RSI 타겟 및 스톱 로스 추적 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-17 11:52:23
태그:

전반적인 설명

이 전략은 RSI 지표를 사용하여 구매 및 판매 신호를 생성하고, 고정 수익과 위험 통제의 목적을 달성하기 위해 스톱 이윤 및 스톱 손실 메커니즘을 추적하는 것과 결합합니다. 이 전략은 중장기 및 단기 거래에 적합하며 유연하고 실용적인 특성을 가지고 있습니다.

전략 원칙

RSI 지표를 사용하여 시장에서 과잉 구매 및 과잉 판매 상황을 판단합니다. RSI가 60을 넘을 때 구매 신호가 생성되며 40을 넘을 때 판매 신호가 생성됩니다.
시장에 진입한 후, 추적 스톱 노프와 스톱 로스를 설정합니다. 이윤 거리는 입력 가격 더하기 사용자가 설정 한 포인트 수이며 손실 거리는 입력 가격 빼기 사용자가 설정 한 포인트 수입니다.
가격이 수익이나 손실 거리에 도달하면 거래는 자동으로 수익이나 손실을 멈추게 됩니다.

이점 분석

RSI 지표는 시장 트렌드를 판단하는 데 잘 작동합니다. 스톱 로스 및 수익 취득 추적과 결합하여 위험을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.
이윤과 손실 거리는 절대점으로 설정됩니다. 입시 가격이 높거나 낮더라도 이윤 공간과 손실 공간은 고정되어 있으며 위험 보상 비율은 제어 가능합니다.
전략 매개 변수 설정은 간단합니다. 사용자는 복잡한 최적화 없이 자신의 위험 선호도에 따라 스톱 이윤 및 스톱 손실 포인트를 설정할 필요가 있습니다.

위험 분석

RSI 지표는 잘못된 신호를 생성하여 불필요한 손실을 초래할 수 있습니다. 잘못된 신호는 RSI 매개 변수를 조정하거나 필터링을 위해 다른 지표를 추가하여 줄일 수 있습니다.
고정된 스톱프로프트 및 손실 거리는 충분한 수익 공간이나 과도한 손실을 초래할 수 있습니다. 사용자는 시장 변동성에 따라 합리적으로 스톱프로프트 및 손실 거리를 설정해야합니다.
트래킹 스톱 손실은 극한 시장 조건에서 끊어질 수 있으며 최대 손실을 제한할 수 없습니다. 위험을 줄이기 위해 일시적 스톱을 결합하는 것이 좋습니다.

최적화 방향

가장 좋은 매개 변수 조합을 찾기 위해 RSI 매개 변수를 최적화합니다.
RSI 신호를 필터링하고 불필요한 거래를 줄이기 위해 MA 및 다른 지표를 추가하십시오.
점수를 절대적으로 정하는 대신 수익과 손실 비율을 설정하여 가격에 따라 자동으로 거리를 조정할 수 있습니다.
급격한 시장 조건에서 위험을 방지하기 위해 일시적인 정지를 추가합니다.

요약

이 전략은 구매 및 판매의 시기를 결정하기 위해 RSI 지표를 사용하며 위험과 수익을 제어하기 위해 스톱 이윤과 손실을 추적합니다. 전략은 간단하고 실용적입니다. 시장 및 개인 위험 선호도에 따라 매개 변수를 조정할 수 있습니다. 멀티 지표 판단과 스톱 손실 최적화와 결합하여 전략의 안정성과 수익성이 더욱 향상 될 수 있습니다.

/*backtest
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)

더 많은

2019 FMZ - 모든 권리 보호