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RSI와 SMA 크로스오버 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-04 14:33:24
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전반적인 설명

이 전략은 RSI와 SMA 크로스오버 전략이라고 불리며, 핵심 아이디어는 RSI 지표를 사용하여 과소매와 과소매 조건을 판단하고, SMA 라인의 황금 십자와 죽은 십자 등을 결합하여 거래 신호를 생성하는 것입니다. RSI가 50보다 높고 단기 SMA가 장기 SMA보다 높을 때 장거래하고, RSI가 50보다 낮고 단기 SMA가 장기 SMA보다 낮을 때 단거래합니다.

전략 원칙

이 전략은 주로 RSI 지표와 SMA 이동 평균을 결합하여 거래 신호를 형성합니다. RSI 지표는 증권 가격의 과잉 구매 및 과잉 판매 조건을 판단하는 데 사용됩니다. RSI 지표 50보다 높으면 과잉 구매 영역을 나타내고 50보다 낮으면 과잉 판매 영역을 나타냅니다. SMA 라인의 황금 십자 및 죽은 십자 또한 일반적으로 구매 및 판매 시기를 결정하는 데 사용됩니다. 이 전략은 RSI 지표와 SMA 라인의 십자 신호를 결합하여 거래 의사 결정의 기초를 형성합니다.

특히, RSI 지표가 50보다 높고 단기 SMA가 장기 SMA (골든 크로스) 를 넘어서면, 장거리; RSI 지표가 50보다 낮고 단기 SMA가 장기 SMA (죽은 크로스) 를 넘어서면, 단기 이동한다. 이것은 RSI의 과도한 구매와 과잉 판매 조건을 판단하는 능력과 SMA 골든 크로스 및 죽은 크로스 신호를 모두 활용하여 두 가지를 결합하면 의사 결정의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

이점 분석

RSI 지표 또는 SMA 라인을 단독으로 사용하는 것과 비교하면 이 전략에서 둘을 결합하는 장점은 다음과 같습니다.

그것은 가격의 과잉 구매 및 과잉 판매 조건을 더 정확하게 판단 할 수 있습니다. SMA 라인을만 살펴보면 가격이 이미 과잉 구매 또는 과잉 판매 구역에 진입했을 수 있습니다. RSI만 살펴보면 가격 트렌드의 전환을 완전히 결정할 수 없습니다. 둘을 결합하면 판단에 더 완전한 근거를 형성 할 수 있습니다.
소음 신호를 필터링할 수 있습니다. SMA 라인 황금 십자가와 죽은 십자가에만 의존하면 잘못된 신호가 나타날 수 있습니다. RSI 지표와 결합하면 이러한 소음을 필터링할 수 있습니다.
그것은 더 많은 트렌드 기회를 포착 할 수 있습니다. 시장에서 명확한 추세가있는 경우, RSI에만 의존하면 몇 가지 기회를 놓칠 수 있지만, SMA 라인을 결합하면 더 큰 시장 움직임에 따라 계속 추적하고 참여할 수 있습니다.

요약하자면, RSI와 SMA의 조합은 거래 결정에 대한 더 완전한 기초를 형성하기 위해 서로를 보완합니다. 잘못된 신호를 줄이는 동시에 트렌드를 포착 할 수 있으며, 이로 인해 더 나은 백테스팅 메트릭을 얻을 수 있습니다.

위험 분석

이 전략은 또한 주의해야 할 몇 가지 잠재적인 위험을 가지고 있습니다.

위험 설정 매개 변수. RSI 기간 및 SMA 라인의 길이가 적절하게 설정되어야 합니다. 잘못된 설정은 혼란스러운 거래 신호로 이어질 수 있습니다.
특별한 시장 조건 위험. 특정 특별한 시장 조건 하에서, 지표가 실패 할 수 있습니다. 예를 들어 가격의 제한 / 하락, 중단 후 가격 격차 등. 이러한 경우 신호가 잘못 될 수 있습니다.
마감 위험. 시장의 큰 마감 시 전략 계정도 어느 정도 마감에 직면 할 것입니다. 이것은 포지션 사이즈 관리를 증가시킴으로써 제어 될 수 있습니다.
구현 어려움 위험. RSI와 SMA 라인은 비교적 간단하지만 매개 변수와 실제 수익성을 정밀 조정하려면 특정 기술과 경험이 필요합니다.

최적화 방향

이 전략은 다음 측면에서도 최적화 될 수 있습니다.

다른 매개 변수 설정 하에서 최적의 조합을 테스트. 최적을 찾기 위해 RSI와 SMA를 위해 다른 기간 길이를 시도하십시오.
스톱 로스 메커니즘을 추가해 수익을 확보하고 위험을 통제할 수 있도록 트레일링 스톱 로스, 비율 기반 스톱 등이 필요합니다.
다른 지표와 결합하여 MACD, 볼링거 밴드 등과 같은 신호를 필터하여 거래를 확인하고 오류를 줄이십시오.
제품별로 매개 변수를 차별화합니다. 일부 제품은 최상의 결과를 위해 매개 변수를 차별화 최적화해야 할 수 있습니다.
iSkycan, 변동성 조정 크기 등과 같은 위치 크기를 최적화합니다.

결론

이 전략은 RSI와 SMA의 크로스오버 신호를 결합하여 결정을 내리고, 과도한 구매 / 과도한 판매 조건을 판단 할 수 있으며 트렌드 기회를 포착 할 수 있습니다. 단일 지표와 비교하면 더 정확한 판단과 노이즈 필터링의 장점이 있습니다. 동시에 마감량을 제어하고 매개 변수 조합을 최적화하고 기타 위험을 고려해야합니다. 지속적인 최적화로 더 나은 전략 성능을 얻을 수 있습니다. 요약하면 이것은 전형적인 양적 전략 거래 논리 흐름을 보여주는 간단하고 실용적인 전략입니다.

/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © ExpertCryptoo1

//@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)

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