ChaoZhang
개요
RSI 지표 돌파 거래 전략은 RSI 지표에 기반한 돌파 거래 전략이다. 이 전략은 RSI 지표를 사용하여 과매매 현상을 식별하고, 이동 평균과 결합하여 트렌드 방향을 판단하고, RSI 지표가 과매매되거나 과매매 될 때 역전 거래하여 가격 조정 후의 트렌드 변화를 포착한다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 원칙에 기초하고 있습니다.
RSI 지표가 과매매선 (기본 70) 을 넘으면, 자산이 과매매되었다는 것을 의미하며, 이 때 포커스 거래가 이루어집니다.
RSI 지표가 오버소드 범위를 넘어서서 오버소드 라인 (기본 30) 을 넘어서면 과잉 거래가 이루어집니다.
SMA 이동 평균과 결합하여 큰 트렌드를 판단하고, 큰 트렌드 방향이 RSI 지표 거래 신호와 일치하는 경우에만 입문하십시오.
특히, 이 전략은 다음과 같은 내용을 담고 있습니다.
입력 SMA 주기 (기본 200), RSI 주기 (기본 14), RSI 입점선 (기본 34), 중지선 (기본 30), 중지선 (기본 50);
SMA와 RSI를 계산합니다.
RSI 상의 입구선과 SMA 상의 마감 가격에 더 많은 입구를 할 때;
더 많은 금액을 지불한 후, 이전 종료 가격보다 더 낮은 가격으로 스톱 로스를 업데이트합니다.
다음의 경우에도 상쇄 포지션이 추가됩니다: a) RSI 아래의 스톱 로드; b) RSI의 스톱 로드; c) 종결 가격의 스톱 로드;
“전략은 더 많이 하는 것, 더 적게 하는 것이 아니다.
이 전략은 RSI 지표의 오버 바이 오버 셀 특성을 활용하여 역전점을 식별하여 가격 조정 후의 새로운 트렌드를 포착합니다. SMA와 결합하여 큰 트렌드를 확인한 후 RSI 타겟팅 오버 바이 오버 셀 시점에 진입하여 RSI 지표의 장점을 최대한 활용하고 가짜 신호를 제어합니다.
우위 분석
간단한 이동 평균 전략에 비해 이 전략은 다음과 같은 장점이 있다:
RSI를 이용해서 오버보이와 오버소드를 판단할 수 있고, 반전점을 더 정확하게 식별할 수 있습니다.
큰 트렌드 방향과 RSI 지표가 일치하는 경우에만 입찰하면 가짜 신호를 줄이고 승률을 높일 수 있습니다.
스톱패스 메커니즘을 설정하면 위험과 수익을 능동적으로 제어할 수 있습니다.
“지난 몇 년 동안, 우리는 더 많은 수익을 얻을 수 있는 새로운 스톱로드를 도입하여 스톱로드가 가격을 추적하도록 했습니다.
전략 규칙은 간단하고 명확하며, 이해하기 쉽고 실행하기 쉬우며, 초보자 연습에 적합하다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
RSI 지표가 가짜 신호를 보내는 확률은 여전히 존재하며,ategy는 거래량과 같은 다른 지표의 필터 신호와 결합 할 수 있습니다.
고정된 입시, 중단, 정지 매개 변수 설정은 모든 품종과 시장 환경에 적용되지 않을 수 있으며, 동적 최적화를 고려할 수 있습니다.
실제 거래의 간격과 수수료가 거래비용을 고려하지 않고 수익에 영향을 미칠 수 있습니다.
공백을 채우지 않으면 공백 거래 기회를 놓치게 될 수 있습니다. 공백 거래 규칙을 추가하는 것이 좋습니다.
자금 관리 규칙을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 거래당 일부 자금을 투입하여 단독 손실을 제어합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
다른 지표의 필터링 신호를 추가하는 것, 예를 들어 비정상적인 거래량;
기계학습을 활용하여 변수를 동적으로 최적화하여 시장 환경의 변화에 적응합니다.
“내외선거래법”을 추가하여 하향세를 잡는 것.
거래 비용 요소를 고려하고, 품종 특성에 따라 스톱 스 매개 변수를 조정합니다.
자금 관리 모듈을 추가하는 것, 예를 들어 단독 리스크 포트 컨트롤;
회귀를 최적화하고, 전략의 효율성을 높이기 위해 변수 조합을 선택하십시오.
요약하다
RSI 지표 뚫는 거래 전략은 추세와 역전 전략의 장점을 통합한다. 역전 기회를 식별하면서 위험을 제어하고, 초보자 거래자에게는 친화적입니다. 그러나 이 전략은 더 복잡한 시장 환경에 적응하기 위해 여전히 최적화되어야합니다.
/*backtest
start: 2022-09-30 00:00:00
end: 2023-10-06 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/
// © abdllhatn
//@version=5
// strategy("Alpha RSI Breakout Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100)
// Inputs
sma_length = input(200, title="SMA Length")
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
rsi_entry = input(34, title="RSI Entry Level")
rsi_stop_loss = input(30, title="RSI Stop Loss Level")
rsi_take_profit = input(50, title="RSI Take Profit Level")
// Indicators
sma_value = ta.sma(close, sma_length)
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)
var bool trailing_stop_activate = false
var float trailingStop = na
var float lastClose = na
// Conditions
longCondition = ta.crossover(rsi_value, rsi_entry) and close > sma_value
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
trailingStop := na
lastClose := na
trailing_stop_activate := false
if (strategy.position_size > 0)
if (na(lastClose) or close < lastClose)
lastClose := close
trailingStop := close
if (rsi_value >= rsi_take_profit)
trailing_stop_activate := true
if (trailing_stop_activate and not na(trailingStop) and close < trailingStop)
strategy.close("Buy")
if (rsi_value <= rsi_stop_loss)
strategy.close("Buy")
if (not trailing_stop_activate and rsi_value >= rsi_take_profit)
strategy.close("Buy")
if (trailing_stop_activate and rsi_value >= rsi_take_profit)
strategy.close("Buy")
// Plot
plot(sma_value, color=color.red, linewidth=2)
plot(rsi_value, color=color.blue, linewidth=2)