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  2. 전략에 따른 EMA RSI 숨겨진 격차 추세

전략에 따른 EMA RSI 숨겨진 격차 추세

저자:차오장, 날짜: 2024-02-02 16:54:27
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전반적인 설명

이 전략은 상승 추세의 시작을 식별하기 위해 EMA 크로스오버 및 RSI 숨겨진 상승성 분산 신호에 기반하여 긴 포지션을 개척합니다. EMA 라인, RSI 지표 및 K 라인 폐쇄 가격의 조합은 상승 동력을 보장하기 위해 이중 확인을 제공합니다. 이 전략은 중장기 트렌드를 따르고 가격 통합 후 긴 포지션을 개척하는 데 적합합니다.

전략 논리

  1. EMA 전략: 트렌드 방향을 결정하기 위해 50주기 EMA와 250주기 EMA의 황금 십자가를 사용한다. 50주기 EMA 이상의 폐쇄는 긴 신호를 준다.

  2. RSI 숨겨진 분산 전략: RSI는 낮은 최저치를 형성하고 가격은 높은 최저치를 형성하며 초기에는 트렌드 반전을 신호합니다. 피보트 포인트 수를 제한하면 잘못된 신호를 필터합니다.

  3. K 라인 클로징 전략: 클로징 가격이 50 EMA 라인을 넘을 때 긴 라인을 선택합니다.

위의 세 가지 전략의 조합은 상승 추세의 시작을 확인하고 그에 따라 긴 포지션을 개설합니다.

이점 분석

  1. 트렌드 방향을 결정하는 EMA 라인을 RSI 반전 신호와 함께 사용하면 트렌드의 시작에서 일찍 진입 할 수 있습니다.

  2. EMA 라인, RSI 지표 및 K 라인 폐쇄 가격의 이중 확인은 잘못된 신호를 효과적으로 필터링합니다.

  3. 중장기 동향을 따라가는 것은 통합 후 새로운 상승 동향을 식별하는 것이 적합합니다.

위험 분석

  1. EMA 라인이 죽음의 십자가가 있을 때 포지션을 닫습니다.

  2. 숨겨진 RSI 분리를 식별하는 데는 경험이 필요합니다. 잘못된 매개 변수 조정으로 인해 신호가 누락되거나 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.

  3. 매개 변수는 다른 거래 도구에 최적화되어야 합니다.

최적화 방향

  1. 더 나은 트렌드 결정 정확성을 위해 EMA 매개 변수를 동적으로 조정합니다.

  2. 더 나은 숨겨진 디버전스 신호 정확성을 위해 RSI 매개 변수를 정렬하십시오.

  3. ATR 또는 비율 중지와 같은 스톱 손실 메커니즘을 추가하여 위험을 제어합니다.

  4. 하락 트렌드를 거래하기 위해 단기 포지션에 대한 전략을 개발하십시오.

결론

이 전략은 트렌드 결정 및 RSI 신호를 결합하여 정확도를 높인다. 통합 후 새로운 상승 추세를 식별한다. 적절한 매개 변수 조정 및 위험 관리로 좋은 결과를 얻을 수 있다. 간단한 이동 평균 전략에 비해, 더 나은 승률을 가진 추세를 잡는 데 더 높은 정확성을 가지고 있다. 전반적으로 이것은 전략에 따른 실용적인 추세이다.

/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy(title="EMA RSI ATR Hidden Div Strat", shorttitle="Hidden Div Strat", overlay = true, pyramiding = 0, max_bars_back=3000, calc_on_order_fills = false, commission_type =  strategy.commission.percent, commission_value = 0, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital=5000, currency=currency.USD)

// Time Range
FromMonth=input(defval=1,title="FromMonth",minval=1,maxval=12)
FromDay=input(defval=1,title="FromDay",minval=1,maxval=31)
FromYear=input(defval=2020,title="FromYear",minval=2016)
ToMonth=input(defval=1,title="ToMonth",minval=1,maxval=12)
ToDay=input(defval=1,title="ToDay",minval=1,maxval=31)
ToYear=input(defval=9999,title="ToYear",minval=2017)
start=timestamp(FromYear,FromMonth,FromDay,00,00)
finish=timestamp(ToYear,ToMonth,ToDay,23,59)
window()=>true

// Bar's time happened on/after start date?
afterStartDate = time >= start and time<=finish?true:false

//EMA'S
emasrc = close

len1 = input(50, minval=1, title="EMA1")
ema1 = ema(emasrc, len1)
col1 = color.white

len2 = input(250, minval=1, title="EMA2")
ema2 = ema(emasrc, len2)
col2 = color.yellow

//Plots
plot(ema1, title="EMA1", linewidth=1, color=col1)
plot(ema2, title="EMA2", linewidth=1, color=col2)

//Stoch
periodK = input(4, title="K", minval=1)
periodD = input(4, title="D", minval=1)
smoothK = input(3, title="Smooth", minval=1)
k = sma(stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = sma(k, periodD)

//Hidden Divergence Indikator

len = input(title="RSI Period", minval=1, defval=14)
src = input(title="RSI Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=1)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=19)
rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=20)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=4)
hiddenBullColor = color.new(color.green, 80)
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)
osc = rsi(src, len)

plFound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true
_inRange(cond) =>
	bars = barssince(cond == true)
	rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bullish
// Osc: Lower Low

oscLL = osc[lbR] < valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Higher Low

priceHL = low[lbR] > valuewhen(plFound, low[lbR], 1)
hiddenBullCond = priceHL and oscLL and plFound

//buy Conditions
buyhiddenbull = hiddenBullCond[1] or hiddenBullCond[2] or hiddenBullCond[3] or hiddenBullCond[4] or hiddenBullCond[5] or hiddenBullCond[6] or hiddenBullCond[7] or hiddenBullCond[8] or hiddenBullCond[9] or hiddenBullCond[10]
emacondition = ema1 > ema2
upcondition = close[1] > ema1[1] and ema2[1] and close[2] > ema1[2] and ema2[2] and close[3] > ema1[3] and ema2[3]
crossup = k[0] >= d[0] and k[1] <= d[1]
longcondition = emacondition and upcondition and crossup and buyhiddenbull

if (afterStartDate)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = longcondition)

//TakeProfit, StopLoss lowest low
profitfactor = input(title="Profitfactor", type=input.float, step=0.1, defval=1.6)
loLen = input(title="Lowest Low Lookback", type=input.integer,
  defval=38, minval=2)
stop_level = lowest(low, loLen)[1]
bought = strategy.position_size[1] < strategy.position_size
barsbought = barssince(bought)

if strategy.position_size>0
    profit_level = strategy.position_avg_price + ((strategy.position_avg_price - stop_level[barsbought])*profitfactor)
    strategy.exit(id="TP/ SL", stop=stop_level[barsbought], limit=profit_level)
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