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RSI スカルピング 戦略 の 傾向

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-02 14:54:53
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概要

テクニカル分析によると,70を超えるRSIは,過剰購入状態をシグナル化し,したがって売却シグナルであるべきである.仮想通貨は,技術分析の概念を再構築しているまったく新しい資産クラスを表している.FOMO購入は非常に強力であり,コインは過剰購入領域で十分に長く滞在し,上向きに優れたスカルピング機会を提供します.

RSI を基にトレンドフォローする取引戦略を構築することは,一般的に逆の指標とみなされるが,反直観的と思われる.しかし,200以上のバックテストは,これは非常に興味深い長期設定であることを証明している.

戦略の論理

この戦略では,各オーダーは利用可能な資本の30%を取引することを想定している.0.1%の取引料金が考慮されており,世界最大の仮想通貨取引所であるBinanceで適用されるベース料金に準拠している.

  • 入力シグナル:RSIが70を超え,バックテストウィンドウ内になるとロング
  • 出口シグナル:RSIが55を下回り,閉じるシグナルが利益を引き上げるとロングポジションを閉じる.

利点分析

  • RSI を使ってトレンドを特定し,変動する市場におけるシグナルを見逃すのを避ける
  • 固定ポジションのサイズ化により,単一の取引リスクが管理されます.
  • 中期から長期間の保持に適しており,短期変動による揺れを避けます

リスク分析

  • RSI パラメータが合理的に設定されていることを確認し,そうでなければ過買い/過売りエラーが発生します.
  • 利益を追跡するには タイムリーな更新が必要です そうでなければ利益はテーブルに残ります
  • 特殊な市場変動によるリスクを監視し,必要に応じてポジションのサイズ調整またはストップ損失を調整する

オプティマイゼーションの方向性

  • 傾向を確認するためにMACDのような他の指標を組み合わせることを検討します.
  • 異なるRSIパラメータ設定をテストする
  • 市場変動に基づいて動的利益を引き出す

結論

この戦略は,トレンド方向を決定するためにRSIで過買い条件を特定し,上昇傾向に続く漸進的な利益を取ります.従来のRSI逆転使用と比較して,この戦略は新しい視点を提供します.厳格なバックテストは有望な結果を示していますが,リスクを監視し,パラメータを最適化する必要があります.全体的に,それは定量的な取引のためのシンプルで実践的なトレンドフォローアプローチを提供します.

/*backtest
start: 2024-01-02 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=1
strategy(shorttitle='Trend-following RSI Scalping Strategy (by Coinrule)',title='Trend-following RSI Strategy ', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,  title = "From Month")     
fromDay   = input(defval = 10,    title = "From Day")       
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year")       
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month")     
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day")     
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year")       

showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range")

start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true


// RSI inputs and calculations
lengthRSI = input(14, title = 'RSI period', minval=1)
RSI = rsi(close, lengthRSI)

//Entry


strategy.entry(id="long", long = true, when = RSI > 70 and window()) 

//Exit

Take_profit= ((input (6))/100)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit)

strategy.close("long", when = RSI < 55 or close > longTakeProfit and window())
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