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볼링거 밴드 RSI 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-05-24 17:24:06
태그:RSIBBSMA

전반적인 설명

이 전략은 거래 신호를 식별하기 위해 볼링거 밴드 (BB) 와 상대적 강도 지수 (RSI) 를 사용합니다. 가격이 상부 또는 하부 볼링거 밴드를 통과하고 RSI가 과잉 구매 수준 이상 또는 과잉 판매 수준 아래에있을 때 구매 또는 판매 신호가 생성됩니다. 전략은 극단적인 가격 움직임을 포착하는 것을 목표로하며 트렌드의 강도를 확인하기 위해 RSI를 사용합니다.

전략 원칙

상부, 중부, 하부 볼링거 대역을 계산합니다. 상부와 하부 대역은 표준편차의 곱셈을 더하거나 빼는 중부 대역입니다.
과잉 구매 및 과잉 판매 가격 조건을 측정하기 위해 RSI 지표를 계산합니다.
닫기 가격이 아래 볼링거 밴드 밑에 있고 RSI가 과잉 판매 수준 아래에 있을 때 구매 신호가 생성됩니다.
닫기 가격이 상부 볼링거 밴드 이상이고 RSI가 과잉 구매 수준 이상이면 판매 신호가 생성됩니다.
반대 신호가 표시되면 구매 및 판매 명령을 실행하고 포지션을 닫습니다.

전략적 장점

거래 신호의 신뢰성을 높이기 위해 가격 및 동력 지표를 결합합니다.
볼링거 밴드는 시장의 다양한 변동에 동적으로 적응할 수 있습니다.
RSI는 트렌드의 강도를 확인하고 옆 시장에서 너무 많은 거래 신호를 생성하는 것을 피할 수 있습니다.
전략 논리는 명확하고 구현하고 최적화하는 것이 쉽습니다.

전략 위험

불분명한 추세 또는 낮은 변동성을 가진 시장에서 전략은 많은 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다.
RSI와 볼링거 밴드의 매개 변수 선택은 전략 성과에 상당한 영향을 미치며, 부적절한 매개 변수는 나쁜 성과로 이어질 수 있습니다.
이 전략은 실제 수익에 영향을 줄 수 있는 거래 비용과 미끄러짐을 고려하지 않습니다.

전략 최적화 방향

볼링거 밴드 (예: 길이와 표준편차 배수) 및 RSI (예: 길이와 과잉 구매/ 과잉 판매 기준) 의 매개 변수를 최적화하여 전략의 적응성과 안정성을 향상시킵니다.
트렌드 확인 지표 또는 볼륨 지표와 같은 다른 기술적 지표 또는 필터링 조건을 도입하여 거래 신호의 품질을 더욱 향상시킵니다.
트랜잭션 비용과 미끄러짐을 고려하고, 위험을 통제하고 전략의 실제 수익을 향상시키기 위해 합리적인 스톱 로스 및 수익을 취하는 수준을 설정하십시오.
전략을 뒷 테스트하고 매개 변수를 최적화하고, 그 안정성을 평가하기 위해 다른 시장 조건에서 전략을 테스트합니다.

요약

볼링거 밴드 RSI 거래 전략은 가격이 극심한 변동을 겪을 때 가격 및 동력 지표를 결합하여 거래 신호를 생성합니다. 전략의 장점은 명확한 논리와 구현 및 최적화 용이성에 있습니다. 그러나 전략의 성능은 매개 변수 선택에 달려 있으며 특정 시장 환경에서 많은 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다. 매개 변수를 최적화하고 다른 지표를 도입하고 실제 거래 비용을 고려함으로써 전략의 견고성과 수익 잠재력을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

/*backtest
start: 2024-04-23 00:00:00
end: 2024-05-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bollinger Bands + RSI Strategy", overlay=true)

// Bollinger Bands settings
length = input.int(20, title="BB Length")
src = close
mult = input.float(2.0, title="BB Multiplier")

basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Plot Bollinger Bands
plot(basis, color=color.blue, title="Basis")
p1 = plot(upper, color=color.red, title="Upper Band")
p2 = plot(lower, color=color.green, title="Lower Band")
fill(p1, p2, color=color.gray, transp=90)

// RSI settings
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level")

rsi = ta.rsi(close, rsiLength)

// Buy and sell conditions
buyCondition = (close < lower) and (rsi < rsiOversold)
sellCondition = (close > upper) and (rsi > rsiOverbought)

// Execute buy and sell orders
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")