ChaoZhang
개요
이 전략은 상대적으로 약한 지수 ((RSI) 와 이동 평균의 수렴 분산 ((MACD) 지표에 기반한 암호화폐의 고주파 거래 전략이다. 그것은 두 개의 다른 기간의 이동 평균 ((MA) 을 사용하여 추세를 판단하고, RSI와 MACD 지표와 결합하여 진입 및 출구 신호를 확인한다. 이 전략은 낮은 위험, 안정적인 수익을 달성하기 위해 고안되었다.
전략 원칙
- 빠른 MA와 느린 MA를 각각 9주기 및 21주기를 사용하여 계산한다.
- 14주기의 RSI를 계산한다.
- MACD 지수를 계산하면, 빠른 선의 주기는 12이고, 느린 선의 주기는 26이며, 신호 선의 주기는 9이다.
- 빠른 MA 위에 느린 MA를 뚫고 RSI가 50보다 크고, MACD 빠른 라인이 신호 라인보다 큰 경우 더 많은 상자를 니다.
- 빠른 MA 아래에서 느린 MA를 통과하거나 RSI가 50보다 작거나 MACD 단선은 신호선보다 작을 때 평형이 더 단순하다.
전략적 이점
- 여러 지표 확인 신호와 결합하여 진입 정확도를 높이고, 가짜 신호의 위험을 줄인다.
- 다른 주기 MA를 사용하여 추세를 판단하고, 다른 시장 상태에 적응한다.
- 정지 조건은 엄격하며, 동력이 약해지거나 트렌드가 반전되면 평지 상태이며, 효과적으로 회수 제어한다.
- 높은 거래 빈도, 거래 횟수, 한 번에 적자보다 적자, 적자보다 적자, 안정적으로 증가한다.
전략적 위험
- 불안한 시장에서는 MA 교차가 빈번하게 발생할 수 있으며, 이로 인해 거래량이 너무 많고 수수료 비용이 증가한다.
- RSI와 MACD 지표는 지연된 지표이며, 신호 지연이 발생할 수 있으며, 최고의 진입 기회를 놓칠 수 있습니다.
- 전략의 매개 변수는 고정되어 있고, 동적인 조정이 없고, 시장의 변화에 적응하지 못할 수도 있다.
전략 최적화 방향
- ATR과 같은 변동성 지표를 도입하여 높은 변동성 시장에서 스톱로스를 높이고 거래 횟수를 줄일 수 있다.
- RSI 및 MACD 지표의 파라미터를 최적화하여 최적의 파라미터 조합을 찾아 신호의 정확성을 향상시킵니다.
- 포지션 관리에 참여하여, 시장 추세의 강도와 계정 수익률의 동적으로 포지션을 조정하여 수익 위험 비율을 향상시킵니다.
- 다른 유형의 지표와 결합하여 다중 인자 모델을 구축하여 전략의 안정성을 향상시킵니다.
요약하다
이 전략은 MA, RSI, MACD 지표에 기반한 고주파 거래 전략으로, 엄격한 신호 확인 및 중지 조건으로 트렌드형 시장에서 안정적인 저위험 수익을 얻을 수 있다. 그러나, 불안정한 시장에서 빈번한 거래에 대한 문제가 발생할 수 있으며, 신호 지연의 위험도 존재한다. 미래에는 최적화 변수, 동적 포지션 관리, 다인자 모델 등의 측면에서 전략에 대한 최적화가 가능하여 적응성과 수익 위험 비율을 높일 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-04-06 00:00:00
end: 2024-04-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Scalping Amélioré avec RSI et MACD", overlay=true)
// Paramètres des indicateurs
fastLength = input(9, title="Longueur MA Rapide")
slowLength = input(21, title="Longueur MA Lente")
rsiLength = input(14, title="Longueur RSI")
macdFast = input(12, title="MACD Rapide")
macdSlow = input(26, title="MACD Lent")
macdSignal = input(9, title="Signal MACD")
// Calcul des indicateurs
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdFast, macdSlow, macdSignal)
// Conditions d'entrée
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA) and rsi > 50 and macdLine > signalLine
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Conditions de sortie
exitCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA) or rsi < 50 or macdLine < signalLine
if (exitCondition)
strategy.close("Long")
// Affichage des indicateurs
plot(fastMA, color=color.red, title="MA Rapide")
plot(slowMA, color=color.blue, title="MA Lente")
hline(50, "Niveau 50 RSI", color=color.orange)