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RSI2 전략 내일 반전 승률 역시험

저자:차오장, 날짜: 2024-04-29 14:02:55
태그:RSISMA

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전반적인 설명

이 전략은 상대적 강도 지표 (RSI) 지표의 과잉 판매 신호를 기반으로, 내일 최저에서 구매하고, 그 다음 취득 이익과 스톱-손실의 일정한 비율을 설정하여 전략이 취득 이익과 스톱-손실에 도달할 확률을 역 테스트합니다. 주요 아이디어는 RSI 지표가 과잉 판매 될 때 반전 기회를 활용하고, 내일 최저에서 입력하고, 반전으로 인한 단기 이익을 추구하는 것입니다. 동시에, 트렌드를 필터링하기 위해 이동 평균을 사용하여 가격이 이동 평균보다 높을 때만 장기간 이동합니다.

전략 원칙

  1. 2주기 RSI 지표와 200주기 간단한 이동 평균을 계산합니다.
  2. 종료 가격이 이동 평균보다 높고 RSI가 과잉 판매 한계 (10 기본값) 보다 낮으면 다음 거래 날 개시 시에 구매합니다.
  3. 입시 가격으로 구매일 최저 가격을 기록합니다
  4. 엔트리 가격에 기초하여 6%의 영업 가격과 3%의 스톱 로스 가격을 계산합니다.
  5. 다음 거래일에, 만약 이윤을 취하는 가격에 도달한다면, 이윤을 위해 포지션을 닫습니다. 만약 스톱 로스 가격에 도달한다면, 손실을 위해 포지션을 닫습니다.
  6. 취득 및 중지 손실의 수를 계산하고 설정 기간 내에 전략의 승률을 계산

이점 분석

  1. RSI 지표가 과잉 판매 된 후 반전 이윤을 포착하기 위해 내일 최저에서 구매하십시오.
  2. 단일 거래 위험을 통제하기 위한 고정 비율의 영업률 및 스톱 로스
  3. 반 트렌드 거래를 필터링하고 줄이기 위해 긴 사이클 이동 평균을 사용
  4. 간단하고 사용하기 쉬운, 유연한 매개 변수 설정, 단기 거래자에게 적합

위험 분석

  1. RSI 과잉 판매는 필요한 반전을 보장하지 않습니다, 시장은 극단적인 조건에서 계속 떨어질 수 있습니다.
  2. 일정한 비율의 영업이익 및 스톱 손실은 거래 비용을 포함하지 않을 수 있습니다.
  3. 엔트리 포인트는 실제 운영에서 가장 낮은 지점에서 정확하게 구입하기 어려운 낮의 최저 가격에 기반합니다.
  4. 트렌드 판단 부족, 단순히 과반 구매 및 과반 판매 신호에 의존하여 수익률은 높지 않을 수 있습니다.

최적화 방향

  1. 적응적 인 수익 및 스톱 로스 사용, 가격 변동성 등의 지표에 따라 동적으로 조정
  2. 반대 트렌드 거래를 피하기 위해 MACD, DMI 등 트렌드 확인 지표를 추가합니다.
  3. 예를 들어 변수 거리의 거북이 거래 규칙을 사용하여 입구 지점을 최적화하십시오.
  4. 자본 활용률과 수익률을 높이기 위해 포지션 관리 강화
  5. 보린저 밴드, KDJ 등과 같은 신호 확인을 개선하기 위해 다른 단기 지표와 결합합니다.

요약

RSI2 전략은 RSI 지표가 과판된 후 내일 반전 기회를 포착하고 수익을 취하고 손실을 멈추는 고정 비율을 설정하여 위험을 제어하며, 장기간 이동 평균을 사용하여 반 트렌드 신호를 필터합니다. 전략은 간단하고 단기 투기 트레이더에 적합합니다. 그러나 트렌드 판단 부족, 가장 낮은 지점에서 정확하게 구매하는 데 어려움을 겪는 것과 고정된 수익을 취하고 손실을 멈추는 수익 잠재력을 제한하는 것과 같은 특정 한계도 있습니다. 미래에이 전략은 역동적인 수익을 취하고 손실을 멈추는 것, 트렌드 지표를 결합하는 것, 입점 지점을 최적화하고 체계적이고 안정성을 향상시키고 변화하는 시장 환경에 더 잘 적응하기 위해 위치 관리를 강화하는 등의 측면에서 개선 될 수 있습니다.


/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © rajk1987

//@version=5
strategy("RSI2 strategy Raj", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

rsi_len = input.int( 2, title = "RSI Length",     group = "Indicators")
rsi_os  = input.float(10, title = "RSI Oversold", group = "Indicators")
rsi_ob  = input.float(90, title = "RSI OverBrought",   group = "Indicators")
max_los = input.float(3,title = "Max Loss Percent", group = "Indicators")
tar_per = input.float(6,title = "Target Percent",group = "Indicators")

//Get the rsi value of the stock
rsi = ta.rsi(close, rsi_len)
sma = ta.sma(close,200)
var ent_dat = 0
var tar = 0.0
var los = 0.0
var bp = 0.0

if ((close > sma) and (rsi < rsi_os))
    strategy.entry("RSI2 Long Entry", strategy.long,1)
    ent_dat := time(timeframe = timeframe.period)

if(ent_dat == time(timeframe = timeframe.period))
    bp := low //high/2 + low/2
    tar := bp * (1 + (tar_per/100))
    los := bp * (1 - (max_los/100))

if (time(timeframe = timeframe.period) > ent_dat)
    strategy.exit("RSI2 Exit", "RSI2 Long Entry",qty = 1, limit = tar, stop = los, comment_profit = "P", comment_loss = "L")

//plot(rsi,"RSI")
//plot(bp,"BP")
//plot(tar,"TAR")
//plot(los,"LOS")



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