Die Connors Dual Moving Average RSI Reversal Trading Strategy kombiniert den Relative Strength Index (RSI) und zwei gleitende Durchschnitte, um Umkehrhandelsmöglichkeiten mit hoher Wahrscheinlichkeit zu identifizieren.
Diese Strategie verwendet sowohl RSI als auch doppelte gleitende Durchschnitte, um Markttrends zu bestimmen. Erstens berechnet sie einen 2-Perioden-RSI, um kurzfristige Trendumkehrungen zu beurteilen. Zweitens berechnet sie einen 200-Perioden-gleitenden Durchschnitt, um die langfristige Trendrichtung zu bestimmen.
Eintrittssignale: Gehen Sie lang, wenn der RSI unter dem Überverkaufsbereich liegt (Standard 5) und der kurzfristige Preis über dem langfristigen Preis liegt; Gehen Sie kurz, wenn der RSI über dem Überkaufsbereich liegt (Standard 95) und der kurzfristige Preis unter dem langfristigen Preis liegt.
Ausgangssignale: Ausgang, wenn der 5-Perioden-Kurzzeit- gleitende Durchschnitt ein Signal entgegengesetzt zur Eintrittsrichtung gibt; oder Stop-Loss (Standardsverlust von 3%).
Diese Strategie kombiniert mehrere Indikatoren zur Beurteilung der Marktstruktur und kann die Genauigkeit des Handels verbessern.
Diese Strategie birgt einige Risiken:
Diese Strategie kann in mehreren Aspekten optimiert werden:
Die Connors Dual Moving Average RSI Reversal Trading Strategy erfasst Marktumkehrungen bei hohen Wahrscheinlichkeitspositionen, indem sie RSI-Umkehrsignale mit doppelten gleitenden Durchschnitten filtert. Diese Strategie nutzt mehrere Indikatoren, um die Stabilität zu verbessern.
/*backtest start: 2023-10-21 00:00:00 end: 2023-11-16 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Connors RSI-MA Strategy", overlay=true) // Strategy parameters rsiLength = input(2, title="RSI Length") maLength = input(200, title="MA Length") exitMaLength = input(5, title="Exit MA Length") overboughtThreshold = input(95, title="Overbought Threshold") oversoldThreshold = input(5, title="Oversold Threshold") stopLossPercentage = input(3, title="Stop Loss Percentage") // 2-period RSI rsi2 = ta.rsi(close, rsiLength) // 200-period MA ma200 = ta.sma(close, maLength) // 5-period MA for exit signals ma5_exit = ta.sma(close, exitMaLength) // Positive trend condition positiveTrend = close > ma200 // Negative trend condition negativeTrend = close < ma200 // Buy and sell conditions buyCondition = rsi2 < oversoldThreshold and positiveTrend sellCondition = rsi2 > overboughtThreshold and negativeTrend // Exit conditions exitLongCondition = close > ma5_exit exitShortCondition = close < ma5_exit // Stop Loss stopLossLevelLong = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercentage / 100) stopLossLevelShort = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPercentage / 100) // Strategy logic if (buyCondition) strategy.entry("Buy", strategy.long) if (sellCondition) strategy.entry("Sell", strategy.short) if (exitLongCondition or close >= stopLossLevelLong) strategy.close("Buy") if (exitShortCondition or close <= stopLossLevelShort) strategy.close("Sell") // Plotting plot(ma200, title="200 MA", color=color.blue) plot(ma5_exit, title="Exit MA", color=color.red) // Plot stop loss levels plotshape(series=stopLossLevelLong, title="Long Stop Loss", color=color.green, style=shape.triangledown, size=size.small) plotshape(series=stopLossLevelShort, title="Short Stop Loss", color=color.red, style=shape.triangleup, size=size.small)