Strategi Perdagangan CMARSI
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi perdagangan CMARSI adalah strategi mengikuti tren yang menggabungkan indikator RSI dan garis rata. Ini menggunakan indikator RSI yang diperbaiki untuk mengidentifikasi tren, dan menggunakan garis rata sebagai sinyal untuk menentukan masuk dan keluar.
Analisis Prinsip
Strategi CMARSI menggunakan indikator RSI yang lebih baik, yang dikenal sebagai Connor RSI. RSI Connor menggabungkan RSI klasik, RSI overhead, dan ROC. Rumusnya adalah:
Connors RSI = (RSI + RSI rata-rata rata-rata + persentase ROC) / 3
RSI menggunakan siklus 3 hari, RSI menggunakan siklus 2 hari, dan ROC menggunakan siklus 100 hari.
Keuntungan dari RSI Connors adalah penggabungan beberapa indikator yang dapat mengidentifikasi perubahan tren dengan lebih akurat. Ketika RSI Connors melewati batas 40 untuk melihat lebih banyak sinyal, ketika melewati batas 70 untuk melihat lebih banyak sinyal.
Strategi CMARSI didasarkan pada Connor RSI, dengan tambahan faktor garis rata-rata. Strategi ini menghitung garis rata-rata 2 hari, dan menggunakan RSI Connor dan garis rata-rata sebagai sinyal perdagangan. Aturan perdagangan spesifik adalah:
Ketika Connors melewati batas 40 di RSI dan golden forks 2 hari rata-rata, melakukan tambahan masuk.
Ketika Connor RSI melewati 70 dan mati di 2 hari rata-rata, posisi kosong pergi.
Dengan memanfaatkan filter rata-rata, Anda dapat menghindari beberapa sinyal palsu yang muncul pada RSI Connors, sehingga meningkatkan stabilitas strategi.
Analisis Keunggulan
Keuntungan terbesar dari strategi CMARSI adalah mengintegrasikan beberapa indikator untuk mengidentifikasi tren, menghindari keterbatasan satu indikator RSI. Secara khusus, strategi ini memiliki beberapa keuntungan:
Indikator RSI Connors lebih stabil daripada RSI klasik dan dapat secara akurat mengidentifikasi titik-titik perubahan tren.
Pendahuluan garis rata efektif menyaring sebagian dari kebisingan, menghindari kehancuran.
Kombinasi multi-indikator dapat meningkatkan peluang menang dengan mengikuti tren.
Aturan transaksi sederhana, jelas, dan mudah diterapkan.
Sebagai strategi untuk mengikuti tren, Anda dapat sepenuhnya menangkap keuntungan dari tren garis tengah dan panjang.
Analisis risiko
Risiko utama dari strategi CMARSI berasal dari kesalahan penilaian tren dan pengaturan posisi stop loss.
Indikator RSI Connors mengirimkan sinyal yang salah, menyebabkan entri yang tidak perlu. Parameter dapat disesuaikan dengan tepat, atau menambahkan konfirmasi pada indikator autres.
Penetapan posisi stop loss tidak masuk akal, mungkin stop loss terlalu dini atau terlalu besar. Posisi stop loss harus dioptimalkan untuk berbagai varietas dan lingkungan pasar.
Dalam situasi yang bergolak, filter rata-rata mungkin tidak efektif, dan parameter strategi harus dioptimalkan.
Operasi jangka panjang dapat menyebabkan overoptimisasi, dan harus diperiksa kembali secara teratur dan menyesuaikan parameter sesuai dengan kondisi pasar.
Arah optimasi
Strategi CMARSI dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
Optimalkan parameter RSI Connor untuk berbagai siklus dan varietas.
Cobalah berbagai jenis garis rata untuk meningkatkan efek filter.
Menambahkan indikator lain seperti MACD, Brin dan lain-lain untuk mengkonfirmasi sinyal perdagangan.
Mengoptimalkan strategi stop loss, mengatur stop loss bergerak yang masuk akal atau stop loss diferensial.
Pemilihan varietas yang diperdagangkan, sehingga strategi lebih cocok untuk varietas tertentu.
Menggunakan metode Walk Forward Analysis untuk mengoptimalkan parameter secara teratur dan menghindari overoptimalisasi.
Meringkaskan
Strategi CMARSI menggabungkan penggunaan Connor RSI dan rata-rata indikator, dengan mengikuti tren untuk perdagangan medium dan panjang. Strategi ini stabil, mudah untuk diterapkan, dapat secara efektif melacak tren untuk mendapatkan keuntungan. Kita harus terus mengoptimalkan parameter strategi untuk lingkungan pasar, dan melakukan manajemen risiko, maka kita bisa mendapatkan keuntungan yang lebih baik.
/*backtest
start: 2022-09-19 00:00:00
end: 2023-09-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
src = close, lenrsi = 3, lenupdown = 2, lenroc = 100, malengt = 2, low = 40, high = 70, a = 1
updown(s) =>
isEqual = s == s[1]
isGrowing = s > s[1]
ud = 0.0
ud := isEqual ? 0 : isGrowing ? (nz(ud[1]) <= 0 ? 1 : nz(ud[1])+1) : (nz(ud[1]) >= 0 ? -1 : nz(ud[1])-1)
ud
rsi = rsi(src, lenrsi)
updownrsi = rsi(updown(src), lenupdown)
percentrank = percentrank(roc(src, 1), lenroc)
crsi = avg(rsi, updownrsi, percentrank)
MA = sma(crsi, malengt)
band1 = 70
band0 = 40
ColorMA = MA>=band0 ? lime : red
p1 = plot(MA, title="BuyNiggers", style=line, linewidth=4, color=ColorMA)
p2 = plot(low, title="idk", style=line, linewidth=2, color=blue)
p3 = plot(high, title="idk2", style=line, linewidth=2, color=orange)
//@version=2
strategy("CMARSI")
if crossover(MA,band0)
strategy.entry("buy", strategy.long, when=strategy.position_size <= 0)
if crossunder(MA,band1)
strategy.exit("sell", "buy", profit=1000000, stop=10000000)
plot(strategy.equity)