Strategi dagangan jangka pendek berdasarkan RSI dan SMA
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini dinamakan Peratusan Perubahan RSI dan SMA Dalam Jangka Pendek. Ia menggunakan petunjuk teknikal yang biasa digunakan seperti RSI dan purata bergerak untuk menentukan masuk dan keluar dari perdagangan. RSI adalah penunjuk momentum dalam julat 0 hingga 100 yang dapat menunjukkan fenomena overbought dan oversold di pasaran.
Prinsip Strategi
Apabila RSI lebih besar daripada 50, ia dianggap sebagai isyarat overhead. Ini menunjukkan bahawa pasaran berada di kawasan yang seimbang hingga overhead. Apabila SMA 9 hari lebih tinggi daripada SMA 100 hari, ia menunjukkan bahawa trend jangka pendek lebih baik daripada trend jangka panjang, dan lebih banyak boleh dimasukkan. Selain itu, jika perubahan harga relatif SMA 9 hari jangka pendek lebih dari 6%, ia menunjukkan bahawa trend jangka pendek dipercepat, juga masuk.
Strategi ini akan menggunakan parasol untuk mengunci keuntungan jika anda telah memegang lebih banyak kedudukan. Ia akan berhenti mengikut peratusan yang ditetapkan, dan keluar dari kedudukan apabila harga berlaku.
Analisis kelebihan
Strategi ini menggabungkan indikator trend dan indikator overbought dan oversold, yang boleh masuk ketika terdapat trend yang lebih jelas, dan juga mengelakkan masa pasaran sedang berbalik, yang mengurangkan risiko perdagangan. Strategi hentikan kerugian juga dapat mengunci keuntungan, mencegah keuntungan sepenuhnya menguap apabila trend berbalik.
Hasil tinjauan menunjukkan bahawa strategi ini dapat menghasilkan keuntungan dalam trend jangka pendek yang lebih jelas. Ia sesuai untuk pelabur yang mengejar perdagangan frekuensi tinggi.
Analisis risiko
Strategi ini bergantung kepada indikator seperti RSI dan SMA, yang mempunyai keterlambatan tertentu. Strategi ini mungkin tidak dapat dikeluarkan tepat pada masanya, menyebabkan kerugian besar, apabila peristiwa tiba-tiba menyebabkan pasaran berbalik dengan cepat.
Selain itu, perdagangan frekuensi tinggi memerlukan bayaran dagangan yang lebih tinggi. Jika perdagangan terlalu kerap, bayaran dagangan yang terkumpul juga akan memberi kesan kepada keuntungan.
Arah pengoptimuman
Strategi ini boleh dipertimbangkan untuk menggabungkan lebih banyak petunjuk untuk menentukan isyarat masuk dan keluar, seperti penambahan petunjuk jumlah perdagangan untuk mengelakkan penembusan palsu. Strategi hentikan kerugian juga boleh disesuaikan dengan cara yang lebih fleksibel, mempertimbangkan faktor turun naik pasaran.
Di samping itu, jenis perdagangan, parameter kitaran boleh dioptimumkan untuk mencari kombinasi parameter terbaik. Perdagangan antara kitaran juga boleh dipertimbangkan, menggunakan kitaran yang lebih tinggi untuk menentukan arah trend, dan kitaran yang lebih rendah untuk menentukan kemasukan.
ringkaskan
Strategi ini menggunakan RSI dan SMA untuk membina strategi perdagangan jangka pendek. Strategi ini dapat menangkap trend jangka pendek yang lebih jelas untuk keuntungan, tetapi juga mempunyai halangan untuk mengunci keuntungan. Strategi ini sesuai untuk pelabur yang menyukai perdagangan frekuensi tinggi, tetapi juga perlu waspada terhadap risiko perubahan pasaran yang cepat. Dengan pengoptimuman lanjut, strategi ini dapat memperoleh kesan yang lebih baik.
/*backtest
start: 2024-01-24 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Coinrule
//@version=5
strategy("Short Term RSI and SMA Percentage Change",
overlay=true,
initial_capital=1000,
process_orders_on_close=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.1)
showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 5, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0
//==================================Buy Conditions============================================
//RSI
length = input(14)
rsi = ta.rsi(close, length)
buyCondition1 = rsi > 50
//MA
SMA9 = ta.sma(close, 9)
SMA100 = ta.sma(close, 100)
plot(SMA9, color = color.green)
plot(SMA100, color = color.blue)
buyCondition2 = (SMA9 > SMA100)
//Calculating MA Percentage Change
buyMA = (close/SMA9)
buyCondition3 = buyMA >= 0.06
if (buyCondition1 and buyCondition2 and buyCondition3 and timePeriod) //and buyCondition
strategy.entry("Long", strategy.long)
//==================================Sell Conditions============================================
// Configure trail stop level with input options
longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01
shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01
// Determine trail stop loss prices
longStopPrice = 0.0
shortStopPrice = 0.0
longStopPrice := if strategy.position_size > 0
stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
shortStopPrice := if strategy.position_size < 0
stopValue = close * (1 + shortTrailPerc)
math.min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
999999
strategy.exit('Exit', stop = longStopPrice, limit = shortStopPrice)