit 1", "Sell", limit=close - (high[1] - close))
strategy.exit("Take Profit 2", "Sell", limit=close - 2 * (high[1] - close))