ChaoZhang
概述
该策略是一个基于RSI超卖信号和动态ATR止损的量化交易系统。策略使用日线级别数据,结合RSI指标的超卖信号和200日均线的趋势过滤,在市场超卖时捕捉反弹机会。该策略采用动态ATR止损和静态百分比止损双重保护机制,并设置了三重获利目标,通过分段减仓来实现收益最大化。
策略原理
策略的核心逻辑包含以下几个关键要素: 1. 入场信号:当RSI(5)低于30的超卖水平,且价格位于200日均线之上时,系统发出做多信号。 2. 止损机制:采用1.5倍ATR(20)的动态止损和25%的固定止损相结合的双重机制。 3. 获利目标:设置了5%、10%和15%三个目标位,分别在达到目标时减仓33%、66%和100%。 4. 仓位管理:建议使用Kelly准则计算得出的59.13%仓位,或保守使用75%仓位进行交易。
策略优势
- 双重趋势确认:通过RSI超卖和均线趋势双重验证,提高交易胜率。
- 灵活的风险控制:动态ATR止损能够根据市场波动自适应调整,固定止损提供最后防线。
- 智能获利管理:三重目标位配合分段减仓,既能锁定部分利润又不会错过大行情。
- 资金管理科学:采用Kelly准则优化仓位,在风险和收益之间取得平衡。
策略风险
趋势依赖性:策略在震荡市场可能频繁触发止损。 建议:可以增加震荡指标过滤假信号。
止损幅度较大:25%的固定止损可能导致单次损失过大。 建议:根据个人风险承受能力调整止损比例。
回撤风险:分段获利可能在强势行情中过早减仓。 建议:可以动态调整获利目标,或保留部分仓位追踪趋势。
策略优化方向
- 信号优化:
- 加入成交量确认
- 结合趋势指标如MACD
- 引入波动率过滤器
- 止损优化:
- 实现动态止损比例
- 增加时间止损
- 加入盈亏比过滤
- 获利优化:
- 基于ATR动态设置目标位
- 实现跟踪止盈
- 优化减仓比例
总结
该策略通过结合RSI超卖信号和均线趋势过滤,配合动态ATR止损和三重获利目标,构建了一个完整的交易系统。策略的优势在于风险控制灵活,获利管理合理,但仍需要根据实际市场情况和个人风险偏好进行优化调整。通过持续改进信号系统、止损机制和获利策略,该系统有望在实盘交易中取得更好的表现。
策略源码
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
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("Simple RSI stock Strategy [1D] ", overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=75, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)
// Rsi
oversoldLevel = input(30, title="Oversold Level")
overboughtLevel = input(70, title="Overbought Level")
rsi = ta.rsi(close, 5)
rsi_overbought = rsi > overboughtLevel
rsi_oversold = rsi < oversoldLevel
// Sma 200
lenghtSMA = input(200, title = "SMA lenght")
sma200 = ta.sma(close, lenghtSMA)
// ATR stop-loss
atrLength = input.int(20, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier")
atrValue = ta.atr(atrLength)
var float long_stop_level = na
var float short_stop_level = na
var float tp1_level = na
var float tp2_level = na
var float tp3_level = na
// Strategy entry
long = (rsi_oversold ) and close > sma200
// Take Profit levels
tp_1 = input.float(5.0, "TP 1", minval=0.1, step=0.1)
tp_2 = input.float(10.0, "TP 2", minval=0.2, step=0.1)
tp_3 = input.float(15.0, "TP 3", minval=0.3, step=0.1)
if long
strategy.entry('Long', strategy.long)
long_stop_level := close - atrMultiplier * atrValue
tp1_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_1 / 100)
tp2_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_2 / 100)
tp3_level := strategy.position_avg_price * (1 + tp_3 / 100)
// basic SL - this code is from author RafaelZioni, modified by wielkieef
sl = input.float(25.0, 'Basic Stop Loss %', step=0.1)
per(procent) =>
strategy.position_size != 0 ? math.round(procent / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
// ATR SL
if (strategy.position_size > 0 and (close <= long_stop_level))
strategy.close("Long")
tp1_level := na
tp2_level := na
tp3_level := na
plot(long_stop_level, color=color.orange, linewidth=2, title="Long Stop Loss")
// TP levels
if (strategy.position_size > 0)
if (not na(tp1_level) and close >= tp1_level)
tp1_level := na
if (not na(tp2_level) and close >= tp2_level)
tp2_level := na
if (not na(tp3_level) and close >= tp3_level)
tp3_level := na
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp1_level) ? tp1_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 1")
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp2_level) ? tp2_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 2")
plot(strategy.position_size > 0 and not na(tp3_level) ? tp3_level : na, color=color.gray, style=plot.style_circles , linewidth=1, title="Take Profit 3")
// Strategy exit points for Take Profits
strategy.exit('TP 1', from_entry="Long", qty_percent=33, profit=per(tp_1), loss=per(sl))
strategy.exit('TP 2', from_entry="Long", qty_percent=66, profit=per(tp_2), loss=per(sl))
strategy.exit('TP 3', from_entry="Long", qty_percent=100, profit=per(tp_3), loss=per(sl))
// by wielkieef
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