В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия отслеживания RSI MACD Crossover Double MA

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-10-23 17:00:44
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия сочетает в себе индикатор RSI, индикатор MACD и двойные скользящие средние для достижения эффектов отслеживания тренда и позиционирования на рынке волатильности.

Логика стратегии

  1. Расчет показателя RSI для перекупленного и перепроданного
  • Расчет изменения цены вверх и вниз

  • Расчет RSI на основе изменения цены

  • Определение уровня перекупленности и перепроданности

  1. Расчет MACD для кроссовера
  • Вычислить быстрый MA, медленный MA и линию сигнала

  • Входите на Золотой Крест и выходите на Смертный Крест.

  • Нарисуйте ситуацию перекрестного действия

  1. Внедрить двойной фильтр MA
  • Вычислить быстрые и медленные скользящие средние

  • Рассматривать торговлю только тогда, когда быстрый MA пересекает более медленный MA

  • Фильтруйте шум и следуйте тенденции

  1. Комбинированные показатели для входа
  • Фильтр входного сигнала с RSI, MACD и двойной MA

  • Улучшение точности и стабильности стратегии

Анализ преимуществ

  • Комбинация нескольких показателей повышает точность

  • Следующая тенденция фильтрует шум и повышает стабильность

  • RSI обнаруживает потенциальные точки переворота

  • Кроссовер MACD обеспечивает простые сигналы входа и выхода

  • Двойной MA устраняет большинство контратендных сделок

  • Легко понять с несколькими параметрами, хорошо для обучения

Анализ рисков

  • Риск чрезмерного использования нескольких показателей

  • Двойной MA жертвует гибкостью и может упустить возможности

  • Параметры RSI и MACD требуют тщательного выбора

  • Обратите внимание на стоп-лосс на основе символа

  • Требует периодической перестройки параметров

Руководство по оптимизации

  • Настройка параметров RSI для различных символов

  • Оптимизировать двойные периоды MA для лучшего отслеживания

  • Добавление стоп-лосса для контроля потери от одной сделки

  • Включить больше показателей для обогащения комбинации

  • Разработка адаптивной модели параметров для автоматической настройки

Резюме

Эта стратегия сочетает в себе RSI, MACD и двойной MA для выявления и отслеживания тенденций и фильтрации сигналов через несколько слоев. Она очень подходит для обучения и совершенствования новичков. Преимущество заключается в ее простоте и адаптивности. Прекрасное настройка параметров может генерировать приличную стабильную отдачу. Следующие шаги могут включать добавление большего количества индикаторов, разработку адаптивной модели параметров для автоматической оптимизации для различных рыночных условий.


/*backtest
start: 2023-09-22 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3

// strategy(title="RSI MACD", precision = 6, pyramiding = 1, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 99, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.25, initial_capital = 1000)

// Component Code Start
// Example usage:
// if testPeriod()
//   strategy.entry("LE", strategy.long)
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(7, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)

// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)

testPeriod() => true
// Component Code Stop

//standard rsi template
src = ohlc4, len = input(14, minval=1, title="Length")
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, color=#87ff1a)
band1 = hline(80)
band = hline(50)
band0 = hline(20)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)

//macd

fast_length = input(title="Fast Length",  defval=9)
slow_length = input(title="Slow Length",  defval=72)
signal_length = input(title="Signal Length",  defval=9)

fast_ma = sma(rsi, fast_length) 
slow_ma = sma(rsi, slow_length) 
shortma = sma(ohlc4, fast_length)
longma = sma(ohlc4, slow_length)
controlmainput = input(title = "Control MA", defval = 234)
controlma = sma(ohlc4, controlmainput)
macdx = fast_ma - slow_ma
signalx = sma(macdx, signal_length)
hist = macdx - signalx
ma_hist = shortma - controlma
macd = macdx + 50
signal = signalx + 50

plot(macd,"macd", color = fuchsia)
plot(hist,"hist", style = histogram, color = fuchsia)
//plot(ma_hist,"ma hist", style = histogram, color = orange)
plot(signal,"signal", color = white)

//input
control_buy_toggle = input(true, "Buy on crossover control MA?", type = bool)
buy_on_control = control_buy_toggle == true? true : false

//conditions
buy = buy_on_control == true? ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal) or crossover(shortma, controlma) : ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal)
sell = ma_hist > 0 and shortma > longma and crossunder(macd,signal)
stop = crossunder(shortma, longma) or crossunder(shortma, controlma)

plotshape(buy,"buy", shape.triangleup, location.bottom, green, size = size.tiny)
plotshape(sell,"sell", shape.triangledown, location.bottom, red, size = size.tiny)
plotshape(stop,"stop",shape.circle,location.bottom, white, size = size.tiny)

if testPeriod()
    strategy.entry("buy", true, when = buy, limit = close)
    strategy.close("buy", when = sell)
    strategy.close("buy", when = stop)
    



Больше