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Wachstumsproduzent - Dual RSI Trend nach Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-15 17:31:24
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Übersicht

Dies ist eine doppelte RSI-Trendfolgestrategie, die zwei RSI-Indikatoren für lange und kurze Handelssignale verwendet, kombiniert mit einem gleitenden Durchschnittssystem, um die Trendrichtung zu bestimmen.

Grundsätzliche Analyse

Die Dual-RSI-Strategie verwendet hauptsächlich zwei RSI-Indikatoren mit unterschiedlichen Zeitrahmen für Handelssignale. Zuerst werden zwei RSI-Parameter festgelegt, ein längerfristiger RSI als Hauptindikator und ein kürzerer RSI-Periode als Hilfsfilter. Wenn der längere RSI unter die Überverkaufslinie bricht, wird ein langes Signal generiert. Wenn der kürzere RSI über die Überkaufslinie bricht, wird ein kurzes Signal generiert. Dies bildet das duale RSI-Crossover-System für Handelsmöglichkeiten.

Um falsche Signale zu filtern, enthält die Strategie auch SMA und EMA gleitende Durchschnitte zur Trenddetektion. Nur wenn der kurzfristige SMA über die langfristige EMA überschreitet, wird das lange RSI-Signal berücksichtigt. Und nur wenn der kurze SMA unter die lange EMA überschreitet, wird das kurze RSI-Signal berücksichtigt. Dies stellt sicher, dass die RSI-Signale mit der Trendrichtung ausgerichtet sind und den Handel gegen den Trend vermeidet.

Darüber hinaus setzt die Strategie auch eine Stop-Loss- und Take-Profit-Logik ein. Nach Eröffnung von Positionen werden zwei Take-Profit-Orders unterschiedlicher Größe platziert, zusammen mit einem Stop-Loss-Level.

Analyse der Vorteile

Die doppelte RSI-Algorithmusstrategie hat folgende Vorteile:

  1. Die doppelten Zeitrahmen-RSI-Indikatoren können bullische und bärische Signale genauer bestimmen.

  2. Das gleitende Durchschnittssystem hilft, die Haupttrendrichtung zu bestimmen, vermeidet den Handel gegen den Trend und kann die meisten Lärmgeschäfte filtern und die Gewinnrate verbessern.

  3. Der flexible Stop-Loss- und Take-Profit-Mechanismus ermöglicht höhere Renditen durch verschiedene Take-Profit-Einstellungen und steuert das Risiko durch Stop-Loss.

  4. Die Handelslogik ist einfach und klar, leicht zu verstehen und zu optimieren.

Risikoanalyse

Trotz der Vorteile birgt die Dual-RSI-Strategie auch folgende Risiken:

  1. Der RSI selbst hat eine begrenzte Wirksamkeit bei unterschiedlichen Märkten und Trendumkehrungen.

  2. Obwohl gleitende Durchschnitte geringe Geräusche filtern, sind sie bei der Erkennung von Trendänderungen im Zwischenzyklus weniger effektiv und können Trendwendepunkte verpassen.

  3. Bei unzulässigen Stop-Loss- und Take-Profit-Einstellungen können die Stops zu groß oder die Gewinne zu klein sein und die Strategieleistung sich verschlechtern.

  4. Große Long/Short-Positionen können zu vergrößerten Verlusten führen.

Um diesen Risiken entgegenzuwirken, können Parameter angepasst, fortgeschrittenere Trend- und Umkehrindikatoren eingeführt, Stop- und Gewinnlogik optimiert und die Positionsgröße kontrolliert werden, um Risiken zu minimieren.

Optimierungsrichtlinien

Die doppelte RSI-Strategie kann in folgenden Aspekten weiter optimiert werden:

  1. Versuche verschiedene Parameterkombinationen, um die optimalen langen und kurzen RSI-Perioden zu finden.

  2. Einführung anderer Indikatoren wie MACD für eine bessere Trend- und Umkehranalyse.

  3. Optimieren Sie Stop-Loss- und Take-Profit-Strategien, verwenden Sie Trailing-Stops oder bewegen Sie Profite für mehr Flexibilität.

  4. Hinzufügen eines Positionsize-Steuerungsmoduls zur Anpassung von Long/Short-Positionen in verschiedenen Trendzyklusphasen.

  5. Einbeziehung von Modellen für maschinelles Lernen zur Verbesserung der Eingangs- und Ausgangsgenauigkeit.

  6. Backtest auf verschiedenen Produkten und Zeitrahmen für die Optimierung.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend ist die Dual-RSI-Strategie eine typische Trendfolgestrategie. Ihre Idee der Kombination von Dual-RSI-Signalen und der gleitenden Durchschnittslärmfilterung ist sehr klassisch und praktisch. Obwohl es Verbesserungsbereiche gibt, ist die Gesamtlogik klar und leicht zu verstehen und zu optimieren. Dies ist eine großartige Strategie für Anfänger des algorithmischen Handels, die sie lernen und üben können. Durch kontinuierliche Optimierung und Iterationen auf der Grundlage des Praxis macht perfekt Prinzips können stabile Handelsergebnisse erzielt werden.


/*backtest
start: 2023-11-07 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Growth Producer", overlay=true, initial_capital = 1000, currency = "USD", pyramiding = 2, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.07, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

//Functions
Atr(p) =>
    atr = 0.
    Tr = max(high - low, max(abs(high - close[1]), abs(low - close[1])))
    atr := nz(atr[1] + (Tr - atr[1])/p,Tr)

/// TREND
ribbon_period = input(19, "Period", step=1)

leadLine1 = ema(close, ribbon_period)
leadLine2 = sma(close, ribbon_period)

p1 = plot(leadLine1, color= #53b987, title="EMA", transp = 50, linewidth = 1)
p2 = plot(leadLine2, color= #eb4d5c, title="SMA", transp = 50, linewidth = 1)
fill(p1, p2, transp = 60, color = leadLine1 > leadLine2 ? #53b987 : #eb4d5c)

// Relative volatility index
length = input(120,"RVI period", minval=1), src = close
len = 14
stddev = stdev(src, length)
upper = ema(change(src) <= 0 ? 0 : stddev, len)
lower = ema(change(src) > 0 ? 0 : stddev, len)
rvi = upper / (upper + lower) * 100
benchmark = input(35, "RVI benchmark", minval=10, maxval=100, step=0.1)

// Plot RVI
// h0 = hline(80, "Upper Band", color=#C0C0C0)
// h1 = hline(20, "Lower Band", color=#C0C0C0)
// fill(h0, h1, color=#996A15, title="Background")
// offset = input(0, "Offset", type = input.integer, minval = -500, maxval = 500)
// plot(rvi, title="RVI", color=#008000, offset = offset)


/// MFI input
mfi_source = hlc3
mfi_length = input(19, "MFI Length", minval=1)
mfi_lower = input(15, "MFI Lower level", minval=0, maxval=50)
mfi_upper = input(90, "MFI Higher level", minval=50, maxval=100)


// MFI
upper_s = sum(volume * (change(mfi_source) <= 0 ? 0 : mfi_source), mfi_length)
lower_s = sum(volume * (change(mfi_source) >= 0 ? 0 : mfi_source), mfi_length)
mf = rsi(upper_s, lower_s)
// mfp = plot(mf, color=color.new(color.gray,0), linewidth=1)
// top = hline(mfi_upper, color=color.new(color.gray, 100), linewidth=1, editable=false)
// bottom = hline(mfi_lower, color=color.new(color.gray,100), linewidth=1, editable=false)
// hline(0, color=color.new(color.black,100), editable=false)
// hline(100, color=color.new(color.black,100), editable=false)

// Breaches
// b_color = (mf > mfi_upper) ? color.new(color.red,70) : (mf < mfi_lower) ? color.new(color.green,60) : na
// bgcolor(HighlightBreaches ? b_color : na)

// fill(top, bottom, color=color.gray, transp=75)

// Initial inputs
Act_RSI_VWAP_long = input(true, "RSI VOLUME WEIGHTED AVERAGE PRICE LONG")
RSI_VWAP_length_long = input(16, "RSI-VWAP LENGTH LONG")
RSI_VWAP_overSold_long = input(13, "RSI-VWAP OVERSOLD LONG", type=input.float)
RSI_VWAP_overBought_long = input(68, "RSI-VWAP OVERBOUGHT LONG", type=input.float)

Act_RSI_VWAP_short = input(true, "RSI VOLUME WEIGHTED AVERAGE PRICE SHORT")
RSI_VWAP_length_short = input(14, "RSI-VWAP LENGTH SHORT")
RSI_VWAP_overSold_short = input(7, "RSI-VWAP OVERSOLD SHORT", type=input.float)
RSI_VWAP_overBought_short = input(68, "RSI-VWAP OVERBOUGHT SHORT", type=input.float)

// RSI with VWAP as source
RSI_VWAP_long = rsi(vwap(close), RSI_VWAP_length_long)
RSI_VWAP_short = rsi(vwap(close), RSI_VWAP_length_short)

// Plot Them Separately.
// Plotting LONG, Put overlay=false
// r=plot(RSI_VWAP_long, color = RSI_VWAP_long > RSI_VWAP_overBought_long ? color.red : RSI_VWAP_lnog < RSI_VWAP_overSold_long ? color.lime : color.blue, title="rsi", linewidth=2, style=plot.style_line)
// h1=plot(RSI_VWAP_overBought_long, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
// h2=plot(RSI_VWAP_overSold_long, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
// fill(r,h1, color = RSI_VWAP_long > RSI_VWAP_overBought_long ? color.red : na, transp = 60)
// fill(r,h2, color = RSI_VWAP_long < RSI_VWAP_overSold_long ? color.lime : na, transp = 60)

// Plotting SHORT, Put overlay=false
// r=plot(RSI_VWAP_short, color = RSI_VWAP_short > RSI_VWAP_overBought_short ? color.red : RSI_VWAP_short < RSI_VWAP_overSold_short ? color.lime : color.blue, title="rsi", linewidth=2, style=plot.style_line)
// h1=plot(RSI_VWAP_overBought_short, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
// h2=plot(RSI_VWAP_overSold_short, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
// fill(r,h1, color = RSI_VWAP_short > RSI_VWAP_overBought_short ? color.red : na, transp = 60)
// fill(r,h2, color = RSI_VWAP_short < RSI_VWAP_overSold_short ? color.lime : na, transp = 60)


///////  STRATEGY Take Profit / Stop Loss ////////
////// LONG //////

long_tp1_inp = input(3.3, title='Long Take Profit 1 %', step=0.1)/100
long_tp1_qty = input(15, title="Long Take Profit 1 Qty", step=1)

long_tp2_inp = input(12, title='Long Take Profit 2%', step=0.1)/100
long_tp2_qty = input(100, title="Long Take Profit 2 Qty", step=1)

long_sl_inp = input(3.3, title='Long Stop Loss %', step=0.1)/100

long_take_level_1 = strategy.position_avg_price * (1 + long_tp1_inp)
long_take_level_2 = strategy.position_avg_price * (1 + long_tp2_inp)
long_stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - long_sl_inp)

////// SHORT //////
short_tp1_inp = input(3.2, title='Short Take Profit 1 %', step=0.1)/100
short_tp1_qty = input(20, title="Short Take Profit 1 Qty", step=1)

short_tp2_inp = input(5.5, title='Short Take Profit 2%', step=0.1)/100
short_tp2_qty = input(100, title="Short Take Profit 2 Qty", step=1)

short_sl_inp = input(3.2, title='Short Stop Loss %', step=0.1)/100

short_take_level_1 = strategy.position_avg_price * (1 - short_tp1_inp)
short_take_level_2 = strategy.position_avg_price * (1 - short_tp2_inp)
short_stop_level = strategy.position_avg_price * (1 + short_sl_inp)



///Strategy_Conditions
/// LONG ///
entry_long =(crossover(RSI_VWAP_long, RSI_VWAP_overSold_long) and leadLine2<leadLine1) or (crossunder(mf,mfi_lower) and leadLine2<leadLine1)
entry_price_long=valuewhen(entry_long,close,0)
exit_long =crossunder(RSI_VWAP_long, RSI_VWAP_overBought_long)

/// SHORT ///

entry_short =crossunder(RSI_VWAP_short, RSI_VWAP_overBought_short) and leadLine2>leadLine1 or (crossover(mf,mfi_upper) and leadLine2>leadLine1)
entry_price_short=valuewhen(entry_short,close,0)
exit_short =crossover(RSI_VWAP_short, RSI_VWAP_overSold_short)

////// BACKTEST PERIOD ///////
testStartYear = input(2019, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)

testPeriod() => true

if testPeriod()

    if strategy.position_size == 0 or strategy.position_size > 0 and rvi>benchmark
        strategy.entry("long", true, when = entry_long, comment="Insert Enter Long Comment")
    strategy.exit("TP1","long", qty_percent=long_tp1_qty, limit=long_take_level_1, stop=long_stop_level)
    strategy.exit("TP2","long", qty_percent=long_tp2_qty, limit=long_take_level_2, stop=long_stop_level)
    strategy.close("long", when=exit_long, comment = "Insert Exit Long Comment")

    if strategy.position_size == 0 or strategy.position_size < 0 and rvi>benchmark
        strategy.entry("short", false, when = entry_short, comment="Insert Enter Short Comment")
    strategy.exit("TP1","short", qty_percent=short_tp1_qty, limit=short_take_level_1, stop=short_stop_level)
    strategy.exit("TP2","short", qty_percent=short_tp2_qty, limit=short_take_level_2, stop=short_stop_level)
    strategy.close("short", when=exit_short, comment = "Insert Exit Short Comment")


// LONG POSITION
plot(strategy.position_size > 0 ? long_take_level_1 : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="1st Long Take Profit")
plot(strategy.position_size > 0 ? long_take_level_2 : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="2nd Long Take Profit")
plot(strategy.position_size > 0 ? long_stop_level : na, style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=1, title="Long Stop Loss")


// SHORT POSITION
plot(strategy.position_size < 0 ? short_take_level_1 : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="1st Short Take Profit")
plot(strategy.position_size < 0 ? short_take_level_2 : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="2nd Short Take Profit")
plot(strategy.position_size < 0 ? short_stop_level : na, style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=1, title="Long Stop Loss")

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