이 전략의 핵심 아이디어는 트렌드에 따라 포지션 트레이딩을 구현하기 위해 RSI 지표와 SMA 이동 평균을 결합하는 것입니다. RSI 지표가 과잉 구매 또는 과잉 판매 조건을 표시하면 SMA 이동 평균의 크로스오버 신호에 따라 긴 또는 짧은 포지션을 열거나 닫습니다. 전략은 이익을 창출하기 위해 단기 역전 기회를 발견하는 것을 목표로합니다.
이 전략은 RSI 지표를 사용하여 과잉 구매 또는 과잉 판매시 트렌드 역전 시기를 결정하며, RSI 값이 70 이상으로 과잉 구매를 나타내고 30 이하로 과잉 판매 조건을 나타냅니다. 또한 빠른 및 느린 SMA 라인의 교차를 사용하여 트렌드 방향을 결정합니다. 느린 라인의 위의 빠른 라인의 교차는 상승 신호이며 느린 라인의 아래의 빠른 라인의 교차는 하락 신호입니다.
RSI가 50보다 높고 빠른 SMA가 느린 SMA를 넘으면 긴 포지션을 개척합니다. RSI가 50보다 낮고 빠른 SMA가 느린 SMA를 넘으면 짧은 포지션을 개척합니다. 긴 포지션이 이미 열려있을 때, RSI가 50 이하로 떨어지고 빠른 SMA가 느린 SMA를 넘으면 긴 포지션을 닫고 짧은 포지션을 개척합니다. 짧은 포지션이 이미 열려있을 때, RSI가 50 이상 상승하고 빠른 SMA가 느린 SMA를 넘으면 짧은 포지션을 닫고 긴 포지션을 개척합니다.
이 전략의 주요 거래 논리는 다음과 같습니다.
길이가 14인 RSI 지표 계산
100의 길이의 빠른 SMA를 계산합니다.
길이 150의 느린 SMA를 계산
RSI > 50 및 느린 SMA를 초과하는 빠른 SMA는 긴 신호를 제공합니다.
RSI < 50 및 느린 SMA 이하의 빠른 SMA를 통과하면 짧은 신호가 발생합니다.
신호에 기초한 긴/단기 포지션의 개장 및 폐쇄
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
트렌드와 역전 지표를 결합하면 단기 역전 기회를 파악할 수 있습니다.
RSI 지표는 과잉 구매 및 과잉 판매 조건을 효과적으로 식별 할 수 있습니다.
SMA 크로스오버는 트렌드 방향을 신뢰할 수 있습니다.
전략 논리는 간단하고 명확하며 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
백테스트 결과는 곰 시장에서도 괜찮은 수익을 보여줍니다.
고정 위치 크기를 사용, 빈번한 조정 필요 없습니다
이 전략에는 또한 몇 가지 위험이 있습니다.
실패한 반전 위험. RSI 반전 신호는 항상 신뢰할 수 없으며, 잘못된 파업은 손실을 유발할 수 있습니다.
불분명한 추세. SMA 크로스오버의 거래 신호는 중장기 추세 반전으로 인해 방해받을 수 있습니다.
수수료 영향: 빈번한 거래는 수수료에 의해 크게 영향을 받을 수 있으며, 이윤에 영향을 줄 수 있습니다.
매개 변수 최적화, RSI 길이, SMA 기간은 지속적인 테스트와 조정이 필요합니다.
위프사 위험, 전략적 인 인력 감소는 상당히 많고 심리적 준비가 필요합니다
이러한 위험을 해결하기 위해 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.
신호 품질을 향상시키기 위해 다른 필터를 추가
역전 실패 위험을 줄이기 위해 주요 추세에 따라 포지션 크기를 조정합니다.
거래 빈도 및 수수료 영향을 줄이기 위해 매개 변수를 최적화
단일 거래 손실을 통제하기 위해 스톱 로스를 사용
이 전략은 다음 측면에서도 최적화 될 수 있습니다.
다양한 RSI 매개 변수 조합을 테스트하여 최적의
가장 좋은 SMA 기간 매개 변수를 테스트합니다.
트렌드가 명확하지 않을 때 포지션 크기를 줄이십시오.
신호 필터링을 위해 MACD, KD와 같은 다른 지표를 추가
최적의 스톱 로스 포인트를 찾기 위해 다른 스톱 로스 방법을 테스트합니다.
시장 조건에 따라 포지션 사이즈 전략을 최적화
더 똑똑한 스톱 손실 및 엔트리를 위해 고급 오더 유형을 사용
전체적으로 이것은 전형적인 단기 평균 반전 전략이며, RSI 지표와 SMA 이동 평균의 조합을 활용하여 단기 과소매 및 과소매 반전에서 이익을 얻을 수 있습니다. 전략은 간단한 논리와 몇 가지 매개 변수의 장점을 가지고 있지만 일부 반전 실패 위험과 트렌드 장애 위험도 있습니다. 지속적인 테스트와 매개 변수 최적화 및 다른 필터를 추가함으로써 승률을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 중지 손실 및 포지션 사이징의 적절한 사용도 매우 중요합니다. 요약하면,이 전략은 단기 시스템으로 매우 실용적이며 시도 할 가치가 있습니다.
/*backtest
start: 2022-10-02 00:00:00
end: 2023-10-08 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/
// © Coinrule
//@version=5
strategy('RSI and SMA',
overlay=true,
initial_capital=1000,
process_orders_on_close=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=30,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.1)
showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 1, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0
//==================================Buy Conditions============================================
//RSI
length = input(14)
rsi = ta.rsi(close, length)
//SMA
fastEMA = ta.sma(close, 100)
slowEMA = ta.sma(close, 150)
plot(fastEMA, color = color.green)
plot(slowEMA, color = color.blue)
bullish = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) and rsi > 50
bearish = ta.crossover(slowEMA, fastEMA) and rsi < 50
strategy.entry("Long", strategy.long, when=bullish and timePeriod)
strategy.close("Exit", when=bearish)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=bearish and timePeriod)
strategy.close("Exit", when=bullish)