이 전략은 중장기 이동평균 사이의 격차를 깨는 시점에 낮은 구매점과 높은 판매점을 식별하기 위해 RSI (RSI) 와 이동평균을 결합하여 극단기 회전 기회를 포착하는 것을 목표로합니다.
2주기 RSI를 계산하여 최근 2일 가격 변화 비율을 반영합니다.
5일 및 200일 간편 이동 평균은 단기 및 장기 트렌드 지표로 작용합니다.
가격이 200일 MA를 넘어서지만 5일 MA를 넘어서고 RSI ((2) < 5이 되면 과판된 것으로 간주하고, 긴 거래가 됩니다.
가격이 200일 MA보다 낮지만 5일 MA보다 높고, RSI가 (2) > 90일 때, 과잉 매입된 것으로 간주하면 단축됩니다.
가격이 다시 5일 MA를 깨면, 반전 확정, 닫기
RSI(2) 는 초단기 반전을 빠르게 감지할 수 있는 높은 감수성을 가지고 있습니다.
MA와 결합하면 반전 신호에 유효성을 더하고, 윙사브를 피합니다.
백테스트는 가격 제한과 최대 DD 제어 가능한 주식에서 괜찮은 결과를 보여줍니다.
간단하고 우아한 코드, 몇 가지 매개 변수, 구현하기 쉬운
민감한 지표에 의존하여 잘못된 신호에 취약하여 매개 변수는 최적화가 필요합니다.
장기 트렌드나 변화하는 시장에 적응하기 어렵고 수익 변동성이 높습니다.
단 하나의 거래 손실을 제한할 수 없는 스톱 손실이 없습니다.
2년 전의 백테스트 데이터만 더 많은 표본이 필요해
플래시 충돌 같은 극단적인 사건에 적응하지 못합니다.
MA와 RSI 매개 변수의 테스트 조합
반전 신호를 확인하기 위해 볼륨 등을 추가합니다.
이동 또는 백분율 스톱 손실을 구현합니다.
시장 조건에 따라 포지션 크기를 최적화합니다.
길고 짧은 양쪽을 모두 거래합니다.
격차 위험이 있는 주식에 대한 입시 논리를 조정합니다.
견고성을 확인하기 위해 백테스트 기간을 확장합니다.
이 전략은 중장기 격차에서 반전을 파악하기 위해 RSI와 MA로 과반 구매/ 과반 판매 수준을 식별합니다. 장점은 단순성, 속도 및 괜찮은 백테스트 결과입니다. 그러나 제한된 표본, 파라마 튜닝이 필요합니다. 위험 통제가 부족하고 격차 움직임이 약합니다. 잘못된 신호를 줄이고 견고성과 적응력을 향상시키기 위해 더 많은 필터가 필요합니다. 반전을 결정하기 위해 지표 콤보를 사용하는 유용한 아이디어를 제공하지만 대규모 응용에 대한 포괄적인 최적화와 검증이 필요합니다.
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// Algokid code v. 1.00
strategy("AK_RSI 2 Strategy", overlay=true)
RS = rsi(close,2)
ma5 = sma(close,5)
ma200 = sma(close,200)
longCondition = close > ma200 and close < ma5 and RS < 5
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
strategy.close_all(when = close > ma5)
shortCondition = close < ma200 and close > ma5 and RS > 90
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
strategy.close_all(when = close < ma5)