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자동 구매 스칼퍼 전략과 함께 스토카스틱 RSI

저자:차오장, 날짜: 2023-10-31 11:34:47
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전반적인 설명

이 전략은 스토카스틱 RSI 및 EMA 기술 지표에 기반한 자동 바이인 및 홀드 코인 스칼퍼 거래 전략을 구현하는 것을 목표로합니다. BTC에 최적화된 5 분 촛불을 위해 설계되었습니다. 목표는 옆 또는 중요하지 않은 하락 추세 동안 가능한 한 많은 동전을 보유하는 것입니다.

전략 논리

이 전략은 RSI 지표를 사용하여 과잉 구매 및 과잉 판매 수준을 결정하고, 스토카스틱 RSI의 K 및 D 값 사이의 관계를 결합하여 구매 및 판매 신호를 생성합니다.

스토카스틱 RSI K 라인이 20보다 낮을 때 구매 신호를 발사하고, oversold으로 간주되고, K가 D보다 높을 때 세 가지 조건에 따라 판매 여부를 결정합니다. 1) 가격이 1% 이상 상승하고 EMA 반전이 뒤따릅니다. 2) 스토카스틱 RSI K 라인이 D보다 낮습니다. 3) 스톱 로스 가격이 입시 가격의 98.5%에 도달합니다.

또한, 상승 추세에 따른 단기 EMA의 하향 전환도 판매 신호로 간주됩니다.

장점

입시 시기를 위해 스토카스틱 RSI를 사용하는 것이 더 신뢰할 수 있으며 가짜 브레이크오웃을 효과적으로 필터링합니다.
EMA를 포함하면 트렌드 변화 시기를 더 잘 감지할 수 있습니다.
스톱 로스를 적용하면 손실을 효과적으로 제어할 수 있습니다.
동전을 가능한 한 많이 보유하면 거래 빈도와 수수료를 줄일 수 있습니다.

위험성

RSI 지표의 잠재적 인 잘못된 신호. 미세한 조정 RSI 매개 변수는 최적화 할 수 있습니다.
너무 긴 스톱 손실 설정은 손실을 확장시킬 수 있습니다. 적절하게 스톱 손실 비율을 조정합니다.
잘못된 EMA 매개 변수 설정은 트렌드 변화 시기를 놓칠 수 있습니다. 다른 EMA 기간을 테스트합니다.

최적화 방향

최적의 설정을 위해 RSI와 스토카스틱 RSI 매개 변수의 다른 조합을 테스트합니다.
다른 스톱 로스 비율을 사용해 손실 예방과 인출을 균형 잡습니다.
트렌드 변화를 파악하는 최적의 매개 변수를 결정하기 위해 긴 EMA와 짧은 EMA 조합을 테스트합니다.
출입 및 출입 시기의 정확성을 향상시키기 위해 다른 지표를 추가하는 것을 고려하십시오.

요약

이 전략은 입출시기를 결정하기 위해 비교적 견고한 방법을 사용하여 스토카스틱 RSI, EMA 및 기타 지표의 강점을 통합합니다. 매개 변수 최적화 및 위험 관리로 수익성과 안정성에 대한 추가 개선이 가능합니다. 전반적으로 전략 논리는 건전하며 실시간 거래에서 확인하고 최적화 할 가치가 있습니다.

/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Stochastic RSI W Auto Buy Scalper Scirpt III ", shorttitle="Stoch RSI_III", format=format.price, precision=2)
smoothK = input.int(3, "K", minval=1)
smoothD = input.int(3, "D", minval=1)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = ta.rsi(src, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
plot(k, "K", color=#2962FF)
plot(d, "D", color=#FF6D00)
h0 = hline(80, "Upper Band", color=#787B86)
hline(50, "Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
h1 = hline(20, "Lower Band", color=#787B86)

longStopLoss  = strategy.opentrades.entry_price(0)* (.985)

stochDropping = ta.falling(k,2)
shortSma = ta.sma(hlc3,12)
shorterSma = ta.sma(hlc3,3)
plot(shortSma[3])

shortSmaFlip = (ta.change(shortSma,3)>0) and ta.falling(hlc3,1)
shorterSmaFlip = (ta.change(shorterSma,2)>0) and ta.falling(hlc3,1)
messageSellText ='"type": "sell", "symbol": "BTCUSD", "marketPosition": "{{strategy.market_position}}"'

messageBuyText ='"type": "buy", "symbol": "BTCUSD", "marketPosition": {{strategy.market_position}}"'

fill(h0, h1, color=color.rgb(33, 150, 243, 90), title="Background")

strategy.entry("Tech", strategy.long, when=(strategy.position_size <= 0 and k<17 and k>d),alert_message=messageBuyText)
//original: strategy.close("TL", when=(strategy.position_size >= 0 and (k>90 and k<d)))

takeProfit = hlc3 > strategy.opentrades.entry_price(0)*1.01
//longStopLoss  = strategy.opentrades.entry_price(0)* (.995)

strategy.close("Tech", when=(strategy.position_size >= 0 and (k>90 and k<d and stochDropping)) or close<longStopLoss, comment="rsi or Stop sell",alert_message=messageSellText)
//strategy.close("Tech", when=(strategy.position_size >= 0 and close<longStopLoss), comment="stopLoss sell",alert_message=messageSellText)

strategy.close("Tech", when=(shortSmaFlip and k>20 and takeProfit),comment="Sma after profit",alert_message=messageSellText)

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