이 전략은 트렌드 트레이딩을 위해 트렌드 방향과 과잉 구매/ 과잉 판매 수준을 결정하기 위해 MACD와 RSI 지표를 결합합니다. MACD가 제로선을 넘어서고 RSI가 과잉 구매/ 과잉 판매 임계치를 넘었을 때 긴/ 짧은 순위를 취합니다.
주요 논리:
MACD 라인 및 신호 라인 (MACD의 EMA) 을 계산합니다.
델타는 그들의 차이입니다. 가격 동력 변화를 표현합니다.
과잉 매수/ 과잉 판매 조건을 측정하기 위한 RSI
델타가 제로 라인을 넘어서고 RSI가 과잉 매입되면 장거리 (디폴트 70)
델타가 0선 아래로 넘어가고 RSI가 과잉 판매되면 단축 (디폴트 30)
모멘텀 방향의 MACD, 과잉 구매/판매의 RSI - 콤보는 많은 잘못된 신호를 필터합니다.
필터링 신호를 위한 두 개의 지표를 결합합니다.
MACD는 동력을 측정하고, RSI는 과잉 구매/판매를 측정합니다.
다른 시장에 대한 구성 가능한 매개 변수
트렌드 거래 전략의 명확한 근거
단일 지표 조합의 제한된 효과
손해를 막지 않고, 거래당 손해를 통제할 수 없습니다.
위치 크기를 고려하지 않습니다.
완화:
다른 지표를 테스트하고 최적의 조합을 찾습니다
후속 또는 하드 스톱 손실을 추가
계정 크기와 변동성을 기준으로 하는 포지션 크기
다른 지표 조합과 MACD를 테스트합니다.
안정성을 위한 매개 변수를 최적화
가짜 파장을 피하기 위해 트렌드에 따라 신호를 필터링합니다.
수익을 보호하기 위해 후속 스톱 손실을 사용
신호 품질을 판단하기 위한 ML
이 전략은 탄탄한 트렌드 결정을 위해 MACD와 RSI를 결합합니다. 매개 변수 최적화, 스톱 로스, 지능형 필터 등을 통해 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 추가 향상을위한 효과적인 트렌드 거래 프레임워크를 제공합니다.
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("MACD RSI Strategy", overlay=true)
fastLength = input(12)
slowlength = input(26)
MACDLength = input(9)
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
// RSI
length_rsi = input( 14 )
overSold = input( 30 )
overBought = input( 70 )
price = close
vrsi = rsi(price, length_rsi)
//
if (not na(vrsi))
if (crossover(delta, 0) and crossover(vrsi, overBought ))
strategy.entry("MacdLE", strategy.long, comment="LE")
if (crossunder(delta, 0) and crossunder(vrsi, overSold))
strategy.entry("MacdSE", strategy.short, comment="SE")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)