RSI 트렌드 트래일링 스톱 로스 전략
저자:차오장, 날짜: 2023-12-08 11:41:31태그:
전반적인 설명
이 전략은 RSI 지표를 사용하여 트렌드를 식별하고 이동 평균, 스톱 로스 및 영업 설정으로 트렌드를 확인하는 자동화된 거래 전략이다. RSI가 68을 넘어서 현재 이동 평균이 이전 이동 평균을 넘어서면 긴 거리로 이동하고, RSI가 28 이하로 떨어지고 현재 이동 평균이 이전 이동 평균을 넘어서면 짧은 거리로 이동한다. 스톱 로스 및 영업 포인트도 구성된다.
전략 논리
이 전략은 주로 RSI 지표를 사용하여 트렌드를 결정하기 위해 과소매와 과소매 조건을 식별합니다. RSI의 70 이상의 값은 과소매 상태를 나타내고 30 이하의 값은 과소매 상태를 나타냅니다. 트렌드는 이동 평균에서 황금 십자가 및 죽음의 십자가 신호를 사용하여 확인됩니다. 구체적인 거래 신호는 다음과 같습니다.
긴 신호: RSI가 68을 넘어서 현재 이동 평균이 이전 이동 평균을 넘어서면 긴 신호가 됩니다.
짧은 신호: RSI가 28 이하로 떨어지고 현재 이동 평균이 이전 이동 평균보다 낮을 때, 짧습니다.
스톱 로스 및 취득 설정은 더 느슨한 것에서 더 엄격한 것:
이윤을 가져가기: 이윤을 가져가기 1.4%의 높은 지점에서 50%의 이윤을 가져가기 0.8%의 높은 지점에서 100%의 이윤을 가져가기
긴 스톱 로스: 엔트리 가격보다 2% 아래로 스톱 로스를 설정합니다.
짧은 영업이익: 지점의 50%를 0.4%의 낮은 지점에서 영업이익을 취득하고, 0.8%의 낮은 지점에서 100%의 영업이익을 취득합니다. 쇼트 스톱 로스: 엔트리 가격보다 2%의 스톱 로스를 설정합니다.
또한, 트렌드가 반전되면, 예를 들어, RSI가 30 이하로 떨어지면, 시장에서 전체 긴 포지션을 닫습니다.
장점
- RSI를 사용해서 과잉 구매/ 과잉 판매를 결정해서 높은 가격에 구매하고 낮은 가격에 판매하는 것을 피합니다.
- 주요 트렌드에 반하는 거래를 줄이기 위해 이동 평균을 가진 필터.
- 이윤을 극대화하기 위해 수익 목표를 취합니다.
- 더 넓은 스톱 손실은 약간의 후퇴를 허용합니다.
- 트렌드 역전 기반 포지션 폐쇄는 갑작스러운 사건에 빠르게 반응합니다.
위험성
- RSI 매개 변수 조정이 안 되어서 신호가 정확하지 않습니다.
- 이동평균 매개 변수 조정이 안 좋아서 필터링이 안 좋아
- 너무 큰 손실로 이어지는 스톱 손실.
- 이윤을 너무 밀고, 이윤을 테이블에 두고
- 부적절한 반전 신호가 부적절하게 위치를 닫습니다.
위 위험 요소를 해결하기 위해 광범위한 매개 변수 조정이 이루어져야 합니다. 시장 변동성에 따라 스톱 로스 및 영업이익도 적절하게 설정되어야 합니다. 불필요한 손실을 피하기 위해 반전 신호를 신중하게 사용해야 합니다.
더 나은 기회
이 전략은 다음과 같이 더 개선될 수 있습니다.
- 신호의 정확성을 높이기 위해 볼륨과 같은 필터를 추가합니다.
- 수익을 확보하기 위해 후속 스톱 손실을 구현합니다.
- 이윤을 극대화하기 위해 일부 출구에서 수익을 취하는 후속을 사용하십시오.
- 최적의 매개 변수를 사용하기 위해 기기 전환을 추가합니다.
- 파동적으로 정지를 조정하기 위해 선물에 대한 운반 비용을 포함합니다.
결론
전체적으로 이것은 성숙하고 신뢰할 수있는 트렌드 다음 전략입니다. 그것은 RSI를 사용하여 트렌드를 잘 식별하고 이동 평균과 함께 더 많은 필터를 사용합니다. 또한 합리적인 스톱 손실 및 단계적 인 수익 설정을 구현합니다. 적절하게 조정되면 트렌딩 시장에서 매우 잘 수행 할 수 있습니다. 추가 최적화는 더 나은 성과를 가져올 수 있습니다.
// © CRabbit
//@version=5
// Starting with $100 and using 10% of the account per trade
strategy("RSI Template", shorttitle="RSI", overlay=false, initial_capital=100, default_qty_value=10, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
// RSI Indicator
ma(source, length, type) =>
switch type
"SMA" => ta.sma(source, length)
"Bollinger Bands" => ta.sma(source, length)
"EMA" => ta.ema(source, length)
"SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
"WMA" => ta.wma(source, length)
"VWMA" => ta.vwma(source, length)
rsiLengthInput = input.int(4, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
rsiSourceInput = input.source(close, "Source", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "Bollinger Bands", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA Settings")
maLengthInput = input.int(23, title="MA Length", group="MA Settings")
bbMultInput = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="BB StdDev", group="MA Settings")
up = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
rsiMA = ma(rsi, maLengthInput, maTypeInput)
isBB = maTypeInput == "Bollinger Bands"
plot(rsi, "RSI", color=#7E57C2)
plot(rsiMA, "RSI-based MA", color=color.green)
rsiUpperBand = hline(70, "RSI Upper Band", color=#787B86)
hline(50, "RSI Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
rsiLowerBand = hline(30, "RSI Lower Band", color=#787B86)
fill(rsiUpperBand, rsiLowerBand, color=color.rgb(126, 87, 194, 90), title="RSI Background Fill")
// Configure backtest start date with inputs
startDate = input.int(title="Start Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title="Start Month", defval=6, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title="Start Year", defval=2022, minval=1800, maxval=2100)
// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = (time >= timestamp(syminfo.timezone,
startYear, startMonth, startDate, 0, 0))
// Long and Short buy strategy
// Submit a market open/ close Long order, but only on/after start date
if (afterStartDate)
if rsi > 68 and (rsiMA > rsiMA[1])
strategy.entry("Long Order", strategy.long, comment="ENTER-LONG")
if rsi < 30
strategy.close("Long Order", alert_message="L-CL")
strategy.exit("L-TP1", from_entry="Long Order", limit=high * 1.004, qty_percent=50, alert_message="L-TP1" + str.tostring(high * 1.004))
strategy.exit("L-TP2", from_entry="Long Order", limit=high * 1.008, qty_percent=100, alert_message="L-TP2" + str.tostring(high * 1.008))
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long Order", stop=low * 0.98, alert_message="L-SL" + str.tostring(low * 0.98))
// Submit a market Open/ Close Short order, but only on/after start date
if (afterStartDate)
if rsi < 28 and (rsiMA < rsiMA[1])
strategy.entry("Short Order", strategy.short, comment="ENTER-SHORT")
if rsi > 60
strategy.close("Short Order", alert_message="S-CL")
strategy.exit("S-TP1", from_entry="Short Order", limit=low * 0.996, qty_percent=50, alert_message="S-TP1" + str.tostring(low * 0.996))
strategy.exit("S-TP2", from_entry="Short Order", limit=low * 0.992, qty_percent=100, alert_message="S-TP2" + str.tostring(low * 0.992))
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short Order", stop=high * 1.02, alert_message="S-SL" + str.tostring(high * 1.02))
// MONTHLY TABLE //
prec = input(2, title = "Return Precision")
new_month = month(time) != month(time[1])
new_year = year(time) != year(time[1])
eq = strategy.equity
bar_pnl = eq / eq[1] - 1
cur_month_pnl = 0.0
cur_year_pnl = 0.0
// Current Monthly P&L
cur_month_pnl := new_month ? 0.0 :
(1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
// Current Yearly P&L
cur_year_pnl := new_year ? 0.0 :
(1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
// Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
var month_pnl = array.new_float(0)
var month_time = array.new_int(0)
var year_pnl = array.new_float(0)
var year_time = array.new_int(0)
if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islast))
array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
array.push(month_time, time[1])
if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islast))
array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
array.push(year_time, time[1])
// Monthly P&L Table
var monthly_table = table(na)
if (barstate.islast)
monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)
table.cell(monthly_table, 0, 0, "", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)
for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.new(color.green, transp = 50) : color.new(color.red, transp = 50)
table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor = y_color)
for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
m_col = month(array.get(month_time, mi))
m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.new(color.green, transp = 70) : color.new(color.red, transp = 70)
table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor = m_color)
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