ChaoZhang
개요
이 전략은 상대적으로 약한 지수 ((RSI) 지표를 기반으로 RSI 값과 예상된 오버 바이 및 오버 시드 마이너스를 분석하여 XAUUSD에 거래 신호를 생성합니다. RSI 값이 오버 시드 마이너스를 넘어서는 경우 다중 포지션을 열고, RSI 값이 오버 시드 마이너스를 넘어서는 경우 빈 포지션을 열습니다.
전략 원칙
- 주어진 주기에서의 RSI 값을 계산한다.
- RSI 값과 예상된 오버 바이와 오버 시드 마이너스를 비교합니다.
- RSI 값이 상반된 판매 경계를 넘으면 상장 포지션을 니다.
- RSI 값이 상반된 구매 경계를 넘어서면 공백점 포지션을 니다.
- 거래 당 포지션 크기를 계산하기 위해, 계좌에 대한 이익의 일정한 비율과 미리 설정된 스톱로스 포인트를 사용한다.
- 다중 헤드 포지션의 경우, 아래로 추적 손실을 설정합니다. 빈 헤드 포지션의 경우, 위로 추적 손실을 설정합니다.
- 가격이 추적 스톱 또는 고정 스톱 지점에 도달했을 때, 평점.
우위 분석
- RSI 지표는 시장의 과매매와 과매매 현상을 효과적으로 포착하여 거래에 대한 좋은 진입 시간을 제공합니다.
- 트래킹 스톱 메커니즘은 가격이 불리한 방향으로 움직일 때 자동으로 스톱 포지션을 조정하여 수익을 최대한 보호합니다.
- 계정 적당 비율에 기반한 포지션 관리, 현재 계정 규모에 따라 합리적으로 자금을 분배하고 단일 거래의 위험 을 제어할 수 있다.
- 전략 논리는 명확하고, 이해하기 쉽고, 구현하기 쉬우며, 초보자 학습과 응용에 적합하다.
위험 분석
- RSI 지표는 불안정한 시장에서 빈번하고 유효하지 않은 거래 신호를 발산하여 과도한 거래와 수수료 손실을 초래할 수 있습니다.
- 고정된 RSI 오버 바이와 오버 소스 경계는 시장의 다른 상황에 적응하지 못할 수 있으며 시장 특성에 따라 최적화된 조정이 필요합니다.
- 추적 스톱은 시장의 단기 변동에 의해 조기적으로 유발될 수 있으며, 이로 인해 수익성이 있는 거래가 조기적으로 청산될 수 있다.
- 포지션 관리는 계정 이자 및 고정 스톱포인트만을 고려하고, 가격 변동율과 같은 다른 위험 요소를 고려하지 않고, 높은 변동성 시장에서 추가적인 위험을 초래할 수 있습니다.
최적화 방향
- 다른 기술 지표 또는 시장 상태 판단과 함께 RSI 신호를 2차 확인하여 유효하지 않은 신호를 필터링하여 거래 품질을 향상시킵니다.
- RSI 오버 바이 및 오버 소스 경계를 스스로 조정하고, 최근 시장의 변동 특성에 따라 경계를 조정하여 다른 시장 상태에 적응합니다.
- ATR 지표에 따라 다이내믹 스톱을 설정하거나, 시간 스톱 또는 이동 스톱과 같은 더 유연한 스톱 전략을 채택하는 등, 스톱의 트리거 조건과 스톱의 폭을 최적화하십시오.
- 포지션 관리에 가격 변동률, 거래 빈도 등과 같은 더 많은 위험 제어 요소를 도입하고, 거래 당의 위험 을 동적으로 조정하여 더 포괄적인 위험 관리를 구현하십시오.
요약하다
이 전략은 RSI 지표에 기반하여 오버 바이와 오버 소드를 포착하여 XAUUSD에 거래 신호를 생성합니다. 전략의 논리는 간단하고 구현하기 쉽지만, 실제 응용에서는 거래 신호, 동적 조정 파라미터, 손실 방지 장치 및 위험 관리 등의 최적화를 고려하여 전략의 안정성과 수익성을 향상시킵니다. 지속적인 최적화 및 개선으로 전략은 참조 및 학습에 가치가있는 정량 거래 전략이 될 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-03-18 00:00:00
end: 2024-04-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Ds_investimento", overlay=true)
// Parâmetros do RSI
rsi_length = input(7, title="Período do RSI")
rsi_overbought = input(70, title="Overbought (RSI)")
rsi_oversold = input(30, title="Oversold (RSI)")
// Parâmetros do Trailing Stop
trail_offset = input(0.005, title="Trailing Stop Offset")
stop_loss_points = input(10, title="Pontos do Stop Loss")
// Porcentagem da banca a ser arriscada por entrada
risk_percent = input(1, title="Porcentagem de Risco (%)")
// Calcula o tamanho da posição com base na porcentagem de risco, tamanho da banca e pontos de stop loss
equity = strategy.equity
risk_amount = (equity * risk_percent) / 100
lot_size = risk_amount / stop_loss_points
// Calcula o RSI
rsi_value = rsi(close, rsi_length)
// Condições de entrada e saída
long_condition = crossunder(rsi_value, rsi_oversold)
short_condition = crossover(rsi_value, rsi_overbought)
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long, 1)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, 1)
// Calcula o Trailing Stop para saída
trail_price_long = close * (1 - trail_offset)
trail_price_short = close * (1 + trail_offset)
// Saída Long/Trailing
strategy.exit("Exit Long/Trailing", from_entry="Long", trail_offset=trail_offset, trail_price=trail_price_long, stop=stop_loss_points)
// Saída Short/Trailing
strategy.exit("Exit Short/Trailing", from_entry="Short", trail_offset=trail_offset, trail_price=trail_price_short, stop=stop_loss_points)