확률론적 매수 과다 매도 과다 범위 RSI 전략

개요

랜덤 오버 바이 오버 소드 영역 RSI 전략은 RSI의 오버 바이 오버 소드 영역을 동적으로 조정하여 시장 기회를 더 유연하게 포착하는 전략을 수행합니다. 이 전략은 상대 강도 지수 ((RSI) 를 주요 거래 지표로 사용하여 여러 개의 랜덤 오버 바이 오버 소드 파라미터를 설정하여 RSI 라인이 랜덤 오버 소드 영역을 통과 할 때 거래 신호를 냅니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 논리는 RSI 지표를 사용하여 주가 가격이 과매매되거나 과매매되었는지 판단하는 것입니다. RSI는 종결 가격 상승 평균과 종결 가격 하락 평균을 비교하여 현재 주가 가격의 추세를 판단합니다. 무작위 초과 판매 RSI 전략은 고정된 초과 판매 RSI 패러미터를 사용하지 않고 여러 무작위 영역을 설정하여 RSI 라인을 통해 이러한 무작위 영역을 통해 거래 신호를 생성합니다.

예를 들어, 일반 RSI 전략은 30을 초과 판매 영역으로 사용하고 RSI에서 30을 넘어서 70을 평정 할 수 있습니다. 그러나 무작위 초과 판매 RSI 전략은 20에서 30 사이의 여러 값이 초과 판매 영역으로 설정되어 있습니다. 이것은 더 유연한 거래 전략을 구현하여 더 많은 기회 지점에서 위치를 열 수 있습니다.

특히, 이 전략의 주요 논리는 다음과 같습니다.

1. RSI의 변수 길이를 설정합니다. 예를 들어 6일 RSI
2. 무작위적으로 오버셀을 설정하여 오버 구매 영역과 오버 판매 영역으로 설정합니다
3. RSI 아래의 무작위 초매매 범위를 통과할 때 추가로 입점하십시오.
4. RSI가 무작위 오버 바이 범위를 통과할 때 평점

전략적 이점

이 무작위 오버 바이 오버 시트 RSI 전략은 전통적인 RSI 전략에 비해 다음과 같은 몇 가지 장점이 있습니다.

1. 무작위 초단지 설정은 더 유연하며, 더 많은 기회 지점에서 포지션을 열 수 있습니다. 고정 초단지는 두 개의 지점 만이 있으며, 이 전략은 여러 개의 무작위 영역을 설정하여 더 많은 거래 기회를 잡을 수 있습니다.

2. 무작위 간격 설정은 시장의 주기성을 더 잘 반영할 수 있다. 시장의 주기성이 다르기 때문에 합리적인 초간격도 달라질 수 있다. 무작위 설정은 다른 상황 환경에 적응할 수 있다.

3. 다수의 무작위 영역 조합으로 비교적 완전한 거래 논리 시스템을 형성할 수 있다. 단일 거래 신호는 실패하기 쉽지만, 이 전략은 여러 영역을 통해 형성된 다수의 거래 논리를 통해 전략을 더 안정적으로 신뢰할 수 있다.

4. RSI 지표는 그 자체로 강한 안정성을 가지고 있다. RSI는 추세형 지표이며, 가격 움직임을 보다 명확하게 판단할 수 있다. 단순한 가격과 비교하면 RSI 신호가 나타나는 잘못된 긍정적 인 확률이 더 작다.

5. 전략 구현은 간단하고, 실무에서 쉽게 검증할 수 있다. 이 전략은 기본적인 RSI 계산만 필요로 하고, 복잡한 공식이 포함되지 않으며, 매우 쉽게 구현하고 테스트할 수 있다. 이것은 또한 전략을 최적화하고 개선하는 것을 쉽게 만든다.

전략적 위험

이 무작위 초단위 RSI 전략에는 장점이 있지만 다음과 같은 주요 위험도 있습니다.

1. RSI 지표 자체는 다른 어떤 지표와 마찬가지로 상황을 완벽하게 예측 할 수 없습니다. RSI 지표는 역사적 데이터에 의해 계산되며 미래의 가격을 예측할 수있는 확실한 능력이 없습니다.

2. 무작위 구간 설정은 여전히 곡선에 맞게 변형될 위험이 있습니다. 우리는 전략 효과가 단지 무작위 구간이 역사적인 상황에 맞게 잘 맞고, 미래의 상황에 잘 맞지 않는 것을 막아야 합니다.

3. 다중 거래 논리는 서로 충돌 신호를 발산할 수 있다. 예를 들어, 구매 후, 또 평점 신호가 발산된다. 이것은 신중한 테스트를 통해 최적의 매개 변수를 찾아내야 한다.

4. 최적의 구간 조합을 신중하게 찾아야 한다. 구간이 너무 밀집되거나, 또는 구간이 모두 한 방향으로 되어 있는 것을 피해야 한다. 구간 밀도와 방향 모두 계속 조정되고 최적화되어야 한다.

5. RSI 전략은 중장선 트렌드 트레이딩에 더 적합하다. 단기적으로 볼 때 RSI가 제공하는 신호는 시간이 지연될 수 있다. 전략의 거래 주파수를 제어하여 역전 위험을 줄이는 것이 필요하다.

주요한 위험 대응 방법은: 엄격한 피드백 검증 방법을 적용하고, 오랜 시간 주기 및 다양한 시장 조건에서 전략 매개 변수를 테스트하여 안정성과 수익성을 보장합니다. 또한 포지션 규모를 제어하고, 위험 관리에 중점을 둡니다.

전략 최적화

이 무작위 초단위 RSI 전략의 주요 최적화 방향은 다음과 같습니다.

1. 최적의 RSI 변수 길이를 찾으세요. 5일, 10일, 20일 등 다양한 변수를 테스트하여 최적의 변수를 선택하세요.

2. 더 많은 무작위 영역을 테스트하여 최적의 영역 분포를 찾습니다. 영역의 커버리지를 보장하면서도 너무 밀도가 높지 않도록하십시오.

3. 이윤 인자 또는 스톱 손실 메커니즘을 추가하여 단일 거래의 위험을 제어하고 지속적인 수익성을 보장합니다.

4. 다른 보조 지표와 결합하여 더 완전한 다중 인자 모델을 형성한다. 예를 들어 이동 평균을 필러로 추가하여 신호 품질을 향상시킬 수 있다.

5. 거래 빈도를 최적화하고 줄여서 중장기 보유에 더 적합한 전략을 수립한다. 과도한 거래 빈도 때문에 안정성에 영향을 미치지 않도록 한다.

6. 다양한 품종에 대한 최적화 매개 변수, 전략이 더 넓은 시장 환경에 적응할 수 있도록.

7. 더 진보된 기계학습 방법을 사용하여 동적으로 최적화 파라미터를 사용한다. 핵심 파라미터는 실시간 시장 변화에 따라 업데이트될 수 있다.

위와 같은 최적화 조치는 곡선 적합의 위험을 줄이고, 전략 내의 알파를 발굴하여 더 나은 실 디스크 효과를 얻을 수 있습니다.

요약하다

무작위 오버 바이 오버 시트 RSI 전략은 중요한 지표 RSI의 구매 / 판매 범위를 유연하게 설정하여 전통적인 RSI 전략보다 더 풍부한 거래 논리를 구현합니다. 이 전략 방식은 지표 신호가 시장의 주기적 특성과 단기 변동성을 더 잘 포착 할 수 있도록합니다. 또한, 무작위 영역 파라미터의 도입은 전략 최적화에 더 많은 공간을 제공하여 전략의 실제 거래 효과를 지속적으로 개선 할 수 있습니다.