Estratégia de rastreamento de média móvel dupla de cruzamento RSI MACD
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia utiliza o indicador RSI, o indicador MACD e a linha de paridade dupla para monitorar a tendência e localizar o desvio padrão. A estratégia usa o indicador RSI para avaliar o fenômeno de sobrevenda e sobrevenda, o MACD para avaliar o momento de compra e venda, e a linha de paridade dupla para filtrar algumas oportunidades de negociação de ruído e lucrar na tendência.
Princípio da estratégia
- Calculando o indicador RSI para determinar o excesso de compra e venda
Calcular a variação de alta e baixa em um determinado período
Calculação do RSI com base na variação de alta e baixa
A decisão de comprar ou vender mais
- Computação do MACD de julgamento cruzado
Calcular linhas rápidas, lentas e sinalizadoras
Comprar e vender em linhas cruzadas
Mostrar a interseção
- Implementação de filtragem de dupla uniformidade
Calcular linhas rápidas e lentas
Considere transações apenas em linhas rápidas
Implementação de filtros de tendências de rastreamento de ruído
- Combinação de vários indicadores para a admissão
RSI, MACD e filtragem de condições múltiplas
Melhorar a estabilidade da estratégia
Análise de vantagens
Portfólio multi-indicadores para maior precisão estratégica
Seguimento de tendências, filtragem de ruído e estabilidade
O RSI é um indicador de sobrecompra e sobrevenda que ajuda a entender os pontos de inflexão.
MACD de julgamento cruzado, simples e eficaz para julgar a compra e venda
Filtragem de dupla linha, eliminando a maioria das oportunidades de transação fora do mainstream
É fácil de entender, com poucos parâmetros, e é adequado para quem está começando.
Análise de Riscos
Combinação de múltiplos indicadores, suscetível a otimização excessiva da estratégia
A dupla linha de equilíbrio sacrificou a flexibilidade e perdeu algumas oportunidades
Parâmetros do RSI e do MACD precisam ser cuidadosamente selecionados
Atividades para controlar os riscos e os pontos de parada para as variedades negociadas
Uso prolongado requer ajustes repetidos de parâmetros para se adaptar ao mercado
Direção de otimização
Ajustar os parâmetros do RSI para as diferentes variedades
Ajustar o ciclo de dupla equilíbrio para otimizar o efeito de acompanhamento de tendências
Adotar estratégias de stop loss para controlar perdas individuais
Combinação de mais indicadores e uma combinação mais rica de condições
Modelo de adaptação de parâmetros de desenvolvimento, ajuste automático de parâmetros
Resumir
Esta estratégia utiliza vários indicadores, como RSI, MACD e dupla linha de equilíbrio, permitindo o julgamento e o acompanhamento de tendências e filtragem de oportunidades em várias camadas. É uma estratégia multi-indicador muito adequada para aprendizagem e melhoria de novatos.
/*backtest
start: 2023-09-22 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// strategy(title="RSI MACD", precision = 6, pyramiding = 1, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 99, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.25, initial_capital = 1000)
// Component Code Start
// Example usage:
// if testPeriod()
// strategy.entry("LE", strategy.long)
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(7, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
testPeriod() => true
// Component Code Stop
//standard rsi template
src = ohlc4, len = input(14, minval=1, title="Length")
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, color=#87ff1a)
band1 = hline(80)
band = hline(50)
band0 = hline(20)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)
//macd
fast_length = input(title="Fast Length", defval=9)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=72)
signal_length = input(title="Signal Length", defval=9)
fast_ma = sma(rsi, fast_length)
slow_ma = sma(rsi, slow_length)
shortma = sma(ohlc4, fast_length)
longma = sma(ohlc4, slow_length)
controlmainput = input(title = "Control MA", defval = 234)
controlma = sma(ohlc4, controlmainput)
macdx = fast_ma - slow_ma
signalx = sma(macdx, signal_length)
hist = macdx - signalx
ma_hist = shortma - controlma
macd = macdx + 50
signal = signalx + 50
plot(macd,"macd", color = fuchsia)
plot(hist,"hist", style = histogram, color = fuchsia)
//plot(ma_hist,"ma hist", style = histogram, color = orange)
plot(signal,"signal", color = white)
//input
control_buy_toggle = input(true, "Buy on crossover control MA?", type = bool)
buy_on_control = control_buy_toggle == true? true : false
//conditions
buy = buy_on_control == true? ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal) or crossover(shortma, controlma) : ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal)
sell = ma_hist > 0 and shortma > longma and crossunder(macd,signal)
stop = crossunder(shortma, longma) or crossunder(shortma, controlma)
plotshape(buy,"buy", shape.triangleup, location.bottom, green, size = size.tiny)
plotshape(sell,"sell", shape.triangledown, location.bottom, red, size = size.tiny)
plotshape(stop,"stop",shape.circle,location.bottom, white, size = size.tiny)
if testPeriod()
strategy.entry("buy", true, when = buy, limit = close)
strategy.close("buy", when = sell)
strategy.close("buy", when = stop)