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전략 을 따르는 경향

저자:차오장, 날짜: 2023-10-24 14:47:38
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전반적인 설명

이 전략은 상대 강도 지표 (RSI) 지표의 극단과 단순한 이동 평균 (SMA) 을 필터링하여 추세를 추적하는 것을 결합합니다. RSI가 극단적인 과소매 또는 과소매 수준에 도달하면 SMA 방향에 따라 길고 짧은 방향이 결정됩니다. 이 전략은 미국 주식 지표, 유럽 지표, 아시아 지표, 금, 은 및 기타 품종에 적합합니다. 간단한 RSI 및 SMA 규칙을 통해 트렌드를 효과적으로 포착합니다.

전략 논리

  1. RSI 지표값을 계산하고, 과잉 매수 한계 상한값을 65로 설정하고, 과잉 매수 한계 하한값을 45로 설정합니다.

  2. 트렌드 방향을 결정하기 위해 200일 SMA를 계산합니다.

  3. RSI가 45보다 낮고 가격이 SMA보다 높을 때, 긴 거래가 시작됩니다. RSI가 65보다 높고 가격이 SMA보다 낮으면 짧은 거래가 시작됩니다.

  4. RSI가 75보다 높고 가격이 SMA보다 높으면 긴 포지션을 닫습니다. RSI가 25보다 낮고 가격이 SMA보다 낮으면 짧은 포지션을 닫습니다.

이 전략은 RSI 극한값을 시간 입력과 SMA 방향을 필터링에 사용하여 트렌드를 효과적으로 캡처합니다. RSI 극한값은 잠재적 인 반전을 나타냅니다. SMA 방향은 트레이드가 트렌드에 맞춰진 것을 보장합니다. 함께 합리적인 트레이드와 높은 승률을 보장합니다.

장점

  1. 간단하고 명확한 전략 논리, 이해하기 쉽고 마스터하기 쉽습니다.

  2. 잘 알려진 RSI와 SMA 지표에 기초하고, 쉽게 구현할 수 있습니다.

  3. RSI 극한은 잠재적인 반전 지점을 나타냅니다. SMA 필터는 방향 정확성을 보장합니다.

  4. 합리적인 매개 변수 설정은 과도한 거래를 피합니다.

  5. 지수와 상품과 같은 여러 상품에 적용됩니다.

  6. 트렌드 중에 중요한 가격 변동을 포착합니다.

RSI와 비교했을 때, 전략은 SMA 트렌드 필터를 추가하여 블라인드 롱/쇼트 (blind long/short) 을 피합니다. SMA 시스템과 비교했을 때, 전략은 RSI 극단성을 사용하여 타이밍 효율성을 향상시킵니다. 전반적으로, 실용적인 트렌드 다음 전략을 위해 둘의 강점을 결합합니다.

위험 과 해결책

  1. SMA 사망 교차는 트렌드 반전 위험을 초래합니다. 감수성을 높이기 위해 짧은 SMA 기간을 사용하십시오.

  2. RSI의 오차는 거래가 빠질 위험을 초래합니다. 이상성을 감지하기 위해 MACD와 같은 다른 지표를 추가하십시오.

  3. RSI와 SMA 모두 범위 시장에서 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다. 범위 시장이 감지되면 거래를 중단하십시오.

  4. 부적절한 매개 변수 설정은 오버 트레이딩 또는 놓친 트레이드를 초래합니다. 최적화 매개 변수를 사용하여 최적의 조합을 찾습니다.

  5. 단일 제품 백테스트는 전략을 평가하기에 충분하지 않습니다. 여러 제품에서 검증합니다.

  6. 리브 트레이딩에서 리스크와 자본을 관리합니다.

개선 방향

  1. 다른 제품들에 대한 RSI 기간을 최적화합니다.

  2. SMA 기간을 최적화하고 여러 SMA를 통합합니다.

  3. 더 나은 리스크 통제를 위해 스톱 로스를 추가합니다.

  4. 여러 요소 확인을 위한 다른 지표들을 추가합니다.

  5. 변동성 지표로 입시 시기를 개선합니다.

  6. 동적 최적화를 위한 적응적 매개 변수 시스템을 개발합니다.

  7. 다양한 자본 관리 접근법을 테스트하여 최적화 할 수 있습니다.

  8. 다른 시장 조건에 대한 전략 집합을 만들어라.

결론

RSI 극한 및 SMA 필터 전략은 효과적인 트렌드 추후를 위해 둘의 강점을 결합합니다. 논리는 명확하고 매개 변수는 견고합니다. RSI 또는 SMA 시스템에만 비해 타이밍 효율성과 승률을 크게 향상시키기 위해 여러 제품에서 작동합니다. 매개 변수 최적화 및 스톱 손실과 같은 개선이 가능하며 탄력성과 적응력을 더욱 향상시킵니다. 전반적으로 트렌드 거래자에게 매우 유용하고 효과적인 도구를 제공합니다.

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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*/

// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef

//@version=5

strategy('Relative Strength Index Extremes with 200-Day Moving Average Filte', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=36000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)

// Rsi
rsi_lenght = input.int(14, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)


//Sma
Length1 = input.int(200, title='  SMA Lenght', minval=1)
SMA1 = ta.sma(close, Length1)

//Strategy Logic
Long = rsi_value < 45 and close > SMA1
Long_exit = rsi_value > 75 and close > SMA1

Short = rsi_value > 65 and close < SMA1
Short_exit = rsi_value < 25 and close < SMA1


if Long
    strategy.entry('Long', strategy.long)

if Short
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(Long_exit or Short_exit)

pera(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.5)
los = pera(stoploss)

strategy.exit('SL', loss=los)



//by wielkieef
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