개선된 RSI 지표에 기초한 평탄한 RSI 거래 전략

전반적인 설명

이 전략은 존 에일러스가 개발한 향상된 RSI 지표를 활용하여 레이그를 줄이고 더 신뢰할 수있는 거래 신호를 생성하기 위해 특수 평형 기술을 사용합니다. 이 전략은 입력 설정에서 긴 방향과 짧은 방향 사이에서 쉽게 전환 할 수 있습니다.

전략 논리

이 전략은 먼저 현재 종료 가격과 이전 3 일간의 종료 가격의 평균인 평형 가격을 계산합니다. 그 다음이 평형 가격의 상승 및 하락 모멘텀을 계산하고 0-1 RSI 값으로 정상화합니다. 마지막으로 0.5 이상의 RSI는 긴 신호를 생성하고 0.5 이하의 RSI는 짧은 신호를 생성합니다.

이 전략의 핵심은 RSI 지표의 향상된 계산에 있다. 전통적인 RSI는 단일 기간 동안의 가격 변화를만 살펴보고, 기간 매개 변수가 증가함에 따라 증가하는 지연을 유발한다. Ehlers의 아이디어는 여러 기간 동안의 가격 트렌드를 고려하고, 지중 평균을 취하여 지연을 줄이는 동시에 단기 가격 소음을 완화시키는 것이다.

특히, 단순히 상승/하락 비율을 보는 대신, 이 전략은 평형화 된 가격의 상승 및 하락 모멘텀을 계산합니다. RSI는 0-1 범위로 정상화됩니다. 이것은 가격 추세를 더 잘 반영하고 더 신뢰할 수있는 거래 신호를 생성합니다.

이점 분석

전통적인 RSI 지표에 비해 이 전략은 개선된 평형 RSI로 인해 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

1. 줄여진 지연, 추세 반전을 더 빨리 포착 할 수 있습니다.
2. 평탄한 가격 변화, 단기 시장 소음을 필터
3. 다중 기간 동향을 고려하고 더 신뢰할 수 있는 신호
4. 다른 시장 주기에 적합한 사용자 정의 가능한 매개 변수
5. 견고한 이론적 기초, 이해하기 쉽고 최적화

요약하자면,이 전략은 RSI의 장점을 결합하고 지연 및 부드러운 것과 같은 약점을 개선합니다. 이것은 시장 소음을 줄이고 트렌드 변화를 적시에 포착하면서 더 강력하고 신뢰할 수있는 RSI 신호를 활용 할 수 있습니다.

위험 분석

RSI에 대한 유익한 개선에도 불구하고 일부 위험은 여전히 남아 있습니다.

1. 거짓 신호에 취약한 RSI, 다른 지표와 결합해야 합니다.
2. 단일 매개 변수 최적화가 충분하지 않습니다. 동적 기간 최적화를 고려하십시오.
3. 긴 기간은 단기적 기회를 놓칠 수 있습니다.
4. 범위에 묶여 있는 불안정한 시장에서 사용을 피하십시오. 트렌드 기간에 더 좋습니다.
5. 빈번한 신호, 적절한 거래 주파수 제어 필요

위험 을 줄일 수 있는 방법:

1. 신호 필터에 MA 및 다른 트렌드 필터를 추가합니다.
2. 다른 시장 주기에 대한 RSI 매개 변수를 동적으로 최적화하십시오.
3. 더 많은 기회를 발견하기 위해 더 많은 시간 프레임 분석을 추가
4. 불안정한 시장에서 벗어나 트렌드 기간에 전략을 사용하십시오.
5. 거래 리스크별 제어에 위치 크기를 추가합니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 측면에서 더 향상될 수 있습니다.

1. 거래 리스크별로 제어에 스톱 로스를 추가합니다.
2. 신호 조합을 위한 복수 기간 RSI 조합
3. 시장 적응력을 위해 동적 RSI 매개 변수 최적화를 개발
4. 가짜 유출을 피하기 위해 입력 최적화
5. 신호 품질을 향상시키기 위해 트렌드 필터를 추가합니다
6. 강력한 트렌드 반전을 감지하는 반전 감지 모듈을 추가합니다.
7. 초기 신호에 대한 다음 기간 가격을 예측하기 위해 ML을 통합

매개 변수, 필터, 조합에 대한 지속적인 최적화로, 이 전략은 더 강력하고 신뢰할 수 있으며, 트렌드 인식 RSI 거래 시스템으로 만들어져 승률과 수익성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

결론

이 전략은 RSI 계산을 개선하고, 가격 변화를 효과적으로 부드럽게하고, 트렌드 변화를 적시에 포착함으로써 더 나은 평탄화와 지연을 줄여줍니다. 이점은 주로 가격 동작을 부드럽게하고 트렌드 변동을 포착하는 데 있습니다. 위험은 남아 있으며 지속적인 최적화는 전략을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 전반적으로, RSI를 적용하는 데 새로운 아이디어를 제공하고, 우리의 거래 결정에 더 많은 가치를 제공합니다.