이 전략은 여러 가지 가격 입력에 기초한 RSI 평균을 사용하여 과소매/ 과소매 및 거래 평균 역전을 결정합니다.
RSI 값은 Close, Open, High 등을 기준으로 계산합니다.
RSI 값의 수학적 평균을 받아 RSI 평균을 도출합니다.
0.5 이상의 RSI 평균은 과반 구매를 나타내고 0.5 이하의 과반 판매를 나타냅니다.
RSI 평균 0.5 중점으로 회귀하면 거래 신호가 생성됩니다.
RSI 평균 출구 문턱을 설정하세요. 예를 들어, 0.65보다 긴 긴 문을 닫고 0.35보다 짧은 문을 닫습니다.
간단하고 명확한 거래 논리, 실행하기 쉬운.
RSI 평균은 여러 가지 가격 입력을 사용하여 안정성을 향상시킵니다.
RSI의 거래 신호는 트렌드와 반전을 결합한 반전을 의미합니다.
직관적인 RSI 평균 곡선은 명확한 시각적 거래 신호를 형성합니다.
기본 매개 변수는 간단하고 실용적입니다.
초보자도 쉽게 이해할 수 있고 수정할 수 있는 간결한 코드입니다.
RSI는 손실을 초래하는 잘못된 반전 신호에 유연합니다.
부적절한 RSI 매개 변수와 임계 설정은 성능에 영향을 미칩니다.
단 하나의 RSI 지표에만 의존하면 체계적인 위험이 높아집니다.
가격 역전 유지 힘을 확인하지 못했습니다.
트렌딩 시장은 손실을 낳는 경향이 있습니다.
더 높은 감수성을 위해 RSI 기간을 테스트하고 최적화합니다.
RSI 평균에 대한 가격 입력 효과 평가.
트렌드 필터를 추가하여 트렌드 반대 거래를 피합니다.
반전 신호를 확인하기 위해 다른 요소를 포함합니다.
위험 통제를 위한 동적 정지 메커니즘을 구축
진입을 최적화하고, 손실을 멈추고, 더 높은 효율성을 위해 이익을 취합니다.
이 전략 거래는 RSI는 초보자에게 간단하고 실행 가능한 반전을 의미합니다. 그러나 위험에는 신호 오류와 트렌드가 있습니다. 다중 요인 최적화 및 위험 관리 개선은 신뢰할 수있는 반전 시스템으로 전략을 더 견고하고 효율적으로 만들 수 있습니다.
/*backtest
start: 2022-09-13 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © exlux99
//@version=5
strategy("RSI Average Swing Bot")
long_only=input.bool(true, title="Allow Long entries", group="Entries Type")
short_only=input.bool(true, title="Allow Short entries", group="Entries Type")
rsiohlc4= ta.rsi(ohlc4,50)/100
rsiclose= ta.rsi(close,50)/100
rsiopen= ta.rsi(open,50)/100
rsihigh= ta.rsi(high,50)/100
rsihlc3= ta.rsi(hlc3,50)/100
rsihl2= ta.rsi(hl2,50)/100
hline(0.3, color=color.white, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=2)
hline(0.5, color=color.white, linestyle=hline.style_dotted, linewidth=2)
hline(0.7, color=color.white, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=2)
rsi_avg = (rsiohlc4+rsiclose+rsiopen+rsihigh+rsihl2+rsihlc3)/6
culoare = rsi_avg > 0.50? color.green : rsi_avg<0.50 ? color.red : color.yellow
plot(rsi_avg,color=culoare )
long = rsi_avg > 0.5 and rsi_avg[1]< 0.5
longexit = rsi_avg >= input.float(0.65, step=0.05)
short = rsi_avg < 0.5 and rsi_avg[1] >0.5
shortexit=rsi_avg<=input.float(0.35, step=0.05)
if(long_only)
strategy.entry("long",strategy.long,when=long)
strategy.close("long",when=longexit or short)
if(short_only)
strategy.entry("short",strategy.short,when=short)
strategy.close("short",when=shortexit or long)