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황소 시장 구매 하락 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-02 16:21:21
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전반적인 설명

황소 시장 구매 디프 전략은 RSI 지표를 활용하여 황소 시장의 하락을 구매하고 두 배 이동 평균으로 트렌드를 확인하는 것을 목표로합니다. 가격이 상승 추세로 돌아 왔을 때 이동 평균 크로스오버는 수익 징표로 사용됩니다.

전략 논리

전략은 먼저 백테스팅 시작 날짜와 종료 날짜를 설정하고 RSI와 빠른/슬로우 이동 평균의 매개 변수를 구성합니다.

전략 신호 논리는 다음과 같습니다.

RSI가 임계치 (디폴트 35) 아래로 떨어지면 과판 영역을 표시하기 때문에 구매 신호를 유발합니다.
빠른 MA는 느린 MA보다 높아야 합니다. 이는 현재 상승세를 확인하고 통합 구매를 피합니다.
가격이 빠른 MA를 넘고 빠른 MA가 중간 MA를 넘으면, 이윤을 취하기 위해 가까운 신호를 유발합니다.

RSI와 MA 교차 원칙의 합리적인 적용은 황소 시장에서 인기를 끌고 가격이 추세를 재개하면 이익을 얻는 데 도움이됩니다.

이점 분석

RSI는 과잉 판매 수준을 효과적으로 식별합니다.
빠른 / 느린 MAs는 주요 트렌드를 결정하고 시장에서 구매를 피합니다.
MA 크로스오버는 또다시 적시에 수익을 얻는 경향의 재개를 시사합니다.

RSI는 반전 지점을 잡기 위해 매우 적합합니다. RSI가 과소매 영역에 들어갈 때 구매하면 과소매 기회를 정확하게 잠금 할 수 있습니다. 추세를 결정하기 위해 MA를 사용하면 시장 범위를 필터링하고 통합에서 반복 구매를 방지 할 수 있습니다. 마지막으로, MA 크로스오버는 적시에 이익을 취하고 회귀 손실을 피하기 위해 추세를 다시 확인합니다.

위험 분석

부적절한 RSI 매개 변수는 과판 영역을 효과적으로 식별하지 못할 수 있습니다.
MA 매개 변수를 잘못 선택하면 여러 개의 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
조기 또는 지연된 이익 취득

RSI 매개 변수는 너무 넓거나 너무 좁게 설정되면 과잉 판매 수준을 판단하는 정확성을 잃을 수 있습니다. 잘못 선택 된 빠른 또는 느린 MA 기간은 또한 잘못된 트렌드 결정으로 이어질 수 있습니다. 수익 취득 타이밍이 부적절하다면 너무 일찍 추가 수익을 놓칠 수 있으며 너무 늦게 얻은 수익을 희생 할 수 있습니다.

RSI의 매개 변수를 최적화하고, 적절한 MA 기간을 선택하고, 다른 수익제출 메커니즘을 테스트하여 수익제출 성능을 향상시킬 수 있습니다.

최적화 방향

다른 기간의 RSI 매개 변수를 테스트
다른 MA 조합을 시도해보세요
후속 정지, 브레이크아웃 정지 등과 같은 다른 수익 취득 메커니즘을 시도하십시오.
위치 크기를 최적화
거래 비용의 영향을 고려

오버셀드 영역 판단을 최적화하기 위해 다른 RSI 기간을 테스트 할 수 있습니다. 트렌드 결정에 대한 최상의 매개 변수를 찾기 위해 다른 MA 기간 조합을 시도 할 수 있습니다. 후속 중지, 저항 중지와 같은 다른 수익 취득 메커니즘도 테스트 할 수 있습니다. 포지션 사이즈를 최적화하면 위험을 더 잘 제어 할 수 있습니다. 마지막으로 거래 비용을 고려하면 전략을 실시간 거래에 더 가깝게 만들 수 있습니다.

요약

황시장 바이 디프스 전략은 전반적으로 명확하고 합리적인 논리를 가지고 있으며, 트렌딩 시장에서 구매 및 수익 취득 시기를 파악하기 위해 RSI 및 MA 원리를 능숙하게 활용합니다. 매개 변수 최적화, 수익 취득 테스트 및 포지션 사이징 관리를 통해 견고성과 실제 거래 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 간단하고 실용적인 아이디어로,이 전략은 황시장에서 인기를 끌기에 적합하며 포트폴리오에 적당한 이익을 가져올 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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*/

//@version=4
strategy(shorttitle='Buy The Dips in Bull Market',title='Buy The Dips in Bull Market (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
    
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,  title = "From Month")     
fromDay   = input(defval = 10,    title = "From Day")       
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year")       
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month")     
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day")     
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year")       
    
showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range")
    
start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false       // create function "within window of time"
    
    
// RSI inputs and calculations
lengthRSI = input(14, title = 'RSI period', minval=1)
RSI = rsi(close, lengthRSI)

//MA inputs and calculations
inSignal=input(9, title='MAfast')
inlong1=input(50, title='MAslow')
inlong2=input(200, title='MAslow')


MAfast= sma(close, inSignal)
MAslow= sma(close, inlong1)
MAlong= sma(close, inlong2)


RSI_buy_signal= input(35, title='RSI Buy Signal')

    
//Entry
    
    
strategy.entry(id="long", long = true, when = RSI < RSI_buy_signal and MAlong < MAslow and window()) 
    
//Exit
    
    
strategy.close("long", when = close > MAfast and MAfast > MAslow and window())


plot(MAslow, color=color.orange, linewidth=1)
plot(MAfast, color=color.purple, linewidth=1)
plot(MAlong, color=color.blue, linewidth=2)

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