알파 RSI 브레이크아웃 트레이딩 전략은 RSI 지표에 기반한 브레이크아웃 트레이딩 전략이다. 이 전략은 RSI 지표를 사용하여 과잉 구매 및 과잉 판매 조건을 식별하고 트렌드 방향을 결정하기 위해 이동 평균과 결합합니다. RSI 지표가 과잉 구매 또는 과잉 판매 수준에 도달하면 트렌드 변경을 포착하는 것을 목표로 트렌드 트레이드에 진입합니다.
이 전략은 주로 다음과 같은 논리에 기초합니다.
RSI가 과잉 매수 기준 (디폴트 70) 을 초과하면 자산이 과잉 매수된 것으로 간주되고 마감 거래가 개시됩니다.
만약 RSI가 과잉판매 기준 (디폴트 30) 이하로 넘어가면, 자산은 과잉판매로 간주되고 긴 거래를 개시합니다.
SMA 이동 평균은 주요 트렌드를 결정하는 데 사용됩니다. 트렌드가 RSI 신호와 일치 할 때만 거래됩니다.
특히 전략은 다음을 포함합니다.
SMA 기간 (디폴트 200), RSI 기간 (디폴트 14), RSI 엔트리 레벨 (디폴트 34), 스톱 러스 레벨 (디폴트 30), 영업 레벨 (디폴트 50) 에 대한 입력값
SMA와 RSI 값의 계산
긴 포지션은 RSI가 엔트리 레벨을 넘고 클로즈가 SMA를 넘으면 입력됩니다.
긴 오픈 후, 손실 중지 이전 폐쇄의 낮은 업데이트됩니다.
긴 포지션은: a) RSI가 스톱 로스 이하로 떨어지면, b) RSI가 수익을 얻으면, c) Close가 스톱 로스 이하로 떨어지면 닫습니다.
단지 긴 거래만 하얀 거래는 없죠
이 전략은 RSI의 과잉 구매/ 과잉 판매 수준에 의해 전환점을 식별하고 주요 트렌드 방향이 확인된 후 적당한 역동 트렌드 순간에 진입합니다.
간단한 이동 평균 전략에 비해 이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
RSI는 과잉 구매/ 과잉 판매 수준을 통해 반전점을 더 잘 식별합니다.
트레이드는 트렌드가 RSI 신호와 일치할 때만 이루어지며 잘못된 신호를 줄입니다.
스톱 로스 및 수익제도는 위험과 수익을 적극적으로 관리합니다.
후속 스톱은 가격이 호전적으로 움직일수록 더 많은 수익을 올립니다.
단순하고 명확한 규칙, 초보자도 쉽게 이해할 수 있습니다.
이 전략은 또한 몇 가지 위험을 가지고 있습니다.
RSI는 여전히 잘못된 신호를 줄 수 있습니다. 부피와 같은 다른 필터가 추가될 수 있습니다.
고정 엔트리, 스톱 로스, 수익 매개 변수는 모든 자산과 시장 조건에 적합하지 않을 수 있습니다. 동적 최적화를 고려하십시오.
거래 비용은 고려되지 않습니다. 스프레드와 수수료는 이익에 영향을 미칩니다.
단축 기회를 놓치고 짧은 규칙을 추가할 수 있습니다.
적절한 자본 관리 규칙을 고려하십시오. 예를 들어 거래당 최대 위험.
전략이 향상될 수 있는 몇 가지 방법:
부피 이상과 같은 다른 필터를 추가합니다.
기계 학습 방법을 통해 매개 변수를 동적으로 최적화합니다.
하락 추세를 잡기 위해 단축 규칙을 추가합니다.
거래 비용을 고려하고 자산 특성에 따라 매개 변수를 최적화합니다.
자본 관리 모듈, 예를 들어 거래 리스크 제한을 추가합니다.
더 나은 효율성을 위해 매개 변수 조합을 위한 백테스트 최적화
RSI 브레이크아웃 전략은 트렌드 및 역전 전략을 결합합니다. 위험을 제어하는 동안 역전을 식별합니다. 복잡한 시장에 대한 개선이 가능하지만 양자 전략 학습에 간단한 참조 모델을 제공합니다. 적절한 최적화로 수익성 있는 기계적 전략이 될 수 있습니다.
/*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)