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ストカスティックRSIとボリュームベースの取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年11月2日 14:12:13
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概要

この戦略は,ストーカスティックRSIインジケーターと取引量を組み合わせます.ストーカスティックRSIインジケーターが横断したとき,購入・売却信号を生成し,過去7日の平均量よりもボリュームが高くなったときにのみ取引します.目標は,ストーカスティックRSIインジケーターを使用してオーバーバイトとオーバーセール条件を特定し,その後,ボリュームを使用して偽信号をフィルタリングし,強いトレンド中に取引機会を見つけることです.

戦略の論理

まず,14期間のRSIが計算され,STOCHRSI KとD値を生成するためにRSIにストーカスティック指標が適用されます.STOCHRSIインジケーターは過剰購入および過剰販売の条件をシグナルします.

その後,K値とD値の差を計算します.差が0を超えると,指標レベルは1に設定され,0以下になると-1に設定されます.指標レベルはStockRSIの長/短状態を決定します.

次に,過去7日間の平均ボリュームが計算される.K値がD値 (インディケーターレベルがマイナスから正に変化する) を越えて,閉じる値はオープン値よりも高く,ボリュームは平均値よりも高くなった場合,それは購入をシグナル化する.K値がD値を下回り (インディケーターレベルがポジティブから負に変化する) 閉じる値はオープン値よりも低く,ボリュームが平均値よりも高くなった場合,それは販売をシグナルする.

ストックRSI指標を組み合わせて過剰購入/過剰販売の状況と偽信号をフィルターし強いトレンドで取引します

利点分析

StochRSIは,平均リバーション取引の過剰購入/過剰売却レベルを特定します. 範囲限定市場ではボリュームが誤った信号を回避します.
ボランスの条件は,低ボランスの偽ブレイクをフィルターします.高ボランスのトレンドの間に取引するだけで,収益性が向上します.
K/Dクロスオーバーとボリュームの組み合わせにより,強力な信号が提供され,偽信号は避けられます.
アルゴ取引の実装に適しています

リスク分析

StochRSIはK/Dクロスオーバーに遅れがみられる. センシビリティのためにパラメータを最適化する必要がある.
市場崩壊時膨大な損失を起こす可能性がありますリスクを制御するためにストップロスを必要とします
ストックRSIに過度依存すると誤ったブレイクが起こる
取引の機会を逃す可能性があります. ティックの分析,最適化のためのティックのパワーを追加することができます.

オプティマイゼーションの方向性

StochRSI パラメータを最適化して,最もよいK,D値の感度を見つける.
ボリュームの移動平均を足し,ボリュームの傾向を決定し,ボリュームが落ちると誤った信号を避ける.
コンボ信号のためにMACD,RSIなどの他の指標を追加して精度を向上します.
動的ストップ損失管理のためにATRに基づくストップ損失を追加します.
対称体積と対照体積を分析し,対称体積による過剰なリスクを回避する.
適応性のあるストックRSIパラメータを市場体制に基づいて使用する.

結論

この戦略は,主にストックRSIを使用してオーバーバイト/オーバーセールとK/Dクロスオーバーを決定する.誤った信号をフィルタリングし,強いトレンドの間にのみ取引するためにボリューム分析を追加する.インジケーターの単純な統合は,簡単に実装できるアルゴ戦略を作成する.さらなるテストと最適化は強度と収益性を向上させる.しかし,ボリューム増幅リスクは監視する必要があるし,リスクを制御するためにストップ損失を推奨する.

/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("StochRSI Volume Strategy", overlay = true)

// StochRSI inputs
smoothK = input.int(3, title="K")
smoothD = input.int(3, title="D")
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length")
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length")

// Calculate StochRSI
rsiValue = ta.rsi(close, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsiValue, rsiValue, rsiValue, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// Calculate difference between lines
lineDifference = k - d

// Calculate indicator level based on line positions
level = lineDifference >= 0 ? 1 : -1

// Calculate mean of last 7 volume bars
meanVolume = ta.sma(volume, 7)

// Determine buy and sell conditions
buyCondition = level > -1 and level[1] <= -1 and close > open and volume > meanVolume
sellCondition = level < 1 and level[1] >= 1 and close < open and volume > meanVolume

// Execute buy and sell signals
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)

// Plot StochRSI levels
plot(level, title="Indicator Level", color=color.blue, linewidth=2)

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