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RSI를 기반으로 한 평탄한 주식 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-29 16:26:12
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전반적인 설명

이 전략은 구매 및 판매 신호를 결정하기 위해 평평한 상대 강도 지수 (RSI) 를 기반으로합니다. 이는 전략을 따르는 전형적인 추세입니다. 일정 기간 동안 가격 상승과 하락의 크기를 계산함으로써 투자자가 시장이 과소매 또는 과소매인지 판단하고 그에 따라 투자 결정을 내리는 데 도움이됩니다.

전략 원칙

  1. 주식의 5일 RSI 값을 계산합니다
  2. 5일 간 간단한 이동 평균을 취하여 RSI 값을 평평화하여 평평한 RSI 지표를 얻습니다.
  3. 과잉 구매 라인 80과 과잉 판매 라인 40로 설정
  4. 평평한 RSI가 과판 라인을 넘을 때 구매 신호를 생성합니다.
  5. 평평한 RSI가 과잉 매수 라인 아래를 넘을 때 판매 신호를 생성합니다.

이 전략의 핵심은 부드러운 RSI 지표의 설정에 있다. RSI 지표는 주식 가격의 과잉 구매/ 과잉 판매 상태를 반영할 수 있다. 그러나, 원래 RSI 지표는 가격과 함께 급격히 변동할 것이며, 이는 거래 신호를 생성하는 데 도움이 되지 않는다. 따라서, 이 전략은 5일 간 간단한 이동 평균을 취함으로써 이를 부드럽게 하며, 이는 소음을 효과적으로 필터링하여 거래 신호를 더 명확하고 신뢰할 수 있다.

이점 분석

  1. 부드러운 RSI 지표는 원래 RSI 지표의 안정성을 향상시켜 거래 신호를 더 신뢰할 수 있습니다.
  2. 간단한 이동 평균을 채택하여 RSI 지표를 매끄럽게 함으로써 매개 변수 최적화를 실현하고 수동 임계 설정으로 인한 제한을 피합니다.
  3. 과잉 구매/ 과잉 판매 영역을 결합하면 시장 상태를 명확하게 판단하고 구매/판매 신호를 생성 할 수 있습니다.
  4. 이 전략은 실행하기 쉽고 이해하기 쉽고 적용하기 쉽습니다.

위험 및 최적화 분석

  1. 부드러운 RSI 지표는 RSI 지표의 민감도를 감소시켜 구매/판매 신호가 지연될 수 있습니다.
  2. 이동평균 길이와 과잉 구매/ 과잉 판매 기준의 설정은 전략 성과에 영향을 미치며 매개 변수 최적화를 요구합니다.
  3. 거래 신호는 거짓 긍정과 거짓 부정이 있을 수 있어 가격 추세, 거래량 등과 결합 분석이 필요합니다.
  4. RSI 지표에만 의존하면 전략 성과가 불안정할 수 있습니다. 다른 기술적 지표 또는 기본 지표를 포함하는 것을 고려하십시오.

최적화 방향

  1. 매개 변수 최적화를 위해 이동 평균 일과 과잉 매수/ 과잉 매수 기준을 조정합니다
  2. MACD, KD와 같은 다른 기술적 지표를 통합하여 결합된 거래 신호를 형성합니다.
  3. 거래량 필터를 추가하여 가격이 급격히 변하지만 거래량이 비활성화되면 잘못된 신호를 피합니다.
  4. 전략 안정성 향상을 위해 주식 기본 분석과 산업 번영을 결합
  5. 거래 손실이 특정 수준에 도달 할 때 손실을 줄이기 위해 스톱 로스 메커니즘을 추가하고 위험을 제어합니다.

결론

이 전략은 상대적으로 명확한 구매/판매 신호를 생성하여 RSI 지표를 계산하고 평평화하고 합리적인 과반 구매/ 과반 판매 구역을 설정합니다. 원래 RSI 전략과 비교하면 더 안정적이고 신뢰할 수있는 신호의 장점이 있습니다. 그러나 여전히 개선의 여지가 있습니다. 투자자는 더 복잡한 시장 환경에 적응 할 수 있도록 매개 변수 최적화, 다른 지표 등을 통합하여 전략을 향상시킬 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Smoothed RSI Strategy", overlay=true)

// Calculate the RSI
length = 5
rsiValue = ta.rsi(close, length)

// Smooth the RSI using a moving average
smoothedRsi = ta.sma(rsiValue, length)

// Define overbought and oversold thresholds
overbought = 80
oversold = 40

// Buy signal when RSI is in oversold zone
buyCondition = ta.crossover(smoothedRsi, oversold)

// Sell signal when RSI is in overbought zone
sellCondition = ta.crossunder(smoothedRsi, overbought)

// Plotting the smoothed RSI
// Plotting the smoothed RSI in a separate pane
plot(smoothedRsi, color=color.blue, title="Smoothed RSI", style=plot.style_line, linewidth=2)

//plot(smoothedRsi, color=color.blue, title="Smoothed RSI")
hline(overbought, "Overbought", color=color.red)
hline(oversold, "Oversold", color=color.green)

// Strategy logic for buying and selling
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")
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