ChaoZhang
개요
이 전략은 RSI 지표에 기반한 동적 스톱로스 거래 시스템으로, SMA 평균선과 ATR 파도 지표를 결합하여 거래 결정을 최적화한다. 이 전략은 다단계 스톱로스 계획을 채택하여, 피라미드형 평점 방식으로 수익을 극대화하고, 동시에 ATR 동적 스톱로스를 사용하여 위험을 제어한다. 이 전략은 고도의 자율성을 가지고 있으며, 시장의 변동에 따라 거래 매개 변수를 자동으로 조정할 수 있다.
전략 원칙
이 전략은 주로 RSI 오버소드 범위에 의존한다. RSI<30은 포지션 개시 신호이며, 가격이 200일 평균선 위에 있어야 상승 추세를 보장한다. 시스템은 삼중 정지 목표를 채택한다.
- 입시 조건: RSI 30 이하와 SMA 200 이상의 가격
- 포지션 관리: 한번의 포지션에 75%의 자금을 사용한다.
- 스톱로스 설정: 1.5배 ATR 값에 기반한 동적 스톱로스
- 정지 전략: 각각 5%, 10%, 15%의 위치에 3개의 정지점을 설정하고, 33%, 66%, 100%의 비율로 순차적으로 청산
전략적 이점
- 동적 위험 관리: ATR을 통해 시장 변동에 적응
- 을 분배하는 것: 감정적 방해를 줄이고 수익률을 높이는 방법
- 트렌드 확인: 위조 신호를 균열 필터링
- 자금 관리: 백분율 포지션 통제를 사용하여 다양한 계정 크기에 적합합니다.
- 수수료 최적화: 거래비용을 고려하여 실제 거래에 가깝다
전략적 위험
- 평균선 지연으로 인해 진입이 지연될 수 있다.
- RSI 과매매는 반드시 반전을 의미하지 않습니다.
- 대량 입장은 더 큰 철회로 이어질 수 있습니다.
- 을 자주 분할하는 것은 거래 비용을 증가시킬 수 있습니다. 이러한 위험은 파라미터를 조정하고 필터링 조건을 추가하여 관리하는 것이 좋습니다.
전략 최적화 방향
- 볼륨 증가 확인 신호
- 추세 강도 지표 소개
- 정지 비율 분배를 최적화
- 시간 주기 필터를 추가합니다.
- 변동율에 적응하는 포지션 관리를 고려하십시오.
요약하다
이 전략은 기술 지표와 동적 리스크 관리를 결합하여 비교적 완전한 거래 시스템을 구축한다. 이 전략의 장점은 자율성이 강하고, 위험도 조절 가능하지만, 실제 시장 상황에 따라 변수를 최적화해야 한다는 것이다. 이 전략은 중장기 투자자에게 적합하며, 체계화된 거래의 좋은 출발점이 된다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA/4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef
//@version=5
strategy("Simple RSI stock Strategy [1D] ", overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=75, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)
// Rsi
oversoldLevel = input(30, title="Oversold Level")
overboughtLevel = input(70, title="Overbought Level")
rsi = ta.rsi(close, 5)
rsi_overbought = rsi > overboughtLevel
rsi_oversold = rsi < oversoldLevel
// Sma 200
lenghtSMA = input(200, title = "SMA lenght")
sma200 = ta.sma(close, lenghtSMA)
// ATR stop-loss
atrLength = input.int(20, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier")
atrValue = ta.atr(atrLength)
var float long_stop_level = na
var float short_stop_level = na
var float tp1_level = na
var float tp2_level = na
var float tp3_level = na
// Strategy entry
long = (rsi_oversold ) and close > sma200
// Take Profit levels
tp_1 = input.float(5.0, "TP 1", minval=0.1, step=0.1)
tp_2 = input.float(10.0, "TP 2", minval=0.2, step=0.1)
tp_3 = input.float(15.0, "TP 3", minval=0.3, step=0.1)
if long
strategy.entry('Long', strategy.long)
long_stop_level := close - atrMultiplier * atrValue
tp1_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_1 / 100)
tp2_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_2 / 100)
tp3_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_3 / 100)
// basic SL - this code is from author RafaelZioni, modified by wielkieef
sl = input.float(25.0, 'Basic Stop Loss %', step=0.1)
per(procent) =>
strategy.position_size != 0 ? math.round(procent / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
// ATR SL
if (strategy.position_size > 0 and (close <= long_stop_level))
strategy.close("Long")
tp1_level := na
tp2_level := na
tp3_level := na
plot(long_stop_level, color=color.orange, linewidth=2, title="Long Stop Loss")
// TP levels
if (strategy.position_size > 0)
if (not na(tp1_level) and close >= tp1_level)
tp1_level := na
if (not na(tp2_level) and close >= tp2_level)
tp2_level := na
if (not na(tp3_level) and close >= tp3_level)
tp3_level := na
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp1_level) ? tp1_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 1")
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp2_level) ? tp2_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 2")
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp3_level) ? tp3_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 3")
// Strategy exit points for Take Profits
strategy.exit('TP 1', from_entry="Long", qty_percent=33, profit=per(tp_1), loss=per(sl))
strategy.exit('TP 2', from_entry="Long", qty_percent=66, profit=per(tp_2), loss=per(sl))
strategy.exit('TP 3', from_entry="Long", qty_percent=100, profit=per(tp_3), loss=per(sl))
// by wielkieef