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スロー RSI OB/OS 戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月28日 (月) 18:07:48
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概要

スローRSI OB/OS戦略は,RSI曲線の変動を減らすためにRSIのバックバック期間を延長することで新しい取引機会を開きます.この戦略はMACDなどの他の技術指標にも適用されます.

戦略の論理

この戦略の主なアイデアは,RSIのバックバック期間をデフォルトで500バーに延長し,その後250バーのSMAでRSI曲線を滑らかにすることです.これはRSIの変動を大幅に軽減し,反応速度を遅らせ,新しい取引信号を生成することができます.

長期回顧期間がRSIの変動を弱体化させるため,過剰購入および過剰販売レベルの基準も調整する必要がある.戦略は,調整可能な過剰購入ラインを52で,過剰販売ラインを48で設定する.スムーズ化されたRSIが下から過剰販売ラインを越えると長い信号が起動する.上から過剰購入ラインを下に越えるとショート信号が起動する.

利点

  1. 長期間にわたって新しい取引アイデアを探求することで高度に革新的
  2. 誤った信号を大幅に削減し,安定性を向上させる
  3. 異なる市場に適応できる可変OB/OSの値
  4. ピラミッド構造を許可して収益性を向上させる

リスク

  1. 長期間のため 短期的な機会が失われる
  2. 取引の信号を待つ忍耐が必要です
  3. OB/OS 制限値の設定が不適切である場合,損失が増加する可能性があります.
  4. 罠 に 陥る 危険

解決策:

  1. 取引頻度を増やすため,適切な期間を短縮する
  2. リスクの多様化のために部分的なポジションを取ること
  3. 変化する市場状況に適応するためのパラメータを最適化
  4. 巨額の損失を避けるためにストップ損失を設定します

オプティマイゼーションの方向性

  1. 最適な期間の組み合わせを見つけるためにRSIパラメータを最適化します
  2. 異なる SMA 均一化期間をテストする
  3. OB/OS パラメータを最適化し,異なる市場に対応する
  4. 単一の損失を制御するためにストップ損失戦略を追加

結論

スローRSI OB/OS戦略は,期間を延長し,変動を抑制するためにSMAを使用して新しい取引アイデアを成功裏に探索した.適切なパラメータ調整とリスク管理により,この戦略は安定し収益性の高い過剰収益を達成する可能性がある.結論として,この戦略は高度に革新的で使用価値があります.

/*backtest
start: 2023-12-20 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


// Wilder was a very influential man when it comes to TA. However, I'm one to always try to think outside the box. 
// While Wilder recommended that the RSI be used only with a 14 bar lookback period, I on the other hand think there is a lot to learn from RSI if one simply slows down the lookback period 
// Same applies for MACD.
// Every market has its dynmaics. So don't narrow your mind by thinking my source code input levels are the only levels that work.
// Since the long lookback period weakens the plot volatility, again, one must think outside the box when trying to guage overbought and oversold levels. 

// Good luck and don't bash me if some off-the-wall FA spurned divergence causes you to lose money.
// And NO this doesn't repaint and I won't answer those who ask. 
//@version=4

strategy("SLOW RSI OB/OS Strategy", overlay=false)
price = input(ohlc4, title="Price Source")
len = input(500, minval=1, step=5,  title="RSI Length")
smoother = input(250, minval=1, step=5, title="RSI SMA")
up = rma(max(change(price), 0), len)
down = rma(-min(change(price), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
EmaRSI = ema(rsi,smoother)
plot(EmaRSI, title="EmaRSI", style=line, linewidth=1, color=yellow)


OB = input(52, step=0.1)
OS = input(48, step=0.1)
hline(OB, linewidth=1, color=red)
hline(OS,linewidth=1, color=green)
hline(50,linewidth=1, color=gray)


long = change(EmaRSI) > 0 and EmaRSI <= 50 and crossover(EmaRSI, OS)
short = change(EmaRSI) < 0 and EmaRSI >= 50 and crossunder(EmaRSI, OB)


strategy.entry("Long", strategy.long, when=long) //_signal or long) //or closeshort_signal)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short) //_signal or short) // or closelong_signal)

// If you want to try to play with exits you can activate these!

//closelong = crossunder(EmaRSI, 0) //or crossunder(EmaRSI, OS)
//closeshort = crossover(EmaRSI, 0) //or crossover(EmaRSI, OB)

//strategy.close("Long", when=closelong)
//strategy.close("Short", when=closeshort)
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