Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. RSI dan SMA Strategy Crossover

RSI dan SMA Strategy Crossover

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-01-04 14:33:24
Tag:

img

Ringkasan

Strategi ini dinamakan RSI dan SMA Crossover Strategy, idea utamanya adalah menggunakan penunjuk RSI untuk menilai keadaan overbought dan oversold, dan menggabungkan salib emas dan salib mati garis SMA untuk menjana isyarat perdagangan.

Prinsip Strategi

Strategi ini terutamanya menggabungkan penunjuk RSI dan purata bergerak SMA untuk membentuk isyarat dagangan. Indikator RSI digunakan untuk menilai keadaan overbought dan oversold harga sekuriti. Indeks RSI lebih tinggi daripada 50 menunjukkan kawasan overbought, dan lebih rendah daripada 50 menunjukkan kawasan oversold. Salib emas dan salib mati garis SMA juga biasa digunakan untuk menentukan masa beli dan jual. Strategi ini menggabungkan isyarat silang penunjuk RSI dan garis SMA untuk membentuk asas untuk keputusan dagangan.

Khususnya, apabila penunjuk RSI lebih tinggi daripada 50 (ruang beli berlebihan) dan SMA jangka pendek melintasi di atas SMA jangka panjang (salib emas), pergi panjang; apabila penunjuk RSI lebih rendah daripada 50 (ruang jual berlebihan) dan SMA jangka pendek melintasi di bawah SMA jangka panjang (salib mati), pergi pendek. Ini menggunakan kedua-dua keupayaan RSI untuk menilai keadaan beli berlebihan dan oversold, serta garis SMA salib emas dan isyarat salib mati, sehingga menggabungkan keduanya dapat meningkatkan ketepatan keputusan.

Analisis Kelebihan

Berbanding dengan menggunakan petunjuk RSI atau garis SMA sahaja, kelebihan menggabungkan kedua-duanya dalam strategi ini termasuk:

  1. Ia boleh menilai dengan lebih tepat keadaan harga yang terlalu banyak dibeli dan terlalu banyak dijual. Melihat garis SMA sahaja, harga mungkin telah memasuki zon terlalu banyak dibeli atau terlalu banyak dijual; melihat RSI sahaja tidak dapat menentukan sepenuhnya perubahan dalam trend harga. Menggabungkan keduanya boleh membentuk asas yang lebih lengkap untuk penghakiman.

  2. Ia boleh menapis beberapa isyarat bising. Bergantung semata-mata pada garis SMA salib emas dan salib mati, beberapa isyarat yang salah mungkin muncul.

  3. Ia boleh menangkap lebih banyak peluang trend. Sekiranya terdapat trend yang jelas di pasaran, hanya bergantung kepada RSI mungkin kehilangan beberapa peluang, sementara menggabungkan garis SMA dapat terus mengesan dan mengambil bahagian dalam pergerakan pasaran yang lebih besar.

Ringkasnya, gabungan RSI dan SMA saling melengkapi untuk membentuk asas yang lebih lengkap untuk keputusan perdagangan. Ia boleh menangkap trend sambil mengurangkan isyarat yang salah, sehingga berpotensi menghasilkan metrik pengujian belakang yang lebih baik.

Analisis Risiko

Strategi ini juga mempunyai beberapa potensi risiko yang perlu diketahui:

  1. Parameter menetapkan risiko. Tempoh untuk RSI dan panjang garis SMA perlu ditetapkan dengan sewajarnya. Tetapan yang salah boleh menyebabkan isyarat perdagangan yang berantakan.

  2. Risiko keadaan pasaran khas: Di bawah keadaan pasaran khas tertentu, penunjuk mungkin gagal, seperti had harga naik/turun, jurang harga selepas penggantungan, dll. Isyarat mungkin salah dalam kes ini.

  3. Risiko penarikan. Dalam kes penurunan pasaran yang lebih besar, akaun strategi juga akan menghadapi penarikan hingga tahap tertentu. Ini boleh dikawal dengan meningkatkan pengurusan saiz kedudukan.

  4. Walaupun garis RSI dan SMA agak mudah, penyesuaian parameter dan keuntungan sebenar memerlukan kemahiran dan pengalaman tertentu.

Arahan pengoptimuman

Strategi ini juga boleh dioptimumkan dalam aspek berikut:

  1. Uji kombinasi optimum di bawah tetapan parameter yang berbeza. Cuba panjang tempoh yang berbeza untuk RSI dan SMA untuk mencari yang optimum.

  2. Tambah mekanisme stop loss, seperti trailing stop loss, stop berasaskan peratusan dan lain-lain untuk mengunci keuntungan dan mengawal risiko.

  3. Gabungkan dengan penunjuk lain untuk menapis isyarat, seperti MACD, Bollinger Bands dan lain-lain untuk mengesahkan perdagangan dan mengurangkan ralat.

  4. Perbezaan parameter mengikut produk. Sesetengah produk mungkin memerlukan pengoptimuman parameter yang berbeza untuk hasil terbaik.

  5. Mengoptimumkan skim ukuran kedudukan, seperti iSkycan, ukuran yang disesuaikan dengan turun naik dll.

Kesimpulan

Strategi ini membuat keputusan dengan menggabungkan isyarat silang RSI dan SMA, yang membolehkan penghakiman keadaan overbought / oversold sambil juga menangkap peluang trend. Berbanding dengan penunjuk tunggal, ia mempunyai kelebihan penghakiman yang lebih tepat dan penapisan bunyi bising. Pada masa yang sama, mengawal penurunan, mengoptimumkan kombinasi parameter dan risiko lain juga perlu diperhatikan. Dengan pengoptimuman berterusan, prestasi strategi yang lebih baik dapat diperoleh. Ringkasnya, ini adalah strategi yang mudah dan praktikal yang menunjukkan aliran logik strategi perdagangan kuantitatif biasa.

/*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)
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi