Diese Strategie trägt den Namen
Wenn der RSI über 50 liegt, wird er als bullisches Signal betrachtet. Dies zeigt an, dass der Markt im Gleichgewicht zur bullischen Zone ist. Wenn der 9-Tage-SMA über dem 100-Tage-SMA liegt, bedeutet dies, dass der kurzfristige Trend besser ist als der langfristige Trend, und wir können eine Long-Position eingehen. Darüber hinaus, wenn der kurzfristige 9-Tage-SMA eine relative Veränderung von mehr als 6% gegenüber dem Preis aufweist, zeigt dies eine Beschleunigung des kurzfristigen Trends an, was auch ein Eintrittssignal ist.
Wenn Sie bereits in einer Long-Position sind, wird diese Strategie einen parabolischen SAR-Trailing-Stop verwenden, um Gewinne zu erzielen.
Diese Strategie kombiniert Trendindikatoren und Oszillatoren, so dass sie den Markt betreten kann, wenn ein klarer Trend auftritt, während Perioden, in denen der Markt umkehrt, vermieden werden, wodurch das Handelsrisiko stark reduziert wird.
Ein weiteres Beispiel ist der Anlagehandel mit hoher Frequenz, bei dem die Investoren mit hoher Frequenz handeln.
Diese Strategie stützt sich auf Indikatoren wie RSI und SMA, die eine gewisse Verzögerung aufweisen.
Außerdem tragen hohe Handelsfrequenzen höhere Handelskosten mit sich. Wenn die Handelsfrequenz zu hoch ist, können sich die angesammelten Handelsgebühren auch auf den Gewinn auswirken.
Diese Strategie kann in Betracht gezogen werden, mehr Indikatoren zur Bestimmung von Ein- und Ausstiegssignalen einzubeziehen, z. B. Volumenindikatoren hinzuzufügen, um falsche Ausbrüche zu vermeiden.
Darüber hinaus kann die Optimierung von Handelsprodukten, Zyklusparametern durchgeführt werden, um die beste Parameterkombination zu finden.
Diese Strategie
/*backtest start: 2024-01-24 00:00:00 end: 2024-01-31 00:00:00 period: 1m basePeriod: 1m 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/ // © Coinrule //@version=5 strategy("Short Term RSI and SMA Percentage Change", overlay=true, initial_capital=1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1) showDate = input(defval=true, title='Show Date Range') timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 5, 1, 0, 0) notInTrade = strategy.position_size <= 0 //==================================Buy Conditions============================================ //RSI length = input(14) rsi = ta.rsi(close, length) buyCondition1 = rsi > 50 //MA SMA9 = ta.sma(close, 9) SMA100 = ta.sma(close, 100) plot(SMA9, color = color.green) plot(SMA100, color = color.blue) buyCondition2 = (SMA9 > SMA100) //Calculating MA Percentage Change buyMA = (close/SMA9) buyCondition3 = buyMA >= 0.06 if (buyCondition1 and buyCondition2 and buyCondition3 and timePeriod) //and buyCondition strategy.entry("Long", strategy.long) //==================================Sell Conditions============================================ // Configure trail stop level with input options longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01 shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01 // Determine trail stop loss prices longStopPrice = 0.0 shortStopPrice = 0.0 longStopPrice := if strategy.position_size > 0 stopValue = close * (1 - longTrailPerc) math.max(stopValue, longStopPrice[1]) else 0 shortStopPrice := if strategy.position_size < 0 stopValue = close * (1 + shortTrailPerc) math.min(stopValue, shortStopPrice[1]) else 999999 strategy.exit('Exit', stop = longStopPrice, limit = shortStopPrice)