이 전략은 가격 변동성의 표준편차를 계산하여 가격 역전 기회를 탐지합니다. 비정상적으로 큰 가격 변동이있을 때, 그것은 가격 역전 기회로 간주되며 역 거래 지위가 취됩니다.
이 전략은 두 가지 주요 지표를 사용합니다.
wvf = ((highest(close, pd)-low)/(highest(close, pd)))*100
sDev = mult * stdev(wvf, bbl)
midLine = sma(wvf, bbl)
lowerBand = midLine - sDev
upperBand = midLine + sDev
여기서 wvf는 가격 변동성, sDev는 표준편차, midLine는 평균선, lowerBand와 upperBand는 하위와 상위 경계선이다. 가격이 상위 경계선을 초과하면 비정상적인 변동성으로 간주됩니다.
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
fastrsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
RSI가 한 임계치 아래로 떨어지면 과잉판매 상태와 잠재적인 복귀를 나타냅니다. RSI가 임계치를 초과하면 과잉판매 상태와 잠재적인 복귀를 나타냅니다.
출입과 출입 논리는 다음과 같습니다.
롱 엔트리: 가격이 상한 한도를 초과하거나 변동성이 임계치를 초과하고 RSI가 값보다 낮을 때, 롱 엔트리.
코트 엔트리: 가격이 상위 한도를 초과하거나 변동성이 임계치를 초과하고 RSI가 값을 초과하면 코트를 합니다.
출구: 촛불체 방향이 위치 방향과 반대면, 닫기 위치.
이 전략은 가격 변동성의 표준편차를 계산하여 변동 기회를 포착함으로써 이상 가격 변동성을 감지합니다. RSI는 엔트리 정밀도를 향상시키기 위해 과소 구매 / 과소 판매 상태를 판단하는 데 결합됩니다. 간단한 촛불 몸 방향 스톱 손실이 사용됩니다. 전반적으로 전략은 이상 변동성을 감지하기 위해 통계 데이터를 사용하는 데 효과적이지만 안정성을 향상시키기 위해 추가 매개 변수 최적화가 필요합니다. 손실을 줄이기 위해 스톱 손실 메커니즘을 합리적으로 최적화 할 수 있다면 전략은 더욱 더 잘 수행 될 것입니다.
/*backtest
start: 2022-10-04 00:00:00
end: 2023-10-10 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy(title = "Noro's VixFix + RSI Strategy v1.0", shorttitle = "VixFix + RSI str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 5)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
leverage = input(1, defval = 1, minval = 1, maxval = 100, title = "leverage")
limit = input(40, defval = 40, minval = 2, maxval = 50, title = "RSI Limit")
pd = input(22, title="LookBack Period Standard Deviation High")
bbl = input(20, title="Bolinger Band Length")
mult = input(2.0, minval = 1, maxval = 5, title = "Bollinger Band Standard Devaition Up")
lb = input(50, title="Look Back Period Percentile High")
ph = input(.85, title="Highest Percentile - 0.90=90%, 0.95=95%, 0.99=99%")
pl = input(1.01, title="Lowest Percentile - 1.10=90%, 1.05=95%, 1.01=99%")
hp = input(false, title="Show High Range - Based on Percentile and LookBack Period?")
sd = input(false, title="Show Standard Deviation Line?")
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")
//Vix Fix
wvf = ((highest(close, pd)-low)/(highest(close, pd)))*100
sDev = mult * stdev(wvf, bbl)
midLine = sma(wvf, bbl)
lowerBand = midLine - sDev
upperBand = midLine + sDev
rangeHigh = (highest(wvf, lb)) * ph
rangeLow = (lowest(wvf, lb)) * pl
col = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? lime : gray
//RSI
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
fastrsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
//Body
body = abs(close - open)
abody = sma(body, 10)
//Signals
up = (wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh) and fastrsi < limit and close < open
dn = (wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh) and fastrsi > (100 - limit) and close > open
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body > abody / 3
//Trading
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * leverage : lot[1]
if up
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Bottom", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if dn
if strategy.position_size > 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Top", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
strategy.close_all()