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動的RSI振動取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023年11月2日 16:04:07
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概要

この戦略は,動的サポート/レジスタンスレベルと相対強度指標 (RSI) を組み合わせます.RSIの過剰購入/過剰販売の値を設定し,RSIが過剰購入/過剰販売領域に入っていない間に価格が動的サポート/レジスタンスレベルを突破したときの購入/売却信号を生成します.

原則

1. 動的サポート/抵抗

セキュリティ機能を使用して,ダイナミックなサポート/レジスタンスレベルとして閉じる価格を取得します.価格がこれらのダイナミックなレベルを突破すると取引信号が生成されます.

2. RSI インディケーター

RSI値を生成し,RSIが過買い/過売り領域に達するかどうかを判断するために,一定の期間の平均利益と平均損失を計算します.

3. 取引 の 信号

価格がダイナミックレベルを突破すると,RSIが過買い/過売り領域に入っていない場合,買い/売り信号が生成されます.そうでなければ,ブレイクアウト信号は無視されます.

4. 出口 信号

価格がダイナミックレベルに戻り,またはRSIが通常の範囲に戻るとポジションを閉じる.

利点分析

  1. ダイナミックなサポート/レジスタンスを使用して,より高い勝利率のためのトレンド方向を決定します.

  2. RSIは偽の脱出をフィルタリングし 偽のエントリを回避します

  3. トレンドとインジケーターを組み合わせることで 戦略は異なる市場状況に適応できます

  4. シンプルで明快なルールで 実行が容易になります

リスク と 解決策

  1. ダイナミックレベルの複数のテストは 偽信号を生成する可能性があります フィルターに突破範囲を拡大します

  2. ソロRSIは判断を誤る可能性があります.コンボフィルタリングのために他の指標を追加します.

  3. 範囲限定市場での頻繁な取引によりコストが高くなり,RSIの通常の範囲を低周波に拡大します.

  4. 間違ったパラメータ設定は,欠落または誤った信号を引き起こす.異なる資産に基づいてパラメータを最適化します.

オプティマイゼーションの方向性

  1. 機械学習を使って RSI パラメータを自動最適化します

  2. ストップ・ロスト/プロフィート・テイキング戦略を追加して 利益を固定し 損失を削減します

  3. 安定性を高めるため,コンボフィルタリングの指標を追加します.

  4. 波動性が低い場合,波動性指標を低いポジションサイズに追加します.

  5. ポジションサイズアルゴリズムを最適化し,異なる市場環境に動的にポジションを調整する.

概要

この戦略は,トレンド判断とインジケーターフィルタリングを組み合わせて,リスクを制御しながら,主要なレベル周辺のトレンド逆転を効果的に特定します.パラメータ調整,ストップ損失/利益占い,より多くのインジケーターなどのさらなる最適化により,より幅広い市場で安定した利益を生むための安定性と適応性が向上します.

/*backtest
start: 2022-10-26 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=2
strategy(title = "Noro's Levels+RSI Strategy v1.0", shorttitle = "Levels+RSI str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 3)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
tf = input('W', title = "timeframe 1")
src = input(ohlc4, "Source")
ap = input(true, defval = true, title = "antipila")
cf = input(true, defval = true, title = "color filter")
rsiperiod = input(7, defval = 7, minval = 2, maxval = 100, title = "RSI Period")
rsilimit = input(30, defval = 30, minval = 1, maxval = 50, title = "RSI Limit")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//Level
level = request.security(syminfo.tickerid, tf, src[1])
plot(level, linewidth = 3, color = silver)

//RSI
uprsi = rma(max(change(close), 0), rsiperiod)
dnrsi = rma(-min(change(close), 0), rsiperiod)
rsi = dnrsi == 0 ? 100 : uprsi == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + uprsi / dnrsi))

//Level Signals
ls = close > level and ap == false ? true : low > level ? true : false
up1 = strategy.position_size == 0 and ls and (close < open or cf == false)
exit1 = close < level and ap == false ? true : high < level ? true : false 

//RSI Signal

up2 = rsi < rsilimit and (close < open or cf == false)
exit2 = rsi > rsilimit and ls == false

//Trading
lot = strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]

if up1 or up2 
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot)
    
if  (exit1 and rsi > rsilimit) or exit2
    strategy.close_all()
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