Tài nguyên đang được tải lên... tải...

RSI2 Chiến lược Trở lại trong ngày Tỷ lệ giành chiến thắng Backtest

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-04-29 14:02:55
Tags:RSISMA

img

Tổng quan

Chiến lược này dựa trên tín hiệu bán quá mức của chỉ số chỉ số sức mạnh tương đối (RSI), mua ở mức thấp trong ngày và sau đó thiết lập một tỷ lệ phần trăm cố định của lợi nhuận và dừng lỗ để kiểm tra lại xác suất chiến lược đạt được lợi nhuận và dừng lỗ. Ý tưởng chính là tận dụng cơ hội đảo ngược khi chỉ số RSI bị bán quá mức, nhập vào mức thấp trong ngày và tìm kiếm lợi nhuận ngắn hạn do đảo ngược. Đồng thời, nó sử dụng trung bình động để lọc xu hướng và chỉ mua dài khi giá trên trung bình động.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán chỉ số RSI 2 giai đoạn và trung bình di chuyển đơn giản 200 giai đoạn
  2. Khi giá đóng cửa cao hơn mức trung bình động và chỉ số RSI thấp hơn ngưỡng bán quá mức (bên định 10), mua vào ngày giao dịch tiếp theo
  3. Ghi giá thấp nhất trong ngày mua như giá nhập cảnh
  4. Tính toán giá thu lợi nhuận 6% và giá dừng lỗ 3% dựa trên giá nhập cảnh
  5. Vào ngày giao dịch tiếp theo, nếu giá lấy lợi nhuận đạt được, đóng vị trí để kiếm lợi nhuận; nếu giá dừng lỗ đạt được, đóng vị trí để mất
  6. Đếm số lượng lấy lợi nhuận và dừng lỗ, và tính tỷ lệ chiến thắng của chiến lược trong thời gian đặt

Phân tích lợi thế

  1. Mua ở mức thấp trong ngày để nắm bắt lợi nhuận đảo ngược sau khi chỉ số RSI bị bán quá mức
  2. Phân phần cố định lợi nhuận và dừng lỗ để kiểm soát rủi ro giao dịch duy nhất
  3. Sử dụng đường trung bình động chu kỳ dài để lọc và giảm giao dịch ngược xu hướng
  4. Đơn giản và dễ sử dụng, cài đặt tham số linh hoạt, phù hợp với các nhà giao dịch ngắn hạn

Phân tích rủi ro

  1. RSI bán quá mức không đảm bảo một sự đảo ngược cần thiết, thị trường có thể tiếp tục giảm trong điều kiện cực đoan
  2. Lợi nhuận cố định và dừng lỗ có thể không bao gồm chi phí giao dịch
  3. Điểm đầu vào dựa trên giá thấp nhất trong ngày, khó mua chính xác ở điểm thấp nhất trong hoạt động thực tế
  4. Thiếu đánh giá xu hướng, chỉ dựa vào tín hiệu mua quá nhiều và bán quá nhiều, tỷ lệ lợi nhuận có thể không cao

Hướng tối ưu hóa

  1. Sử dụng lợi nhuận thích nghi và dừng lỗ, điều chỉnh năng động theo các chỉ số như biến động giá
  2. Thêm các chỉ số xác nhận xu hướng, chẳng hạn như MACD, DMI, vv để tránh giao dịch ngược xu hướng
  3. Tối ưu hóa các điểm nhập cảnh, chẳng hạn như sử dụng các quy tắc giao dịch rùa khoảng cách biến
  4. Tăng quản lý vị trí để cải thiện việc sử dụng vốn và tỷ lệ lợi nhuận
  5. Kết hợp với các chỉ số chu kỳ ngắn khác để cải thiện xác nhận tín hiệu, chẳng hạn như Bollinger Bands, KDJ, v.v.

Tóm lại

Chiến lược RSI2 cố gắng nắm bắt các cơ hội đảo ngược trong ngày sau khi chỉ số RSI được bán quá mức, và kiểm soát rủi ro bằng cách thiết lập một tỷ lệ phần trăm cố định của lợi nhuận và dừng lỗ, trong khi sử dụng trung bình động dài hạn để lọc các tín hiệu ngược xu hướng. Chiến lược này đơn giản và phù hợp với các nhà giao dịch đầu cơ ngắn hạn. Tuy nhiên, nó cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như thiếu phán đoán xu hướng, khó mua chính xác ở điểm thấp nhất, và cố định lợi nhuận và dừng lỗ giới hạn tiềm năng lợi nhuận. Trong tương lai, chiến lược này có thể được cải thiện từ các khía cạnh như lợi nhuận và dừng lỗ năng động, kết hợp các chỉ số xu hướng, tối ưu hóa các điểm vào và tăng cường quản lý vị trí để tăng tính hệ thống và độ bền, và thích nghi tốt hơn với môi trường thị trường thay đổi.


/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © rajk1987

//@version=5
strategy("RSI2 strategy Raj", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

rsi_len = input.int( 2, title = "RSI Length",     group = "Indicators")
rsi_os  = input.float(10, title = "RSI Oversold", group = "Indicators")
rsi_ob  = input.float(90, title = "RSI OverBrought",   group = "Indicators")
max_los = input.float(3,title = "Max Loss Percent", group = "Indicators")
tar_per = input.float(6,title = "Target Percent",group = "Indicators")

//Get the rsi value of the stock
rsi = ta.rsi(close, rsi_len)
sma = ta.sma(close,200)
var ent_dat = 0
var tar = 0.0
var los = 0.0
var bp = 0.0

if ((close > sma) and (rsi < rsi_os))
    strategy.entry("RSI2 Long Entry", strategy.long,1)
    ent_dat := time(timeframe = timeframe.period)

if(ent_dat == time(timeframe = timeframe.period))
    bp := low //high/2 + low/2
    tar := bp * (1 + (tar_per/100))
    los := bp * (1 - (max_los/100))

if (time(timeframe = timeframe.period) > ent_dat)
    strategy.exit("RSI2 Exit", "RSI2 Long Entry",qty = 1, limit = tar, stop = los, comment_profit = "P", comment_loss = "L")

//plot(rsi,"RSI")
//plot(bp,"BP")
//plot(tar,"TAR")
//plot(los,"LOS")



Có liên quan

Thêm nữa