Стратегия прорыва RSI накопления
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия использует накопленный RSI, чтобы идентифицировать тренды и совершать покупки и продажи, когда накопленный RSI преодолевает критические пороги. Эта стратегия может эффективно фильтровать рыночный шум и блокировать торговые возможности с более длинными линиями.
Стратегический принцип
Эта стратегия основана на кумулятивном RSI для принятия торговых решений. Кумулятивный RSI - это кумулятивный показатель RSI, который можно суммировать с помощью параметра cumlen, чтобы получить кумулятивный RSI. Этот показатель может отфильтровывать краткосрочный рыночный шум.
Когда накопленный RSI проходит по болингерской полосе вверх, совершается операция по покупке и открытию позиции; когда накопленный RSI проходит по болингерской полосе вниз, совершается операция по продаже позиции. Болингерская полоса вниз рассчитана на основе многолетних исторических данных и является базовой ценой динамического изменения.
Кроме того, в стратегии добавлена опция фильтра тренда. Покупка и открытие позиции осуществляется только тогда, когда цена выше 100-дневного скользящего среднего значения, то есть в канале восходящего тренда. Этот фильтр позволяет избежать ошибочных сделок во время колебаний цены.
Стратегические преимущества
- Используйте накопленный RSI, чтобы эффективно отфильтровать шум и зафиксировать средне- и длиннолинейные тенденции
- Добавление фильтров трендов, чтобы избежать нерациональных сделок
- Оценка с использованием динамических цен, а не фиксированных значений
- Более конфигурируемые параметры, которые можно настроить для разных рынков
- 10-летняя ретроспективная стратегия дает более высокие доходы, чем стратегия “покупай и держи”
Риски и улучшения стратегии
- Стратегия, основанная только на одном индикаторе, чтобы принимать решения о накоплении RSI, может добавлять другие показатели суждения или фильтры для комплексного суждения
- Высокий фиксированный множительный рычаг, с возможностью корректировки доли рычагов в зависимости от отзывов
- Помимо многостороннего обучения, можно рассмотреть возможность увеличения свободного времени.
- Оптимизируемая комбинация параметров, параметры могут быть настроены по-разному в разных рыночных условиях
- способы обогащения условий для закрытия позиции, увеличения стоп-позиции, перемещения стоп-позиции и т. д.
- Возможность использования в сочетании с другими стратегиями для достижения эффективного взаимодействия
Подвести итог
Эта накопительная стратегия RSI прорыва работает плавно и логично, эффективно отражает колебания с помощью накопительных показателей RSI, увеличивает трендовую оценку, точно улавливает тенденции средней и длинной линии, отличная историческая обратная связь. Однако все еще есть возможности для оптимизации, можно начать с настройки параметров, увеличения показателей оценки и обогащения условий равновесия, чтобы создать более сильную и всеобъемлющую стратегию тренда.
/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// @version=5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="Cumulative RSI Strategy", shorttitle="CRSI Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=.0035, slippage = 1, margin_long = 75, initial_capital = 25000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=110)
// Cumulative RSI Indicator Calculations //
rlen = input.int(title="RSI Length", defval=3, minval=1)
cumlen = input(3, "RSI Cumulation Length")
rsi = ta.rsi(close, rlen)
cumRSI = math.sum(rsi, cumlen)
ob = (100*cumlen*input(94, "Oversold Level")*.01)
os = (100*cumlen*input(20, "Overbought Level")*.01)
// Operational Function //
TrendFilterInput = input(false, "Only Trade When Price is Above EMA?")
ema = ta.ema(close, input(100, "EMA Length"))
TrendisLong = (close>ema)
plot(ema)
// Backtest Timeframe Inputs //
startDate = input.int(title="Start Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title="Start Month", defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title="Start Year", defval=2010, minval=1950, maxval=2100)
endDate = input.int(title="End Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
endMonth = input.int(title="End Month", defval=1, minval=1, maxval=12)
endYear = input.int(title="End Year", defval=2099, minval=1950, maxval=2100)
InDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))
// Buy and Sell Functions //
if (InDateRange and TrendFilterInput==true)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = ta.crossover(cumRSI, os) and TrendisLong, comment="Buy", alert_message="buy")
strategy.close("Long", when = ta.crossover(cumRSI, ob) , comment="Sell", alert_message="Sell")
if (InDateRange and TrendFilterInput==false)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = ta.crossover(cumRSI, os), comment="Buy", alert_message="buy")
strategy.close("Long", when = ta.crossover(cumRSI, ob), comment="Sell", alert_message="sell")
if (not InDateRange)
strategy.close_all()