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Die Summe der ausfallenden Risikopositionen wird in den folgenden Zahlen angegeben:

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-27 11:20:50
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Übersicht

Diese Strategie nutzt den kumulativen RSI-Indikator, um Trends zu identifizieren und Kauf- und Verkaufsentscheidungen zu treffen, wenn der kumulative RSI-Wert die wichtigsten Schwellenwerte durchbricht.

Strategie Logik

Die Strategie basiert hauptsächlich auf dem kumulativen RSI-Indikator für Handelsentscheidungen. Der kumulative RSI-Indikator ist die Akkumulation von RSI-Werten. Durch die Einstellung des Cumlen-Parameters werden die RSI-Werte der letzten Cumlen-Tage addiert, um den kumulativen RSI-Indikator abzuleiten. Dieser Indikator kann kurzfristiges Marktlärm filtern.

Wenn der kumulative RSI-Indikator über die oberen Bollinger-Band-Schienen geht, wird eine Long-Position eröffnet. Wenn der kumulative RSI unter die unteren Bollinger-Band-Schienen geht, wird die offene Position geschlossen. Die Bollinger-Band-Schienen werden dynamisch berechnet, basierend auf historischen Daten über viele Jahre.

Darüber hinaus wird eine Trendfilteroption hinzugefügt. Long Trades werden nur geöffnet, wenn der Preis über dem 100-tägigen gleitenden Durchschnitt liegt, was bedeutet, dass er sich in einem Aufwärtstrendkanal befindet. Dieser Filter vermeidet fehlerhafte Trades während Marktschwankungen.

Vorteile

Wirksam Filtern von Lärm und Erfassen von mittelfristigen bis langfristigen Trends mithilfe des kumulativen RSI
Vermeiden Sie unzumutbare Trades mit dem Trendfilter
Verwendung dynamischer Referenzniveaus anstelle von festen Werten für die Entscheidungsfindung
Sehr konfigurierbare Parameter für Anpassungen auf der Grundlage verschiedener Märkte
Ausgezeichnete Ergebnisse bei Backtests über 10 Jahre, deutlich bessere Ergebnisse als bei Buy and Hold

Risiken und Verbesserungen

Entscheidungen, die ausschließlich auf einem Indikator beruhen, können andere Indikatoren oder Filter hinzufügen
Festgelegte hohe Verschuldungsquote, die sich anhand der Abzüge anpassen kann
Nur lange Trades können nach Shorting-Möglichkeiten suchen
Optimierung von Parameterkombinationen, die auf verschiedenen Märkten erheblich variieren
Die Ausgangszustände mit Stop-Loss, Move-Stop-Loss usw. bereichern.
Erwägen Sie die Kombination mit anderen Strategien für synergistische Effekte

Zusammenfassung

Die kumulative RSI-Breakout-Strategie hat einen reibungslosen Logikfluss und identifiziert mittelfristige bis langfristige Trends durch Filtern mit kumulativem RSI und Hinzufügen von Trendbeurteilungen.

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 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/
// @version=5
// Author = TradeAutomation


strategy(title="Cumulative RSI Strategy", shorttitle="CRSI Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=.0035, slippage = 1, margin_long = 75, initial_capital = 25000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=110)


// Cumulative RSI Indicator Calculations //
rlen  = input.int(title="RSI Length", defval=3, minval=1)
cumlen = input(3, "RSI Cumulation Length")
rsi = ta.rsi(close, rlen)
cumRSI = math.sum(rsi, cumlen)
ob = (100*cumlen*input(94, "Oversold Level")*.01)
os = (100*cumlen*input(20, "Overbought Level")*.01)


// Operational Function //
TrendFilterInput = input(false, "Only Trade When Price is Above EMA?")
ema = ta.ema(close, input(100, "EMA Length"))
TrendisLong = (close>ema)
plot(ema)


// Backtest Timeframe Inputs // 
startDate = input.int(title="Start Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title="Start Month", defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title="Start Year", defval=2010, minval=1950, maxval=2100)
endDate = input.int(title="End Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
endMonth = input.int(title="End Month", defval=1, minval=1, maxval=12)
endYear = input.int(title="End Year", defval=2099, minval=1950, maxval=2100)
InDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))


// Buy and Sell Functions //
if (InDateRange and TrendFilterInput==true)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = ta.crossover(cumRSI, os) and TrendisLong, comment="Buy", alert_message="buy")
    strategy.close("Long", when = ta.crossover(cumRSI, ob) , comment="Sell", alert_message="Sell")
if (InDateRange and TrendFilterInput==false)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = ta.crossover(cumRSI, os), comment="Buy", alert_message="buy")
    strategy.close("Long", when = ta.crossover(cumRSI, ob), comment="Sell", alert_message="sell")
if (not InDateRange)
    strategy.close_all()

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