ChaoZhang
전략 개요
이 전략은 PlanB RSI 추적 전략이라고 불린다. 이 전략은 상대적으로 강한 지수 ((RSI) 를 주요 기술 지표로 사용하여 구매 및 판매 신호를 설정하고 자동 거래를 수행한다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 원칙에 기초하고 있습니다.
지난 6개월 동안 RSI가 90%를 넘어서고 65% 이하로 떨어지면 판매 신호가 발생한다.
지난 6개월 동안 RSI가 50% 이하로 낮았을 때 구매 신호가 발생하며, 최소에서 2% 이상으로 부진하면 구매 신호가 발생한다.
이 논리는 다음과 같습니다:
如果(过去6个月RSI指数最大值>90% 且 当前RSI<65%)
则卖出
구매 조건 판단의 논리는 다음과 같습니다.
如果(过去6个月RSI指数最小值<50% 且 RSI指数从最低点反弹>2%)
则买入
이 판매 및 구매 규칙은 PlanB의 글에서 가져온 것입니다. 이 전략은 더 많은 거래자들이 거래 전략의 효과를 확인할 수 있도록 연구 결과를 복제하기 위해 노력하고 있습니다.
전략적 이점
이 거래 전략에는 다음과 같은 장점이 있습니다.
상대적으로 간단한 RSI 지표를 유일한 기술 지표로 사용하면 전략의 복잡성이 낮아진다.
구매 및 판매 규칙은 명확하고 이해하기 쉽고 실제 현장 검증에 편리합니다.
구매 및 판매 신호의 판단은 시장의 하락과 하락 정보를 포괄적으로 고려한다. 판매 신호의 판단은 장기 지표의 최고점과 단기 조정과 결합된다. 구매 신호의 판단은 장기 지표의 최저점과 단기 반동과 결합된다.
이 전략은 PlanB의 연구 결과를 참고하여 그의 논문의 결론을 독립적으로 검증할 수 있습니다.
초보자의 전략으로, 비교적 간단하고 사용하기 쉬운 규칙으로, 양적 거래 기술을 기르는 데 도움이 됩니다.
전략적 위험
이 거래 전략에는 몇 가지 주요 위험도 있습니다.
단일 기술 지표 RSI에 기반한 전략으로서, 더 복잡한 시장 상황에 대처할 수 없습니다. RSI 지표 자체는 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다.
고정된 구매/판매 매개 변수 설정은 일부 거래 기회를 놓치거나 거래 신호 지연을 형성할 수 있다. 다른 시장 주기에 적응하기 위해 최적화 매개 변수가 필요하다.
전략은 PlanB 논문의 결론을 너무 단순하게 따르고, 독립적인 모델 최적화를 고려하지 않고, 실디 디스크 거래의 효율성이 떨어질 수 있다.
구매와 판매 규칙은 상대적으로 느리고, 중지 및 중지와 결합되지 않아 수익을 보장하고, 위험을 통제한다. 이것은 실적에서 큰 손실이 발생할 수 있다.
전략에 대한 몇 가지 최적화는 리스크를 줄이고 실장 성과를 향상시킬 수 있습니다.
- RSI가 잘못된 것을 방지하기 위해 부수적 판단을 늘려라.
- 다른 주기적 특성에 맞게 최적화 변수 설정을 합니다.
- 위험 통제를 위한 손해 방지 장치의 증대
- 독립적인 데이터와 결합하여 전략 파라미터를 훈련하여 파라미터의 안정성을 보장한다.
전략 최적화 방향
전략의 실판 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 차원에서 최적화 할 수 있습니다.
부-지표 판단을 추가합니다.: RSI 지표에만 의존하면 잘못된 신호가 발생할 수 있다. KD, MACD와 같은 부 지표를 도입하여 통합 판단을 할 수 있으며, 신호의 정확성을 향상시킬 수 있다.
동적 변수 최적화: 현재 구매 판매 매개 변수가 고정 값으로 설정되어 있어 시장의 장기 단기 변화에 적응하기 어렵다. 동적 매개 변수 최적화 모듈을 도입하여 매개 변수를 실시간으로 조정하여 전략 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
손해 중지/정지 메커니즘전략: 현재 스톱 스톱 설정이 없습니다. 트레일링 스톱과 같은 스톱 메커니즘을 추가하고, 모바일 스톱 스톱을 추가하여 단일 손실을 효과적으로 제어하고 수익을 잠금 할 수 있습니다.
독립 변수 훈련: PlanB 기사의 파라미터를 직접 사용하며, 독립적으로 검증되지 않았습니다.
복제 포트폴리오 최적화여러 가지 비슷한 간단한 전략의 조합은 전체적인 안정성과 수익을 높이고 단일 전략의 위험을 줄일 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 PlanB RSI 추적 전략은 PlanB의 고전적인 기사의 디자인 아이디어를 따르고, RSI 지표를 사용하여 비교적 간단한 정량화 거래 전략을 구성한다. 전략의 장점은 규칙이 명확하고, 구현하기 쉬운, 정량화 입문 학습에 적합하다. 그러나 전략은 단일 지표, 매개 변수가 충분히 최적화되지 않는 것과 같은 문제에 의존한다. 미래에는 부 지표, 동적 매개 변수 최적화, 손해/정지 설정, 독립 매개 변수 훈련 등의 측면에서 전략 강화가 가능하며, 실장 성능을 크게 향상시킨다.
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start: 2022-11-20 00:00:00
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period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © fillippone
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strategy("PlanB Quant Investing 101", shorttitle="PlanB RSI Strategy", overlay=true,calc_on_every_tick=false,pyramiding=0, default_qty_type=strategy.cash,default_qty_value=1000, currency=currency.USD, initial_capital=1000,commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)
r=rsi(close,14)
//SELL CONDITION
//RSI was above 90% last six months AND drops below 65%
//RSI above 90% last six month
selllevel = input(90)
maxrsi = highest(rsi(close,14),6)[1]
rsisell = maxrsi > selllevel
//RSIdrops below 65%
drop = input(65)
rsidrop= r < drop
//sellsignal
sellsignal = rsisell and rsidrop
//BUY CONDITION
//IF (RSI was below 50% last six months AND jumps +2% from the low) THEN buy, ELSE hold.
//RSI was below 50% last six months
buylevel = input(50)
minrsi = lowest(rsi(close,14),6)[1]
rsibuy = minrsi < buylevel
//IF (RSI jumps +2% from the low) THEN buy, ELSE hold.
rsibounce= r > (minrsi + 2)
//buysignal=buyrsi AND rsidrop
//buysignal
buysignal = rsibuy and rsibounce
//Strategy
strategy.entry("Buy Signal",strategy.long, when = buysignal)
strategy.entry("Sell Signal",strategy.short, when = sellsignal)