Chiến lược dựa trên RSI chồng chất trung bình động


Ngày tạo: 2024-02-02 18:12:17 sửa đổi lần cuối: 2024-02-02 18:12:17
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 924
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược dựa trên RSI chồng chất trung bình động

Tổng quan

Chiến lược này được xây dựng để xác định xu hướng giá và tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách tính toán RSI, chỉ số dương và âm và tỷ lệ phần trăm thay đổi giá, xây dựng chỉ số tổng hợp CRSI tùy chỉnh và tính toán MA trung bình di chuyển đơn giản của nó.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này bắt đầu bằng cách tính RSI 3 ngày của giá để xác định xem giá có quá nóng hay quá lạnh hay không; đồng thời tính chỉ số dương và âm của giá để xác định tình trạng chuyển động của giá; đồng thời tính tỷ lệ phần trăm của giá xếp hạng ROC để xác định tốc độ thay đổi tương đối của giá. Sau đó, lấy trung bình của ba chỉ số này để xây dựng chỉ số tổng hợp tùy chỉnh CRSI.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này tạo ra tín hiệu giao dịch đáng tin cậy hơn bằng cách kết hợp nhiều chỉ số để xây dựng các chỉ số CRSI tùy chỉnh. RSI có thể xác định giá quá nóng hoặc quá lạnh, chỉ số RSI có thể xác định động lượng giá và ROC có thể xác định tốc độ thay đổi giá. Kết hợp chúng lại với nhau để tạo thành chỉ số CRSI, làm cho tín hiệu giao dịch toàn diện và đáng tin cậy hơn. Ngoài ra, việc sử dụng MA cũng có thể lọc thêm các tín hiệu giả.

Phân tích rủi ro

Chiến lược này sử dụng nhiều chỉ số để kết hợp, nhưng vẫn có thể tạo ra tín hiệu sai trong một môi trường thị trường cụ thể. Ví dụ, trong tình huống biến động, các chỉ số như RSI, ROC có thể tạo ra tín hiệu mua và bán thường xuyên, trong khi thực tế giá không có xu hướng rõ ràng; hoặc sau khi xảy ra sự kiện bất ngờ, nhiều chỉ số có thể có nguy cơ bị trì hoãn, trì hoãn tạo ra tín hiệu giao dịch.

Hướng tối ưu hóa

Một số khía cạnh sau đây có thể được xem xét để tối ưu hóa chiến lược: 1) Tối ưu hóa các tham số của RSI, chỉ số RSI, ROC, làm cho chỉ số CRSI ổn định và đáng tin cậy hơn; 2) Thêm các chỉ số phụ trợ khác để kết hợp, như KDJ, MACD, v.v., để tín hiệu được toàn diện hơn; 3) Tối ưu hóa các tham số của MA, giảm nguy cơ trì hoãn; 4) Tăng điều kiện dừng để kiểm soát tổn thất đơn lẻ; 5) Kết hợp với các chỉ số có chu kỳ dài hơn để đánh giá xu hướng, tránh giao dịch thường xuyên trong thị trường biến động.

Tóm tắt

Chiến lược này thực hiện giao dịch mua và bán khi MA xảy ra với mức giá được chỉ định bằng cách tính toán RSI, RSI và ROC, xây dựng chỉ số tùy chỉnh CRSI, sau đó tính toán MA của CRSI. Sự kết hợp đa chỉ số này có thể làm cho tín hiệu giao dịch ổn định và đáng tin cậy hơn. Tuy nhiên, chiến lược vẫn cần tối ưu hóa các tham số hơn nữa, thêm các chỉ số phụ trợ và điều kiện lọc để giảm tác động của tín hiệu sai và môi trường thị trường, tăng khả năng lợi nhuận ổn định.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
src = close, lenrsi = 3, lenupdown = 2, lenroc = 100, malengt = 2, low = 40, high = 70, a = 1, vlow = 20
updown(s) => 
    isEqual = s == s[1]
    isGrowing = s > s[1]
    ud = 0.0
    ud := isEqual ? 0 : isGrowing ? (nz(ud[1]) <= 0 ? 1 : nz(ud[1])+1) : (nz(ud[1]) >= 0 ? -1 : nz(ud[1])-1)
    ud
rsi = rsi(src, lenrsi)
updownrsi = rsi(updown(src), lenupdown)
percentrank = percentrank(roc(src, 1), lenroc)
crsi = avg(rsi, updownrsi, percentrank)
MA = sma(crsi, malengt)

band1 = 70
band0 = 40
band2 = 20

ColorMA = MA>=band0 ? lime : red

p1 = plot(MA, title="BuyNiggers", style=line, linewidth=4, color=ColorMA)

p2 = plot(low, title="idk", style=line, linewidth=2, color=blue)
p3 = plot(high, title="idk2", style=line, linewidth=2, color=orange)
p4 = plot(vlow, title="idk3", style=line, linewidth=1, color=red)

//@version=2
strategy("CMARSI")


if crossover(MA, band0)
    strategy.entry("buy", strategy.long, 1, when=strategy.position_size <= 0)
    
if crossunder(MA, band1)
    strategy.exit("close", "buy",  1, profit=1, stop=1)
    



plot(strategy.equity)