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アルファ RSI ブレイクトレード戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年10月7日 15:45:07
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概要

アルファRSIブレイクアウト・トレード戦略は,RSI指標に基づくブレイクアウト・トレード戦略である.この戦略は,RSI指標を使用して過買い・過売り状態を特定し,移動平均値と組み合わせてトレンド方向を決定する.RSI指標が過買い・過売りレベルに達すると反トレンド取引を開始し,価格逆転後のトレンド変化を把握することを目的としている.

戦略の論理

この戦略は主に次の論理に基づいています

RSIが過買い値 (デフォルト70) を超えると,資産は過買い値とみなされ,ショートトレードが開始されます.
RSI が過売値 (デフォルト 30) を下回ると,資産は過売値とみなされ,ロングトレードが開始されます.
SMA移動平均は主要なトレンドを決定するために使用されます.トレンドがRSI信号と一致するときにのみ取引されます.

具体的には,この戦略には,以下の内容が含まれます.

SMA期 (デフォルト 200),RSI期 (デフォルト 14),RSI入場レベル (デフォルト 34),ストップ・ロストレベル (デフォルト 30),収益レベル (デフォルト 50) のインプット.
SMAとRSIの値の計算
ロングポジションは,RSIがエントリーレベルを超え,オフがSMAを超えると入力されます.
ストップ・ロスは,ロングを開いた後,前回のストップ・ロスの最低値に更新されます.
ロングポジションは,a) RSIがストップ損失を下回り,b) RSIがメリットを上げ,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回り,c) ストップ損失を下回る.
ショートじゃない

この戦略は,RSIの過買い/過売りレベルによって逆転点を特定し,主要なトレンドの方向性が確認された後の適当な反トレンド瞬間に入ります.

利点分析

単純な移動平均戦略と比較して,この戦略には以下の利点があります.

RSIは過買い/過売値で逆転点を識別するのに優れています
取引は,トレンドがRSI信号と一致するときにのみ行われ,誤った信号は減少します.
ストップ・ロストとメリット・テイク・メカニズムはリスクと収益を積極的に管理します
価格が順調に動くと利益が増えます
シンプルで明快なルールで初心者でも簡単に理解できます

リスク分析

この戦略には,注意すべきいくつかのリスクもあります.

RSIは誤った信号を与えますが音量などのフィルタが追加されます
固定エントリー,ストップ損失,利益のパラメータはすべての資産と市場条件に適合しない可能性があります. ダイナミック最適化を検討します.
取引コストは考慮されません.スプレッドと佣金で利益に影響されます.
ショートカットする機会を逃した
適切な資本管理規則を考慮してください.例えば,取引ごとに最大リスクです.

改善の方向

戦略を強化するいくつかの方法:

音量異常などのフィルターを追加します.
機械学習方法によってパラメータを動的に最適化します
ダウントレンドを把握するためにショートレードルを追加します.
取引コストを考慮し資産特異性によってパラメータを最適化します
資本管理モジュールを追加します.例えば,取引リスク制限です.
バックテスト最適化パラメータの組み合わせにより効率が向上します

概要

RSIのブレイクアウト戦略は,トレンドと逆転戦略を組み合わせます.リスクを制御しながら逆転を特定します.複雑な市場では改善が可能ですが,量子戦略学習のための簡単な参照モデルを提供します.適切な最適化により,収益性の高い機械的戦略になります.

/*backtest
start: 2022-09-30 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © abdllhatn

//@version=5
// strategy("Alpha RSI Breakout Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100)

// Inputs
sma_length = input(200, title="SMA Length")
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
rsi_entry = input(34, title="RSI Entry Level")
rsi_stop_loss = input(30, title="RSI Stop Loss Level")
rsi_take_profit = input(50, title="RSI Take Profit Level")

// Indicators
sma_value = ta.sma(close, sma_length)
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)

var bool trailing_stop_activate = false
var float trailingStop = na
var float lastClose = na

// Conditions
longCondition = ta.crossover(rsi_value, rsi_entry) and close > sma_value
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    trailingStop := na
    lastClose := na
    trailing_stop_activate := false

if (strategy.position_size > 0)
    if (na(lastClose) or close < lastClose)
        lastClose := close
        trailingStop := close
    if (rsi_value >= rsi_take_profit)
        trailing_stop_activate := true

if (trailing_stop_activate and not na(trailingStop) and close < trailingStop)
    strategy.close("Buy")

if (rsi_value <= rsi_stop_loss)
    strategy.close("Buy")

if (not trailing_stop_activate and rsi_value >= rsi_take_profit)
    strategy.close("Buy")

if (trailing_stop_activate and rsi_value >= rsi_take_profit)
    strategy.close("Buy")

// Plot
plot(sma_value, color=color.red, linewidth=2)
plot(rsi_value, color=color.blue, linewidth=2)

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アルファ RSI ブレイクトレード戦略

概要

戦略の論理

利点分析

リスク分析

改善 の 方向

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