Стратегия пересечения Triple EMA Stochastic RSI
ChaoZhang
Обзор
Тройная стратегия EMA Random Cross RSI Gold Fork является стратегией отслеживания тенденций. Она объединяет в себе три показателя движущихся средних показателей и относительно слабые показатели случайных показателей, чтобы определить время входа в рынок с помощью перекрестных сигналов двойных показателей.
Стратегический принцип
Сигнальные оценки стратегии основаны на следующей логике:
Трехкратное суждение EMA о тренде: 8-я линия вверху, 14-я линия в середине, 50-я линия внизу образуют многоголовую тенденцию, которая, наоборот, образует пустую тенденцию.
Рандомный RSI оценивает пересечение: K-линия пересекает D-линию снизу, создавая сигнал форка, который указывает на вход в силу.
“Я не хочу, чтобы мои дети страдали из-за того, что они не знают, что они делают.
Когда тройная EMA показывает тенденцию к повышению, а случайный RSI показывает золотую вилку, делайте больше. На этой основе установите стоп-лосс и стоп-линию, чтобы заблокировать прибыль.
Анализ преимуществ
Эта стратегия, в сочетании с двумя показателями, позволяет эффективно блокировать тенденции. Основные преимущества:
Трехкратная EMA фильтрует краткосрочный шум и блокирует средне- и долгосрочные тренды.
Рандомный RSI Goldfork подтверждает сильный вход.
ATR Smart Stop Loss Stop Stop, блокировка прибыли.
Стратегическая логика проста и понятна, легко понять и реализовать.
Анализ рисков
Основные риски этой стратегии:
При большом количестве колебаний на рынке легко поддаться обману. Частые открытия позиций приводят к торговым рискам, когда тройной показатель EMA приводит к множественному количеству гибких форков во время колебаний. Это может быть решено путем оптимизации параметров EMA или добавления других фильтрующих показателей.
Не делайте пробелы. Если вы сделаете больше, вы пропустите возможность подъема на нижнем уровне.
Направление оптимизации
Основными направлениями оптимизации стратегии являются:
Оптимизация параметров EMA, улучшение оценки тенденций.
Добавление таких показателей, как MACD, для определения тенденции к пустоте, увеличение возможности для декодирования.
Увеличение показателей волатильности, таких как ATR, улучшение параметров стоп-стоп.
В сочетании с объемом сделок, чтобы избежать ложных прорывов.
Оптимизация параметров с использованием технологий машинного обучения.
Подвести итог
В целом, трехмесячная стратегия EMA Random RSI Crossover в сочетании с двумя показателями эффективно фильтрует колебания и блокирует тенденции. Это простая и практичная стратегия для отслеживания тенденций.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="Stoch RSI Crossover Strat + EMA", shorttitle="Stoch RSI Cross + EMA Strat", overlay = true)
// Time Range
FromMonth=input(defval=1,title="FromMonth",minval=1,maxval=12)
FromDay=input(defval=1,title="FromDay",minval=1,maxval=31)
FromYear=input(defval=2020,title="FromYear",minval=2017)
ToMonth=input(defval=1,title="ToMonth",minval=1,maxval=12)
ToDay=input(defval=1,title="ToDay",minval=1,maxval=31)
ToYear=input(defval=9999,title="ToYear",minval=2017)
start=timestamp(FromYear,FromMonth,FromDay,00,00)
finish=timestamp(ToYear,ToMonth,ToDay,23,59)
window()=>true
// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = time >= start and time<=finish?true:false
//STOCH RSI
smoothK = input(3, minval=1)
smoothD = input(3, minval=1)
lengthRSI = input(14, minval=1)
lengthStoch = input(14, minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
//ATR
lengthATR = input(title="ATR Length", defval=14, minval=1)
atr = atr(lengthATR)
//MULTI EMA
emasrc = close,
len1 = input(8, minval=1, title="EMA 1")
len2 = input(14, minval=1, title="EMA 2")
len3 = input(50, minval=1, title="EMA 3")
ema1 = ema(emasrc, len1)
ema2 = ema(emasrc, len2)
ema3 = ema(emasrc, len3)
col1 = color.lime
col2 = color.blue
col3 = color.orange
//EMA Plots
//plot(ema1, title="EMA 1", linewidth=1, color=col1)
//plot(ema2, title="EMA 2", linewidth=1, color=col2)
//plot(ema3, title="EMA 3", linewidth=1, color=col3)
crossup = k[0] > d[0] and k[1] <= d[1]
emapos = ema1 > ema2 and ema2 > ema3 and close > ema1
barbuy = crossup and emapos
//plotshape(crossup, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.white)
plotshape(barbuy, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
longloss = sma(open, 1)
//plot(longloss, color=color.red)
//Buy and Sell Factors
profitfactor = input(title="Profitfactor", type=input.float, step=0.1, defval=2)
stopfactor = input(title="Stopfactor", type=input.float, step=0.1, defval=3)
bought = strategy.position_size[1] < strategy.position_size
longcondition = barbuy
if (longcondition) and (afterStartDate) and strategy.opentrades < 1
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (afterStartDate) and strategy.opentrades > 0
barsbought = barssince(bought)
profit_level = strategy.position_avg_price + (atr*profitfactor)
stop_level = strategy.position_avg_price - (atr*stopfactor)
strategy.exit("Take Profit/ Stop Loss", "Long", stop=stop_level[barsbought], limit=profit_level[barsbought])