В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия перекрестного использования скользящего среднего показателя RSI

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-07 15:35:58
Тэги:

Обзор

Стратегия пересечения скользящих средних показателей RSI - это стратегия, которая в основном используется для торговли криптовалютами. Она применяет скользящую среднюю к индикатору RSI и торгует на основе пересечений между RSI и его скользящей средней.

Логика стратегии

Стратегия сначала рассчитывает индикатор RSI. Индикатор RSI отражает силу цены на основе движений вверх и вниз за определенный период времени. RSI выше 70 считается перекупленным, а ниже 30 перепроданным.

После этого стратегия применяет скользящую среднюю к индикатору RSI. Кользящая средняя может отфильтровывать случайные колебания и определять направление тренда. Здесь устанавливается 10-периодная скользящая средняя RSI.

Когда RSI пересекается выше своей скользящей средней, он считается сигналом покупки. Когда RSI пересекается ниже своей скользящей средней, он считается сигналом продажи. Торговля проводится в соответствии с этими двумя сигналами.

В коде сначала рассчитывается индикатор RSI с длиной периода. Затем рассчитывается 10-периодная скользящая средняя ma RSI. Когда ma пересекает rsi, он будет покупать. Когда ma пересекает rsi, он будет продавать.

Кроме того, код наносит график линий для rsi и ma, а также графика столбцов для rsi-ma. Разделяющие линии для rsi=70 и rsi=30 также наносится. Соответствующие стрелки сигнала отмечены на графике при покупке или продаже.

Анализ преимуществ

RSI может судить о условиях перекупленности и перепроданности. Движущаяся средняя может отфильтровать случайные колебания. Комбинация двух может определить точки обратного тренда.
Кроссовер скользящего среднего показателя RSI - это относительно зрелая стратегия торговли, которая может отфильтровать некоторые ложные сигналы.
Код стратегии прост и понятен, легко понять.
Эта стратегия хорошо работает для криптовалют с относительно очевидными тенденциями.

Анализ рисков

Неправильные параметры RSI и скользящих средних периодов могут генерировать слишком много неправильных сигналов.
Опираясь исключительно на перекрестные показатели, нельзя полностью избежать ловушки.
Торговые издержки могут оказать некоторое влияние на прибыль.
Высокая волатильность крипто рынка.

Для решения рисков параметры могут быть скорректированы для оптимизации индикаторов, размеры позиций могут быть уменьшены, стоп-лосс может быть установлен, а анализ тренда может быть использован для фильтрации сигналов.

Руководство по оптимизации

Исследуйте оптимальное сочетание RSI и скользящей средней при различных параметрах периода.
Увеличить размер позиции, когда тенденция сильна, и уменьшить, когда тенденция неясна.
Установите динамическую стоп-лосс, чтобы следовать за трендом.
Исследуйте комбинацию RSI с другими индикаторами для формирования новых торговых сигналов.
Исследуйте модели машинного обучения, основанные на этой стратегии для улучшения показателя победы.

Резюме

Стратегия кроссовера скользящего среднего показателя RSI сочетает в себе преимущества тренда и фильтрационных индикаторов, относительно зрелых и надежных. Логика стратегии проста и ясна, а реализация кода также довольно полная. В целом это довольно хорошая стратегия торговли криптовалютами. Но любая стратегия нуждается в оптимизации. Для достижения лучших результатов стратегии требуется постоянное тестирование и корректировка в сочетании с анализом трендов.

/*backtest
start: 2022-10-31 00:00:00
end: 2023-11-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("RSI w MA Strategy", shorttitle="RSI w MA Strategy", overlay=false, initial_capital=10000, currency='USD',process_orders_on_close=true)

//TIME FRAME AND BACKGROUND CONTROL/////////////////////////////////////////////
testStartYear = input(2019, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(01, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2022, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(1, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(1, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? 
   color.teal : na
//bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=50)
testPeriod() => true
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

src = close, len = input(27, 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))
window = input(10, "RSI MA Window")
ma = sma(rsi,window)
plot(rsi, color=color.orange)
colorr= ma > rsi ? color.red : color.green
plot(ma,color=colorr)
band1 = hline(70)
band0 = hline(30)
fill(band1, band0, color=color.purple, transp=90)
diff = rsi - ma

plot(diff,style= plot.style_columns,transp=50,color = colorr)

plotshape(crossunder(rsi,ma)?rsi:na,title="top",style=shape.triangledown,location=location.absolute,size=size.tiny,color=color.red,transp=0)
plotshape(crossover(rsi,ma)?rsi:na,title="bottom",style=shape.triangleup,location=location.absolute,size=size.tiny,color=color.lime,transp=0)

buySignal = crossover(rsi,ma)
sellSignal = crossunder(rsi,ma)

//TRADE CONTROL/////////////////////////////////////////////////////////////////
if testPeriod()
    if buySignal
        strategy.close("Short", qty_percent = 100, comment = "Close Short")
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty=.1)

    if sellSignal
        strategy.close("Long", qty_percent = 100, comment = "Close Long")
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty=.1)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

Больше