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Kurzfristige Handelsstrategie auf Basis von RSI und SMA

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-01 10:35:30
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Übersicht

Diese Strategie trägt den Namen Kurzfristiger RSI und SMA Prozentsatzänderung. Sie nutzt gängige technische Indikatoren wie RSI und gleitenden Durchschnitt, um den Ein- und Ausstieg von Trades zu bestimmen. Der RSI ist ein Momentumsoszillator mit einem Wert zwischen 0 und 100, wobei ein Wert über 70 als überkauft und unter 30 als überverkauft gilt. Der SMA ist ein einfacher gleitender Durchschnitt, der kurz- und langfristige Preistrends widerspiegeln kann. Diese Strategie baut Ein- und Ausstiegssignale auf der Grundlage dieser beiden Indikatoren auf, und Backtest zeigt, dass sie eine gute Leistung erzielen kann.

Strategie Logik

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.

Analyse der Vorteile

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.

Risikoanalyse

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.

Optimierungsrichtlinien

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.

Schlussfolgerung

Diese Strategie Kurzfristige RSI und SMA Prozentänderung verwendet umfassend gemeinsame technische Indikatoren wie RSI und SMA, um eine kurzfristige Handelsstrategie zu konstruieren. Sie kann ziemlich offensichtliche kurzfristige Trends zum Gewinn erfassen und gleichzeitig Stops haben, um Gewinne zu erzielen. Diese Strategie eignet sich für Anleger, die den Hochfrequenzhandel mögen, aber auch das Risiko einer schnellen Marktumkehr muss beachtet werden. Mit weiterer Optimierung kann diese Strategie bessere Ergebnisse erzielen.


/*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)


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