Стратегия пересечения полос Боллинджера RSI
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия в сочетании с использованием технических показателей Боринской полосы и относительно сильного индекса ((RSI) определяет, касается ли цена или прорыв Боринской полосы вверх или вниз, чтобы дать сигнал о покупке и продаже, когда происходит золотой или мертвый поворот в RSI.
Стратегический принцип
Расчет 20-циклического SMA в качестве базовой линии, верхняя линия - базовая + 2-кратная стандартная разница, нижняя линия - базовая - 2-кратная стандартная разница, создание Боринской полосы.
Рассчитывается 14 циклов RSI, где RSI выше 70 является зоной сверхпокупок, а ниже 30 - зоной сверхпродаж.
Когда RSI проходит 30 ниже, это создает сигнал к покупке, если цена ниже нижней полосы; когда RSI проходит 70 выше верхней полосы, это создает сигнал к продаже.
Анализ преимуществ
Боринская полоса использует стандартную диапазону для оценки колебаний цен и будущих тенденций, обладая более сильной способностью определять тенденции.
Индекс RSI используется для определения перекупа и перепродажи, а в сочетании с орбитальной оценкой по Боринской полосе может быть эффективным в определении возможности для перехода.
Индекс RSI легко образует прорывный сигнал, который в сочетании с Боринской полосой является более точным и надежным.
Анализ рисков
Поскольку цены на биржевые цены не стопроцентно точны, существует вероятность, что они могут прорваться вверх и вниз, чтобы продолжить работу.
RSI также может создавать ложные прорывы, не соответствующие результатам Боринговой полосы.
Правильная настройка параметров очень важна, неправильная настройка параметров может привести к тому, что торговые сигналы будут слишком частыми или редкими.
Направление оптимизации
Можно тестировать параметры для разных циклов, чтобы найти оптимальную комбинацию параметров.
Для повышения надежности сигнала можно использовать другие показатели, такие как KD, MACD и т. д.
На основе результатов обратной связи можно оптимизировать стратегию остановки убытков, контролировать риски.
Подвести итог
Эта стратегия объединяет анализ трендов по Боринской полосе и суждение о покупке и продаже RSI, формируя торговый сигнал. В целом, стратегия ясна, проста в реализации и имеет определенную реальную ценность. Но также существует определенный риск, необходимо обратить внимание на корректировку параметров и интеграцию показателей, постоянно оптимизировать их, чтобы адаптироваться к различным рыночным условиям.
/*backtest
start: 2023-12-21 00:00:00
end: 2023-12-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Bands and RSI Strategy", overlay=false)
// Define the parameters
length = input.int(20, "Length", minval=1)
src = input(close, "Source")
mult = input.float(2.0, "StdDev", minval=0.001, maxval=50)
rsiLength = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
rsiOverbought = input.int(70, "RSI Overbought Level", minval=1, maxval=100)
rsiOversold = input.int(30, "RSI Oversold Level", minval=1, maxval=100)
// Calculate the Bollinger Bands
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Plot the Bollinger Bands
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF)
fill(p1, p2, color=color.rgb(33, 150, 243, 90), title="Background")
// Calculate the RSI
rsi = ta.rsi(src, rsiLength)
// Plot the RSI
plot(rsi, "RSI", color=#FF6D00)
// Define the entry and exit conditions
longCondition = ta.crossover(rsi, rsiOversold) and src < lower // Use ta.crossover here
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = ta.crossunder(rsi, rsiOverbought) and src > upper // Use ta.crossunder here
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Plot the buy and sell signals
plotshape(longCondition, title="Buy", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(shortCondition, title="Sell", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)