RSI Moving Average Crossover chiến lược

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-28 11:23:19
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược chuyển động trung bình RSI tạo ra các tín hiệu giao dịch bằng cách tính toán chuyển đổi giữa các chỉ số RSI nhanh và chậm. Khi trung bình chuyển động của RSI nhanh vượt qua trên RSI chậm, đó là tín hiệu mua. Khi trung bình chuyển động RSI nhanh vượt qua dưới trung bình chuyển động RSI chậm, đó là tín hiệu bán. Chiến lược này kết hợp các điểm mạnh của các chỉ số RSI và trung bình chuyển động để lọc hiệu quả tiếng ồn thị trường và xác định cơ hội đảo ngược xu hướng.

Chiến lược logic

Chiến lược này đầu tiên tính toán hai chỉ số RSI với độ dài 100 và 40, đại diện cho các chỉ số RSI nhanh và chậm tương ứng. Sau đó nó tính toán trung bình di chuyển đơn giản 21 ngày của hai chỉ số RSI này, trong đó trung bình di chuyển của 100 RSI là trung bình di chuyển nhanh và trung bình di chuyển 40 RSI là chậm.

Chiến lược này đi dài khi đường trung bình di chuyển nhanh vượt qua đường trung bình di chuyển chậm, cho thấy xu hướng tăng đang hình thành. Nó đi ngắn khi đường trung bình di chuyển nhanh vượt qua đường trung bình di chuyển chậm, báo hiệu sự đảo ngược xu hướng tiềm năng. Ngoài ra, nó sử dụng đường trung bình di chuyển 200 ngày để lọc tín hiệu, chỉ đi dài nếu giá đóng trên đường MA 200 ngày.

Phân tích lợi thế

Chiến lược chéo trung bình chuyển động RSI sử dụng điểm mạnh của các thiết lập RSI kép và trung bình chuyển động để xác định hiệu quả các cơ hội đảo ngược.

  1. Sử dụng hai chỉ số RSI có thể phát hiện chính xác hơn sự đảo ngược bằng cách mô tả cả chu kỳ giá nhanh và chậm.
  2. Mức trung bình di chuyển giúp lọc ra những đòn giày và bắt được những bước ngoặt quan trọng.
  3. Việc kết hợp MA 200 ngày tránh các tín hiệu sai và đảm bảo giao dịch chỉ trong xu hướng tương đối mạnh.
  4. Logic chiến lược đơn giản và trực quan, dễ hiểu, xác nhận và tối ưu hóa.
  5. Ứng dụng rộng rãi cho cổ phiếu, ngoại hối, tiền điện tử, v.v.

Phân tích rủi ro

Các rủi ro tiềm ẩn bao gồm:

  1. Sự giao thoa vẫn có thể dẫn đến sự đột phá sai.
  2. Dừng mất mát có thể thường xuyên được kích hoạt trong thời gian hỗn loạn.
  3. Kiểm tra và tối ưu hóa rộng rãi là cần thiết để lựa chọn tham số lý tưởng.
  4. Phân tích xu hướng lớn hơn không được xem xét. Thay đổi xu hướng đáng kể có thể dẫn đến tổn thất lớn. Sử dụng với các công cụ phân tích xu hướng / mẫu khác được khuyến cáo.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Có rất nhiều chỗ để tối ưu hóa:

  1. Kiểm tra các kết hợp tham số khác nhau để tìm các thiết lập tối ưu.
  2. Thêm các chỉ số khác để lọc tín hiệu, ví dụ: KDJ, MACD, v.v.
  3. Tối ưu hóa các cơ chế dừng lỗ, ví dụ như cố định, theo dõi, Chandelier Exits.
  4. Kết hợp các công cụ phân tích xu hướng khung thời gian cao hơn để tránh giao dịch chống lại các xu hướng chính, ví dụ như thêm ADX cho sức mạnh xu hướng.
  5. Kiểm tra hiệu suất trên các thị trường khác nhau (cổ phiếu, ngoại hối, tiền điện tử, vv) để tìm phù hợp nhất với loại tài sản.
  6. Sử dụng máy học và thuật toán di truyền để tối ưu hóa tham số mạnh mẽ.

Kết luận

Chiến lược chéo trung bình chuyển động RSI kết hợp hiệu quả các điểm mạnh của các thiết lập RSI kép và trung bình chuyển động để xác định các giao dịch đảo ngược có khả năng cao. Logic đơn giản và áp dụng trên các thị trường, với sự linh hoạt tối ưu hóa lớn.


/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 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/
// © Sapt_Jash

//@version=5
strategy("SRJ RSI Outperformer Strategy", overlay=true)

srcperiod1 = input.int(100, minval=1, title="Length Of Fast RSI")
srcperiod2 = input.int(40, minval=1, title="Length Of Slow RSI")
srcperiod3 = input.int(21, minval=1, title="Length Of Moving Average")
srcperiod4 = input.int(200, minval=1, title="Length Of Deciding Moving Average")
rsi1 = ta.rsi(close, srcperiod1)
rsi2 = ta.rsi(close, srcperiod2)
divergence1 = (rsi2/rsi1)
divergence2 = (rsi1/divergence1)
ma1 = ta.sma(rsi1, srcperiod3)
ma2 = ta.sma(divergence2, srcperiod3)



//Long Conditions//



longcondition = (ta.crossover(ma2, ma1) and (close > ta.sma(close, srcperiod4)))

    

//Exit onditions//


exitcondition = (ta.crossunder(ma2, ma1) or (ta.crossunder(close, ta.sma(close, srcperiod4))))


if (longcondition)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
    
if (exitcondition)
    
    strategy.exit("Long Exit", profit = close * 1.20, loss = close * 0.95)




Thêm nữa