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스윙 듀얼 이동 평균 및 RSI 크로스오버 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-01 11:48:51
태그:

이 전략은 이중 이동 평균과 RSI 지표를 통합하여 긴 지점과 짧은 지점 사이의 교차 거래 전략을 구성합니다. 단기 지표와 불필요한 소음 거래를 피하면서 중장기 트렌드를 포착 할 수 있습니다.

전략 논리

이 전략은 빠른 이동 평균 (EMA 59 및 EMA 82) 및 느린 이동 평균 (EMA 96 및 EMA 95) 으로 구성된 두 개의 이동 평균 세트를 채택합니다. 가격이 빠른 EMA를 넘을 때 길고 가격이 빠른 EMA를 넘을 때 짧습니다. 한편, RSI 지표의 과잉 구매 및 과잉 판매 영역은 거래 신호 및 스톱-로스를 확인하는 데 사용됩니다.

특히, 빠른 EMA가 느린 EMA를 넘을 때 긴 신호가 생성됩니다. 이 시점에서 RSI가 30 (가장 팔린 영역) 이면, 긴 이동. 빠른 EMA가 느린 EMA를 넘을 때 짧은 신호가 생성됩니다. 이 시점에서 RSI가 70 (가장 팔린 영역) 을 넘으면 짧은 이동.

이중 이동 평균을 사용하는 것의 장점은 중장기 트렌드의 변화를 더 잘 인식하는 것입니다. RSI는 가짜 브레이크오웃에서 약간의 소음 거래를 필터합니다.

장점

이중 이동 평균으로 중장기 동향을 파악합니다.
RSI 지표와 함께 필터 노이즈 거래
트렌드를 따르는 것과 평균 리버션 거래를 결합합니다
단순하고 명확한 논리

위험 분석

주로 범위에 묶인 시장에서, 이동 평균 신호는 윙사 (whipsaws) 의 대상이 될 수 있습니다.
RSI 지표도 특정 시장 조건에서 실패합니다.
스톱 로스 배치는 너무 느슨하거나 너무 단단하지 않도록 신중해야 합니다.

개선 영역

더 긴 사이클 이동 평균 조합을 테스트
다른 매개 변수 조정 예를 들어 RSI 과잉 구매 / 과잉 판매 영역의 문턱을 시도
거래량과 같은 추가 필터를 추가합니다
스톱 손실 전략을 최적화하고, ATR와 동적 스톱 손실을 통합합니다.

요약

이 전략은 이중 이동 평균과 RSI 지표의 평균 반전 거래의 추세를 통합합니다. 이중 EMA는 중장기 트렌드 방향을 추적하며, RSI는 거래 신호의 유효성과 스톱 로스를 확인합니다. 이것은 길고 짧은 간 간단하고 실용적인 크로스오버 전략입니다. 매개 변수 조정 및 최적화로 다른 시장 환경에 적응 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Swing Hull/rsi/EMA Strategy", overlay=true,default_qty_type=strategy.cash,default_qty_value=10000,scale=true,initial_capital=10000,currency=currency.USD)

//A Swing trading strategy that use a combination of indicators, rsi for target, hull for overall direction enad ema for entering the martket.
// hull ma copied from syrowof HullMA who copied from mohamed982 :) thanks both
// Performance 

n=input(title="period",defval=500)

n2ma=2*wma(close,round(n/2))
nma=wma(close,n)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(n))

n2ma1=2*wma(close[1],round(n/2))
nma1=wma(close[1],n)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(n))

n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
c=n1>n2?green:red
ma=plot(n1,color=c)



// RSi and Moving averages

length = input( 14 )
overSold = input( 70)
overBought = input( 30)
point = 0.0001
dev= 2

fastLength = input(59)
fastLengthL = input(82)
slowLength = input(96)
slowLengthL = input(95)
price = close

mafast = ema(price, fastLength)
mafastL= ema(price, fastLengthL)
maslow = ema(price, slowLength)
maslowL = ema(price, slowLengthL)
vrsi = rsi(price, length)
cShort =  (crossunder(vrsi, overBought))

condDown = n2 >= n1
condUp = condDown != true
closeLong =  (crossover(vrsi, overSold))
closeShort = cShort 


// Strategy Logic
longCondition = n1> n2
shortCondition = longCondition != true

col =condUp ? lime : condDown ? red : yellow
plot(n1,color=col,linewidth=3)


if (not na(vrsi))
    if shortCondition    
        if (price[0] < maslow[0] and price[1] > mafast[1]) //cross entry
            strategy.entry("SYS-SHORT", strategy.short, comment="short")
strategy.close("SYS-SHORT", when=closeShort) //output logic

if (not na(vrsi))
    if longCondition // swing condition          
        if (price[0] < mafast[0] and price[1] > mafast[1]) //cross entry
            strategy.entry("SYS-LONG", strategy.long, comment="long")
strategy.close("SYS-LONG", when=closeLong) //output logic


// Stop Loss 


sl = input(75)
Stop = sl * 10
Q = 100


strategy.exit("Out Long", "SYS-LONG", qty_percent=Q, loss=Stop)
strategy.exit("Out Short", "SYS-SHORT", qty_percent=Q, loss=Stop)



//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)

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