Die CMARSI-Handelsstrategie ist eine Trendfolgestrategie, die den RSI-Indikator und gleitende Durchschnitte kombiniert. Sie verwendet einen verbesserten RSI-Indikator, um Trends und gleitende Durchschnitte als Signale für Ein- und Ausstiege zu identifizieren. Diese Strategie eignet sich für den mittelfristigen bis langfristigen Handel und zielt darauf ab, durch den Trend zu profitieren.
Die CMARSI-Strategie verwendet einen erweiterten RSI-Indikator namens Connors RSI. Der Connors RSI enthält drei Indikatoren - klassische RSI, RSI-Up/Down-Linien und ROC-Perzentil. Seine Berechnungsformel lautet:
Der RSI von Connors = (RSI + RSI Up/Down + ROC Percentile) / 3
Wenn der RSI einen Zeitraum von 3 Tagen verwendet, verwendet der RSI Up/Down 2 Tage und der ROC-Perzentil 100 Tage.
Der Vorteil des Connors RSI besteht darin, dass er mehrere Indikatoren kombiniert und Trendveränderungen genauer identifizieren kann. Ein Überschreiten über 40 ist ein langes Signal, während ein Überschreiten unter 70 ein kurzes Signal ist.
Die CMARSI-Strategie führt darüber hinaus einen gleitenden Durchschnittsfaktor auf den Connors RSI ein. Sie berechnet einen 2-tägigen gleitenden Durchschnitt und verwendet Crossovers von Connors RSI und dem MA als Handelssignale.
Der Long wird eingegeben, wenn der Connors RSI über 40 liegt und ein goldenes Kreuz von 2-Tage-MA hat.
Aussteigen, wenn der Connors RSI unter 70 fällt und einen Todeskreuz von 2 Tagen hat.
Die Verwendung des MA-Filters kann einige falsche Signale von Connors RSI vermeiden und die Stabilität der Strategie verbessern.
Der größte Vorteil der CMARSI-Strategie besteht in der Kombination mehrerer Indikatoren zur Identifizierung von Trends, wobei die Einschränkungen einzelner RSI-Indikatoren vermieden werden.
Der Connors RSI ist stabiler als der klassische RSI, wenn es darum geht, Trendwendepunkte zu erkennen.
Durch die Einführung von gleitenden Durchschnitten wird ein gewisses Maß an Lärm ausgeschlossen und verhindert es, Höchstwerte und Verkaufsschwellen zu verfolgen.
Die Kombination mehrerer Indikatoren kann die Gewinnrate verbessern, indem man Trends verfolgt.
Die Handelsregeln sind einfach und leicht umzusetzen.
Als Trendstrategie kann sie mittelfristige und langfristige Trends vollständig nutzen.
Die wichtigsten Risiken der CMARSI-Strategie stammen aus einer falschen Trendbeurteilung und einer Stop-Loss-Platzierung.
Connors RSI gibt falsche Signale, was zu unnötigen Einträgen führt.
Die Platzierung von Stop Loss ist unvernünftig, was zu einem vorzeitigen Stop Out oder zu einem zu großen Stop Loss führen kann.
Die Filter für gleitende Durchschnittswerte funktionieren möglicherweise nicht gut auf den Märkten mit unterschiedlichen Werte. Die Strategieparameter sollten entsprechend optimiert werden.
Eine längere Anwendung kann zu einer Überanpassung führen, wobei regelmäßige Rückprüfung und die Anpassung der Parameter an die Marktbedingungen erforderlich sind.
Die CMARSI-Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:
Optimieren Sie die Connors RSI-Parameter für verschiedene Perioden und Produkte.
Versuche verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, um den Filtereffekt weiter zu verbessern.
Fügen Sie andere Indikatoren wie MACD, Bollinger Bands zur Handelsbestätigung hinzu.
Optimieren Sie Stop-Loss-Strategien, wie zum Beispiel Trailing Stop-Loss oder Staggered Stop-Loss.
Auswahl der Produkte, die besser zur Strategie passen.
Verwenden Sie die Walk Forward-Analyse, um die Parameter regelmäßig zu optimieren und Überanpassung zu vermeiden.
Die CMARSI-Strategie kombiniert Connors RSI und gleitende Durchschnitte, um Trends für den mittelfristigen bis langfristigen Handel zu verfolgen. Sie ist stabil, einfach zu implementieren und kann effektiv Trendgewinne erzielen.
/*backtest
start: 2022-09-19 00:00:00
end: 2023-09-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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
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
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)
//@version=2
strategy("CMARSI")
if crossover(MA,band0)
strategy.entry("buy", strategy.long, when=strategy.position_size <= 0)
if crossunder(MA,band1)
strategy.exit("sell", "buy", profit=1000000, stop=10000000)
plot(strategy.equity)