Strategi dagangan kuantitatif berdasarkan purata bergerak EMA dan penunjuk RSI
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini dikenali sebagai strategi penyaluran double-equivalent. Strategi ini menggunakan gabungan sistem EMA rata-rata dengan indikator RSI untuk membentuk isyarat perdagangan, dan menetapkan syarat berhenti dan berhenti untuk mengawal kerugian dan mencapai sasaran keuntungan. Strategi ini digunakan untuk perdagangan BTC/USD dan mata wang digital lain.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan EMA 50 hari dan EMA 100 hari sebagai penunjuk teknikal teras. Ia menghasilkan isyarat beli apabila EMA jangka pendek melalui SMA jangka panjang; ia menghasilkan isyarat jual apabila EMA bawah melalui SMA, yang merupakan strategi trend-following yang tipikal. Ia juga menggabungkan RSI untuk menentukan sama ada pasaran terlalu panas atau terlalu sejuk, RSI di atas 70 untuk kawasan membeli yang lebih tinggi, dan di bawah 30 untuk kawasan menjual yang lebih tinggi, untuk mengelakkan pengejaran yang tidak perlu.
Peraturan transaksi adalah seperti berikut:
Syarat Beli: 50 hari EMA dengan 100 hari SMA
Syarat Jual: 50 hari EMA dengan 100 hari SMA
Syarat penangguhan: RSI lebih besar daripada 70 jam rata-rata; RSI kurang daripada 30 jam rata-rata kosong
Kelebihan Strategik
Strategi ini mengintegrasikan pelbagai indikator seperti garis purata, RSI, dan lain-lain untuk membentuk isyarat perdagangan yang lebih stabil dan boleh dipercayai. Integrasi pelbagai indikator dapat menyaring beberapa isyarat palsu berbanding dengan satu indikator.
EMA bertindak balas dengan cepat terhadap perubahan harga, SMA dapat menekan bunyi jangka pendek. Penggunaan gabungan EMA dan SMA menyeimbangkan kepekaan penunjuk.
RSI membantu untuk menilai kawasan yang lebih baik daripada yang lebih baik, membantu untuk memahami trend besar dan mengelakkan mengejar kenaikan atau penurunan.
Risiko Strategik
Strategi ini bergantung kepada data sejarah penyesuaian penunjuk, dan terdapat risiko penyesuaian berlebihan. Prestasi strategi akan terjejas jika keadaan pasaran berubah dengan ketara. Selain itu, pasaran mata wang digital berfluktuasi besar, dan menetapkan titik berhenti adalah sukar.
Cara untuk menangani masalah ini:
- Teruskan mengoptimumkan parameter penunjuk untuk meningkatkan kualiti isyarat
- Kaedah ini boleh digunakan untuk menilai peluang perdagangan dengan menggunakan lebih banyak faktor.
- Mengubah kedudukan stop loss secara dinamik, mengoptimumkan strategi stop loss
Arah pengoptimuman strategi
Strategi ini boleh dioptimumkan dengan cara berikut:
Mengintegrasikan lebih banyak petunjuk, seperti MACD, Brinband dan lain-lain, membentuk kumpulan petunjuk, meningkatkan kehandalan isyarat.
Cuba model pembelajaran mesin mengoptimumkan parameter penunjuk secara automatik. Pada masa ini, parameter bergantung pada nilai pengalaman, dan algoritma seperti pembelajaran penguatan, pengoptimuman evolusi dan lain-lain boleh digunakan untuk mencari parameter optimum secara automatik.
Gabungan dengan petunjuk jumlah transaksi. Meningkatkan pengesahan jumlah transaksi, mengelakkan banyak isyarat palsu.
Tambah strategi berhenti rugi automatik, untuk menyesuaikan titik berhenti rugi secara dinamik dengan menjejaki indikator seperti kadar turun naik.
ringkaskan
Strategi ini mengintegrasikan EMA, SMA dan RSI untuk membentuk isyarat perdagangan yang stabil. Ia juga menetapkan peraturan yang lebih jelas untuk menghentikan dan menghentikan kerugian, untuk mengawal risiko dana. Namun, masih ada masalah seperti kesesuaian yang berlebihan dan kesukaran untuk menetapkan titik berhenti.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Wallstwizard10
//@version=4
strategy("Estrategia de Trading", overlay=true)
// Definir las EMA y SMA
ema50 = ema(close, 50)
sma100 = sma(close, 100)
// Definir el RSI
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
overbought = input(70, title="Overbought Level")
oversold = input(30, title="Oversold Level")
rsi = rsi(close, rsiLength)
// Condiciones de Compra
buyCondition = crossover(ema50, sma100) // EMA de 50 cruza SMA de 100 hacia arriba
// Condiciones de Venta
sellCondition = crossunder(ema50, sma100) // EMA de 50 cruza SMA de 100 hacia abajo
// Salida de Operaciones
exitBuyCondition = rsi >= overbought // RSI en niveles de sobrecompra
exitSellCondition = rsi <= oversold // RSI en niveles de sobreventa
// Lógica de Trading
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
if (exitBuyCondition)
strategy.close("Buy")
if (exitSellCondition)
strategy.close("Sell")