ChaoZhang
개요
이 전략은 RSI와 SMA 골드 포크 데드 포크 전략이라고 불리는데, 그것의 핵심 아이디어는 RSI 지표를 사용하여 과매매를 판단하고 SMA 평균선과 결합한 골드 포크 데드 포크를 거래 신호로 만든다. RSI가 50보다 높고 단기 SMA가 장기 SMA보다 높을 때 더 많이하고, RSI가 50보다 낮고 단기 SMA가 장기 SMA보다 낮을 때 공백한다.
전략 원칙
이 전략은 주로 RSI 지표와 SMA 평행선의 조합을 사용하여 거래 신호를 형성한다. 이 중 RSI 지표는 증권 가격의 과매매 상황을 판단하는 데 사용됩니다. RSI 지표가 50보다 높으면 과매 지역으로 표시되며, 50보다 낮은 것은 과매 지역으로 표시됩니다.
구체적으로, RSI 지표가 50 이상 (오버 바이 지역) 이고 단기 SMA 평균선에서 장기 SMA 평균선 (골드 포크) 을 통과할 때, 더 많이 한다. RSI 지표가 50 이상 (오버 세일 지역) 이고 단기 SMA 평균선에서 장기 SMA 평균선 (도드 포크) 을 통과할 때, 공을 한다. 이렇게 RSI가 오버 바이 오버 세를 판단하는 기능을 이용하고 SMA 평균선에서 골드 포크 도드 포크 신호를 이용하는 것은 둘 다 의사결정의 정확성을 향상시킬 수 있다.
전략적 강점 분석
이 전략은 RSI 지표 또는 SMA 평균을 단독으로 사용하는 것보다 두 가지의 장점이 있습니다.
가격의 오버 바이 오버 소드를 더 정확하게 판단할 수 있다. SMA 평균선만 보면 가격이 이미 오버 바이 오버 소드 영역에 들어갔을 수 있다. RSI만 보면 가격 움직임의 전환을 완전히 판단할 수 없다. 둘을 결합하면 비교적 완전한 판단기반을 형성할 수 있다.
일부 노이즈 신호를 필터링 할 수 있습니다. SMA 평선형의 황금 포크 사다리만으로 일부 잘못된 신호가 발생할 수 있으며, RSI 지표와 결합하면 이러한 노이즈를 필터링 할 수 있습니다.
트렌드를 잡을 수 있는 더 많은 기회. 시장에서 명확한 트렌드가 나타나면 RSI만으로도 일부 기회를 놓칠 수 있으며, SMA 평균선과 결합하면 더 큰 시장에 지속적으로 참여 할 수 있습니다.
전체적으로 RSI와 SMA의 조합은 상호 보완적 인 거래 의사 결정 기반을 형성 할 수 있으며, 트렌드를 포착하는 동시에 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다. 따라서 더 나은 반사 지표를 얻을 수 있습니다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
매개 변수 설정 위험. RSI 주기와 SMA 평균 선의 길이는 적절하게 설정되어야하며, 매개 변수 설정이 잘못되면 거래 신호가 잘못되는 경우가 발생합니다.
특수한 상황 위험. 특정 특수한 상황에서 지표가 유효하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 가격 제한 위 / 아래, 정지 후 재등록 된 가격 급등. 이 경우 거래 신호가 오류가 발생할 수 있습니다.
회수 위험. 시장상황이 큰 회수가 발생했을 때, 전략계좌도 일정 회수를 발생시킨다. 포지션 관리를 강화함으로써 이 부분에 대한 최대 손실을 제어할 수 있다.
RSI와 SMA의 평균은 비교적 간단하지만, 파라미터를 조정하고 실제 수익을 달성하기 위해서는 약간의 기술과 경험이 필요합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
다양한 변수 아래의 최적화 조합을 테스트한다. RSI와 SMA의 다양한 길이의 주기를 시도하여 최적의 변수 조합을 찾을 수 있다.
손해 차단 전략에 참여하십시오. 이동 손해 차단, 확장 손해 차단과 같은 방법을 설정하여 수익을 고정하고 위험을 제어하십시오.
다른 지표 필터링 신호와 함께. MACD, 브린 띠와 같은 지표는 거래 신호를 확인하는 데 도움을 줄 수 있으며 오류를 줄일 수 있습니다.
다양한 품종의 변수 차별화. 일부 품종의 변수 설정은 최적의 결과를 얻기 위해 차별화 최적화 할 수 있습니다.
포지션 관리 전략을 최적화한다.iskycan과 같은 고급 포지션 개시 방법, 또는 변동률 위치 조정 장치 설치 등이 있다.
요약하다
이 전략은 RSI 지표와 SMA 평행선의 교차를 결합하여 결정을 내리고, 가격의 과매매 과매매를 판단할 수 있고, 트렌드 기회를 잡을 수 있다. 단일 지표에 비해, 판단이 더 정확하고, 소음을 필터링하는 더 뛰어난 장점이 있다. 또한, 회수 제어, 변수 조합을 최적화하는 등의 위험을 주의해야 하며, 지속적인 최적화를 통해 더 나은 전략 효과를 얻을 수 있다.
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