Chiến lược theo dõi xu hướng dựa trên giá trị cực đại của RSI và lọc trung bình động SMA


Ngày tạo: 2023-10-24 14:47:38 sửa đổi lần cuối: 2023-10-24 14:47:38
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 773
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược theo dõi xu hướng dựa trên giá trị cực đại của RSI và lọc trung bình động SMA

Tổng quan

Chiến lược này kết hợp các giá trị cực đoan của chỉ số RSI và lọc đường trung bình Simple Moving Average (SMA) để theo dõi xu hướng. Khi RSI đạt đến các giá trị cực đoan để mua quá mức hoặc bán quá mức, hãy đánh giá hướng của đường trung bình SMA để đánh giá hướng đi. Chiến lược này áp dụng cho chỉ số chứng khoán Mỹ, chỉ số châu Âu, chỉ số châu Á và vàng trắng bạc, thông qua các quy tắc đánh giá đơn giản của RSI và SMA, để nắm bắt xu hướng.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán chỉ số RSI, thiết lập ngưỡng mua quá mức 65 và ngưỡng bán quá mức 45.
  2. Tính toán đường SMA trung bình 200 ngày để xác định xu hướng.
  3. Khi RSI thấp hơn 45 (thay quá) và giá cao hơn SMA, làm nhiều hơn; khi RSI cao hơn 65 (thay quá) và giá thấp hơn SMA, làm trống.
  4. Khi RSI cao hơn 75 và giá cao hơn SMA, giá bán tháo; khi RSI thấp hơn 25 và giá thấp hơn SMA, giá bán tháo.

Chiến lược này sử dụng RSI để xác định thời gian nhập vào và kết hợp với bộ lọc xu hướng của SMA để nắm bắt xu hướng hiệu quả. Các cực điểm của RSI cho thấy giá có thể đảo ngược, trong khi phán đoán hướng của SMA đảm bảo hướng giao dịch phù hợp với xu hướng.

Lợi thế chiến lược

  1. Các ý tưởng chiến lược rất đơn giản, rõ ràng và dễ hiểu.
  2. Dựa trên hai chỉ số nổi tiếng RSI và SMA, dễ dàng sử dụng.
  3. RSI cực đoan cho thấy điểm đảo ngược có thể xảy ra, và bộ lọc SMA đảm bảo giao dịch đúng hướng.
  4. Thiết lập tham số hợp lý, tránh giao dịch quá mức.
  5. Có thể áp dụng rộng rãi cho các loại khác nhau như chỉ số chứng khoán, hàng hóa.
  6. Có thể bắt được sự biến động giá lớn trong xu hướng.

So với sử dụng chỉ số RSI đơn lẻ, chiến lược này tăng khả năng phán đoán xu hướng của SMA, tránh làm nhiều việc làm trắng một cách mù quáng. So với sử dụng hệ thống SMA đơn lẻ, chiến lược này dựa trên hướng SMA, sử dụng giá trị cực đoan RSI để tham gia, tăng hiệu quả khi chọn. Nói chung, chiến lược này kết hợp cả hai ưu điểm và là một chiến lược theo dõi xu hướng rất thực tế.

Rủi ro và giải pháp

  1. Khi đường SMA trung bình tạo ra một cái chết, có nguy cơ đảo ngược xu hướng. Giải pháp là rút ngắn chu kỳ SMA một cách thích hợp và tăng độ nhạy cảm với sự thay đổi xu hướng.

  2. RSI có nguy cơ mất cơ hội giao dịch khi nó bị lệch. Giải pháp là kết hợp các chỉ số khác như MACD để phán đoán và ngăn chặn sự lệch.

  3. Trong tình huống sốc, cả RSI và SMA có thể tạo ra tín hiệu sai. Giải pháp là tạm dừng giao dịch chiến lược sau khi thị trường sốc được phát hiện.

  4. Thiết lập tham số không đúng cách có thể dẫn đến giao dịch quá mức hoặc bán tháo. Giải pháp là tối ưu hóa tham số, tìm kiếm sự kết hợp tham số tốt nhất.

  5. Một thử nghiệm trên một giống không đủ để đánh giá hiệu quả của chiến lược, cần phải kiểm tra lại nhiều giống.

  6. Phản hồi không giống như thị trường chứng khoán, trong đó cần kiểm soát quản lý vốn và quản lý rủi ro.

Hướng tối ưu hóa

  1. Tối ưu hóa các tham số RSI, tìm các tham số chu kỳ RSI tốt nhất cho các giống khác nhau.

  2. Tối ưu hóa tham số chu kỳ SMA, tích hợp nhiều nhóm SMA trung bình.

  3. Tăng cơ chế ngăn chặn thiệt hại và tăng khả năng kiểm soát rủi ro

  4. Thêm một số chỉ số khác để xác thực đa yếu tố.

  5. Trong khi đó, các cầu thủ khác cũng có thể tham gia các trận đấu khác.

  6. Phát triển các tham số thích ứng với hệ thống, thực hiện tối ưu hóa tham số động.

  7. Kiểm tra các phương thức quản lý tài chính khác nhau để tìm ra cách quản lý tài chính tốt nhất.

  8. Tạo bộ chiến lược giao dịch theo các điều kiện thị trường khác nhau, thực hiện chiến lược tích hợp.

Tóm tắt

Chiến lược RSI cực đoan và chiến lược lọc SMA, tập hợp hai chiều dài, theo dõi xu hướng thông qua phán đoán chỉ số đơn giản. Ý tưởng chiến lược rõ ràng, dễ hiểu, thiết lập tham số hợp lý, có thể áp dụng rộng rãi cho nhiều loại. So với chiến lược RSI và SMA đơn lẻ, chiến lược này làm tăng đáng kể hiệu quả và chiến thắng.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef

//@version=5

strategy('Relative Strength Index Extremes with 200-Day Moving Average Filte', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=36000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)

// Rsi
rsi_lenght = input.int(14, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)


//Sma
Length1 = input.int(200, title='  SMA Lenght', minval=1)
SMA1 = ta.sma(close, Length1)

//Strategy Logic
Long = rsi_value < 45 and close > SMA1
Long_exit = rsi_value > 75 and close > SMA1

Short = rsi_value > 65 and close < SMA1
Short_exit = rsi_value < 25 and close < SMA1


if Long
    strategy.entry('Long', strategy.long)

if Short
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(Long_exit or Short_exit)

pera(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.5)
los = pera(stoploss)

strategy.exit('SL', loss=los)



//by wielkieef