ChaoZhang
개요
이 전략은 RSI 지표를 사용하여 구매 및 판매 신호를 생성하고, 스톱 스톱 손실 메커니즘을 추적하고, 수익 고정 및 손실 제어의 목적을 달성합니다. 이 전략은 중장기 거래에 적합하며, 유연하고 실용적인 특징을 가지고 있습니다.
전략 원칙
RSI 지표를 사용하여 시장의 과매매 현상을 판단하십시오. RSI 지표가 60을 넘으면 구매 신호가 발생하고 40을 넘으면 판매 신호가 발생합니다.
입점 후 설정 추적 스톱 스톱 . 스톱 스톱 거리는 입점 가격에 사용자 설정의 점수 거리를 더하고, 스톱 스톱 거리는 입점 가격에서 사용자 설정의 점수 거리를 다.
가격이 스톱 또는 스톱 손실 거리를 만지면 거래가 자동으로 스톱 또는 스톱 손실로 출장한다.
우위 분석
RSI 지표는 시장의 흐름을 판단하는 데 더 효과적이며, 스톱 스톱을 추적하는 것과 결합하면 위험을 효과적으로 제어할 수 있다.
스톱 스톱 손실 거리는 절대 점수 설정으로, 입시 가격이 높거나 낮든, 수익 공간과 손실 공간은 고정되어 있고, 위험 수익 비율은 제어할 수 있다.
전략 매개 변수 설정은 간단하며, 사용자는 자신의 위험 선호도에 따라 스톱 스톱 손실의 점수 거리를 설정할 수 있습니다. 복잡한 최적화가 필요하지 않습니다.
위험 분석
RSI 지표는 잘못된 신호를 발생시킬 수 있으며, 이로 인해 불필요한 손실이 발생할 수 있습니다. RSI 파라미터를 조정하거나 다른 지표 필터를 추가하여 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.
고정된 스톱 스톱 손실 거리는 수익 공간이 부족하거나 손실이 너무 커질 수 있습니다. 사용자는 시장의 변동 정도에 따라 스톱 스톱 손실 거리를 합리적으로 설정해야합니다.
추적한 정지는 극단적인 상황에서는 돌파될 수 있으며 최대 손실을 제한할 수 없습니다. 임시 정지는 위험을 줄이기 위해 권장됩니다.
최적화 방향
RSI 지표 변수를 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
RSI 신호를 필터링하기 위해 MA와 같은 지표를 추가하여 불필요한 거래를 줄이십시오.
스톱 스톱 손실 비율을 절대 점수 대신 설정하여 가격에 따라 자동으로 스톱 스톱 손실 거리를 조정할 수 있다.
“이런 일이 벌어질 수 있다”고 말했다.
요약하다
이 전략은 RSI 지표를 사용하여 매매 시기를 판단하고, 스톱 스톱 손실 통제 위험 수익을 추적합니다. 전략은 간단하고 실용적이며, 시장과 개인 위험 선호에 따라 파라미터를 조정할 수 있습니다. 다중 지표 판단과 스톱 손실 최적화를 결합하면 전략의 안정성과 수익성을 더욱 강화 할 수 있습니다.
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start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
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/
// © ChaitanyaSainkar
//@version=5
strategy("RSI TARGET & STOPLOSS",overlay = true)
// USER INPUTS
RSI_L = input.int(defval = 14, title = "RSI Length")
LONGSTOP = input.int(defval = 50, title = "STOPLOSS LONG")
LONGTARGET = input.int(defval = 100, title = "TARGET LONG")
SHORTSTOP = input.int(defval = 50, title = "STOPLOSS SHORT")
SHORTTARGET = input.int(defval = 100, title = "TARGET SHORT")
// POINTBASED TARGET & STOPLOSS
RSI = ta.rsi(close,RSI_L)
longstop = strategy.position_avg_price - LONGSTOP
longtarget = strategy.position_avg_price + LONGTARGET
shortstop = strategy.position_avg_price + SHORTSTOP
shorttarget = strategy.position_avg_price - SHORTTARGET
// LONG & SHORT SIGNALS
buy = ta.crossover(RSI,60)
short = ta.crossunder(RSI,40)
// STRATEGY FUNCTIONS
if buy
strategy.entry("long", direction = strategy.long,comment = "LONG")
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("long", from_entry = "long", limit = longtarget, stop = longstop, comment_loss = "LOSS", comment_profit = "PROFIT")
if short
strategy.entry("short", direction = strategy.short,comment = "SHORT")
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("short", from_entry = "short", limit = longtarget, stop = shortstop, comment_loss = "LOSS", comment_profit = "PROFIT")
// PLOTTING TARGET & STOPLOSS
plot(strategy.position_size > 0 ? longtarget : na, style = plot.style_linebr, color = color.green)
plot(strategy.position_size > 0 ? longstop : na, style = plot.style_linebr, color = color.red)
plot(strategy.position_size < 0 ? shorttarget : na, style = plot.style_linebr, color = color.green)
plot(strategy.position_size < 0 ? shortstop : na, style = plot.style_linebr, color = color.red)