Strategi RSI-CCI Fusion menggabungkan kekuatan penunjuk RSI dan CCI untuk membentuk pendekatan perdagangan yang kuat.
Mengira nilai RSI dan CCI.
Menstandarisasi RSI dan CCI menggunakan z-score untuk perbandingan yang lebih baik.
Fuse RSI dan CCI standard dengan berat yang ditetapkan.
Mengira jalur atas dan bawah dinamik untuk mengenal pasti tahap overbought / oversold.
Pertimbangkan pendek apabila penunjuk penggabungan melintasi di bawah jalur atas.
Berbanding dengan menggunakan RSI atau CCI sahaja, kelebihan strategi ini termasuk:
Mengintegrasikan kekuatan kedua-dua penunjuk untuk ketepatan yang lebih baik.
Band dinamik yang lebih saintifik mengurangkan isyarat palsu.
Standardisasi membolehkan perbandingan, meningkatkan fusi.
Boleh menilai kedua-dua trend dan keadaan overbought / oversold.
Beberapa risiko strategi ini:
Parameter yang tidak betul mungkin terlepas titik perdagangan utama.
Berat yang tidak mencukupi boleh melemahkan peranan penunjuk.
Mengabaikan trend keseluruhan boleh menyebabkan perdagangan yang bertentangan dengan trend.
Tetapan pita yang terlalu longgar atau terlalu ketat meningkatkan risiko salah menilai.
Ia boleh dioptimumkan dengan:
Mencari parameter optimum melalui ujian.
Penyesuaian berat berdasarkan keadaan pasaran.
Menggabungkan trend dan jumlah penunjuk untuk ketepatan yang lebih baik.
Menetapkan stop loss / mengambil keuntungan untuk mengawal risiko.
Mengoptimumkan pita untuk mengimbangi kepekaan dan bunyi bising.
Strategi penggabungan RSI-CCI meningkatkan pertimbangan dengan menyatukan penunjuk. Dengan parameter yang betul dan kawalan risiko, ia umumnya melebihi strategi penunjuk tunggal. Tetapi penyesuaian berdasarkan keadaan pasaran masih diperlukan.
/*backtest
start: 2023-08-19 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Julien_Eche
//@version=5
// strategy("RSI-CCI Fusion Strategy", shorttitle="RSI-CCI Fusion Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
length = input(14, title="Length")
rsi_weight = input.float(0.5, title="RSI Weight", minval=0.0, maxval=1.0)
cci_weight = 1.0 - rsi_weight
enableShort = input(false, "Enable Short Positions")
src = close
rsi = ta.rsi(src, length)
cci = ta.cci(src, length)
// Standardize the RSI and CCI values using z-score
rsi_std = ta.stdev(rsi, length)
rsi_mean = ta.sma(rsi, length)
rsi_z = (rsi - rsi_mean) / rsi_std
cci_std = ta.stdev(cci, length)
cci_mean = ta.sma(cci, length)
cci_z = (cci - cci_mean) / cci_std
// Combine the standardized RSI and CCI
combined_z = rsi_weight * rsi_z + cci_weight * cci_z
// Rescale to the original scale
rescaled = combined_z * ta.stdev(combined_z, length) + ta.sma(combined_z, length)
// Calculate dynamic upper and lower bands
upper_band = ta.sma(rescaled, length) + ta.stdev(rescaled, length)
lower_band = ta.sma(rescaled, length) - ta.stdev(rescaled, length)
// Buy and sell conditions
buySignal = ta.crossover(rescaled, lower_band)
sellSignal = ta.crossunder(rescaled, upper_band)
// Enter long position
if buySignal
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Exit long position
if sellSignal
strategy.close("Buy")
// Enter short position if enabled
if enableShort and sellSignal
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Exit short position if enabled
if enableShort and buySignal
strategy.close("Sell")