동적 변동성 조정과 함께 다단계 RSI 평균 역전 전략
저자:차오장날짜: 2024-06-21 14:16:31태그:RSI,PIVOT
전반적인 설명
이 전략은 RSI 지표와 가격 변동성을 기반으로 한 다단계 평균 반전 거래 시스템이다. 극심한 RSI 값과 비정상적으로 큰 가격 변동성을 입점 신호로 사용하며 피라미드 스타일 포지션 스케일링과 역동적 인 수익 수준을 사용하여 위험을 관리하고 수익을 최적화합니다. 이 전략의 핵심 아이디어는 극심한 변동성과 이익이 발생하면 가격이 정상 수준으로 돌아갈 때 시장에 진출하는 것입니다.
전략 원칙
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입국 조건:
- 주요 지표로 20주기 RSI (RSI20) 를 사용합니다.
- 여러 개의 RSI 임계값 (35/65, 30/70, 25/75, 20/80) 을 설정하고 그에 따른 변동성 임계값을 설정합니다.
- RSI가 임계값에 도달하고 현재 촛불 몸의 크기가 해당 변동성 임계값을 초과하면 입력 신호를 발사합니다.
- 추가 조건: 가격은 최근 높은/저한 지원 수준을 특정 비율로 돌파해야 합니다.
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위치 확장 메커니즘:
- 최대 5개의 항목을 허용합니다 (처음 항목 + 4개의 추가 항목)
- 각 추가 항목은 더 엄격한 RSI 및 변동성 조건을 충족해야 합니다.
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출구 메커니즘
- 5개의 다른 레벨의 수익점들을 설정합니다
- 이윤점 (Take-profit points) 은 진입시 지지/저항 수준을 기반으로 동적으로 계산됩니다.
- 오픈 포지션 수가 증가함에 따라 수익 목표가 점차 감소합니다.
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위험 관리:
- % 리스크 모델을 사용하며, 각 거래는 계좌 가치의 20%를 고정적으로 위험합니다.
- 최대 허용되는 동시 오픈 포지션을 5로 설정하여 전체 리스크 노출을 제한합니다.
전략적 장점
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다단계 진입: 여러 가지 RSI 및 변동성 임계치를 설정함으로써 전략은 다양한 수준의 시장 극단성을 포착하여 거래 기회를 증가시킬 수 있습니다.
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동적 취득: 지원/ 저항 수준에 따라 계산되는 취득 포인트는 시장 구조에 적응하여 너무 일찍 빠져 나가지 않고 이익을 보호 할 수 있습니다.
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피라미드 방식의 포지션 확장: 트렌드가 계속됨에 따라 포지션을 증가시키는 것은 수익 잠재력을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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리스크 관리: 고정 비율 리스크와 최대 포지션 제한은 각 거래 및 전체에 대한 위험을 효과적으로 제어합니다.
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유연성: 많은 조정 가능한 매개 변수가 전략이 다른 시장 환경과 거래 도구에 적응하도록 허용합니다.
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평균 반전 + 트렌드 추적: 주요 트렌드를 놓치지 않고 단기 반전을 포착하는 평균 반전과 트렌드 추적의 장점을 결합합니다.
전략 위험
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과잉 거래: 매우 변동적인 시장에서 과도한 수수료로 이어지는 빈번한 거래 신호를 유발할 수 있습니다.
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가짜 브레이크업: 시장은 짧은 극심한 변동이 뒤따라 빠른 반전으로 잘못된 신호를 일으킬 수 있습니다.
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연속적 손실: 연속적인 일방적인 시장 움직임은 여러 가지 위치 상승 후 상당한 손실을 초래할 수 있습니다.
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매개 변수 민감성: 전략 성능은 매개 변수 설정에 매우 민감할 수 있으며, 과도한 적합성 위험이 있습니다.
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미끄러짐 영향: 강력한 변동성 기간 동안 심각한 미끄러짐에 직면하여 전략 성과에 영향을 줄 수 있습니다.
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시장 환경 의존성: 전략은 낮은 변동성 또는 강한 트렌드 시장과 같은 특정 시장 환경에서 저성능 할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
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동적 매개 변수 조정: 시장 조건에 따라 동적으로 RSI 및 변동성 임계치를 조정하는 적응 메커니즘을 도입합니다.
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다중 시간 프레임 분석: 입시 품질을 향상시키기 위해 장기 시장 트렌드 판단을 포함합니다.
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스톱 로스 최적화: 추가 위험 통제를 위해 후속 스톱 로스 또는 ATR 기반 동적 스톱 로스를 추가합니다.
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시장 상태 필터링: 트렌드 강도, 변동성 사이클 및 다른 필터링 조건을 포함하여 부적절한 시장 환경에서 거래를 피합니다.
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자본 관리 최적화: 다른 신호 수준에 따라 거래 크기를 조정하는 것과 같은 더 자세한 위치 관리를 구현하십시오.
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기계 학습 통합: 매개 변수 선택 및 신호 생성 프로세스를 최적화하기 위해 기계 학습 알고리즘을 활용합니다.
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상관 분석: 전략의 안정성과 다양성을 향상시키기 위해 다른 자산과 상관 분석을 통합합니다.
결론
이 다단계 RSI 평균 반전 거래 전략은 기술 분석, 역동적 위험 관리 및 피라미드 스타일 포지션 스케일링 기술을 현명하게 결합한 신중하게 설계된 양적 거래 시스템입니다. 극심한 시장 변동성과 가격이 반전되면 이익을 포착함으로써 전략은 강력한 수익 잠재력을 보여줍니다. 그러나 과잉 거래 및 시장 환경 의존성과 같은 과제에도 직면합니다. 미래 최적화는 다른 시장 환경에 맞게 전략의 적응력과 위험 통제 능력을 향상시키는 데 중점을 두어야합니다. 전반적으로 이것은 더 많은 최적화 및 백테스팅을 통해 견고한 거래 시스템으로 발전할 수있는 탄탄한 기반을 가진 전략 프레임워크입니다.
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('Retorno_Pivots_5min_Novo_v3.3')
// Input variables
bars_left1 = input(1, title = "Entry - Pivot Left Bars")
bars_right1 = input(1, title = "Entry - Pivot Right Bars")
rsi20_longentry0 = input(35, title = "Entry 1 - RSI20 Long")
rsi20_shortentry0 = input(65, title = "Entry 1 - RSI20 Short")
bar_size_entry0 = input.float(1, title="Entry 1 - Bar Size")
rsi20_longentry1 = input(30, title = "Entry 2 - RSI20 Long")
rsi20_shortentry1 = input(70, title = "Entry 2 - RSI20 Short")
bar_size_entry1 = input.float(0.8, title="Entry 2 - Bar Size")
rsi20_longentry2 = input(25, title = "Entry 3 - RSI20 Long")
rsi20_shortentry2 = input(75, title = "Entry 3 - RSI20 Short")
bar_size_entry2 = input.float(0.7, title="Entry 3 - Bar Size")
rsi20_longentry3 = input(20, title = "Entry 4 - RSI20 Long")
rsi20_shortentry3 = input(80, title = "Entry 4 - RSI20 Short")
bar_size_entry3 = input.float(0.5, title="Entry 4 - Bar Size")
limit_perc1 = input.float(0.60, title="Profit Range 1")
limit_perc2 = input.float(0.40, title="Profit Range 2")
limit_perc3 = input.float(0.20, title="Profit Range 3")
limit_perc4 = input.float(0.00, title="Profit Range 4")
limit_perc5 = input.float(0.00, title="Profit Range 5")
minimum_pivot_distance = input.float(0, title="Minimum Pivot Distance %")
barsize_1h_input = input(288, title="Highest Bar Lookback")
rsi20 = ta.rsi(close, 20)
rsi200 = ta.rsi(close, 200)
Pivot_High_Last1 = ta.valuewhen(ta.pivothigh(high, bars_left1, bars_right1), ta.pivothigh(high, bars_left1, bars_right1), 0)
Pivot_Low_Last1 = ta.valuewhen(ta.pivotlow(low, bars_left1, bars_right1), ta.pivotlow(low, bars_left1, bars_right1), 0)
barsize = math.abs(close - open)
barsize_1h = ta.highest(barsize, barsize_1h_input)
Bar0Long = rsi20 < rsi20_longentry0 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry0)
Bar1Long = rsi20 < rsi20_longentry1 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry1)
Bar2Long = rsi20 < rsi20_longentry2 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry2)
Bar3Long = rsi20 < rsi20_longentry3 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry3)
// Long Entries
Long_Entry1 = strategy.opentrades == 0 and rsi20 < rsi20[1] and ((rsi20 < rsi20_longentry0 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry0)) or (rsi20 < rsi20_longentry1 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry1)) or (rsi20 < rsi20_longentry2 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry2)) or (rsi20 < rsi20_longentry3 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry3))) and close < (Pivot_Low_Last1 * (1 - (minimum_pivot_distance / 100)))
Long_Entry2 = strategy.opentrades == 1 and strategy.position_size > 0 and rsi20 < rsi20[1] and (Bar0Long or Bar1Long or Bar2Long or Bar3Long)
Long_Entry3 = strategy.opentrades == 2 and strategy.position_size > 0 and rsi20 < rsi20[1] and (Bar0Long or Bar1Long or Bar2Long or Bar3Long)
Long_Entry4 = strategy.opentrades == 3 and strategy.position_size > 0 and rsi20 < rsi20[1] and (Bar0Long or Bar1Long or Bar2Long or Bar3Long)
Long_Entry5 = strategy.opentrades == 4 and strategy.position_size > 0 and rsi20 < rsi20[1] and (Bar0Long or Bar1Long or Bar2Long or Bar3Long)
if Long_Entry1 or Long_Entry2 or Long_Entry3 or Long_Entry4 or Long_Entry5
strategy.entry("Long", strategy.long, comment = "ENTER-LONG_BINANCE-FUTURES_BTCBUSD_Bot-BTC-1min_1M_970d2ee265390c27")
// Longs Exits
Long_Exit1 = strategy.opentrades == 1 and close > (strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc1))
Long_Exit2 = strategy.opentrades == 2 and close > (strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc2))
Long_Exit3 = strategy.opentrades == 3 and close > (strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc3))
Long_Exit4 = strategy.opentrades == 4 and close > (strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc4))
Long_Exit5 = strategy.opentrades == 5 and close > (strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc5))
if Long_Exit1 or Long_Exit2 or Long_Exit3 or Long_Exit4 or Long_Exit5
strategy.close("Long", comment = "EXIT-LONG_BINANCE-FUTURES_BTCBUSD_Bot-BTC-1min_1M_970d2ee265390c27")
Bar0Short = rsi20 > rsi20_shortentry0 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry0)
Bar1Short = rsi20 > rsi20_shortentry1 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry1)
Bar2Short = rsi20 > rsi20_shortentry2 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry2)
Bar3Short = rsi20 > rsi20_shortentry3 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry3)
// Short Entries
Short_Entry1 = strategy.opentrades == 0 and rsi20 > rsi20[1] and ((rsi20 > rsi20_shortentry0 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry0)) or (rsi20 > rsi20_shortentry1 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry1)) or (rsi20 > rsi20_shortentry2 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry2)) or (rsi20 > rsi20_shortentry2 and barsize >= (barsize_1h * bar_size_entry2))) and close > (Pivot_High_Last1 * (1 + (minimum_pivot_distance / 100)))
Short_Entry2 = strategy.opentrades == 1 and strategy.position_size < 0 and rsi20 > rsi20[1] and (Bar0Short or Bar1Short or Bar2Short or Bar3Short)
Short_Entry3 = strategy.opentrades == 2 and strategy.position_size < 0 and rsi20 > rsi20[1] and (Bar0Short or Bar1Short or Bar2Short or Bar3Short)
Short_Entry4 = strategy.opentrades == 3 and strategy.position_size < 0 and rsi20 > rsi20[1] and (Bar0Short or Bar1Short or Bar2Short or Bar3Short)
Short_Entry5 = strategy.opentrades == 4 and strategy.position_size < 0 and rsi20 > rsi20[1] and (Bar0Short or Bar1Short or Bar2Short or Bar3Short)
if Short_Entry1 or Short_Entry2 or Short_Entry3 or Short_Entry4 or Short_Entry5
strategy.entry("Short", strategy.short, comment = "ENTER-SHORT_BINANCE-FUTURES_BTCBUSD_Bot-BTC-1min_1M_970d2ee265390c27")
// Short Exits
Short_Exit1 = strategy.opentrades == 1 and close < (strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc1))
Short_Exit2 = strategy.opentrades == 2 and close < (strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc2))
Short_Exit3 = strategy.opentrades == 3 and close < (strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc3))
Short_Exit4 = strategy.opentrades == 4 and close < (strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc4))
Short_Exit5 = strategy.opentrades == 5 and close < (strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc5))
if Short_Exit1 or Short_Exit2 or Short_Exit3 or Short_Exit4 or Short_Exit5
strategy.close("Short", comment = "EXIT-SHORT_BINANCE-FUTURES_BTCBUSD_Bot-BTC-1min_1M_970d2ee265390c27")
// Plots
plot(rsi20, color=color.new(#fbff00, 0), linewidth=2)
plot(((strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc1))), color=color.new(#00ff2a, 0), linewidth=2)
plot(((strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc2))), color=color.new(#00ff2a, 50), linewidth=2)
plot(((strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc3))), color=color.new(#00ff2a, 80), linewidth=2)
plot(((strategy.position_avg_price + ((ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_Low_Last1, 0) - (strategy.position_avg_price)) * limit_perc4))), color=color.new(#00ff2a, 100), linewidth=2)
plot((strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc1)), color=color.new(#ff0000, 0), linewidth=2)
plot((strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc2)), color=color.new(#ff0000, 50), linewidth=2)
plot((strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc3)), color=color.new(#ff0000, 80), linewidth=2)
plot((strategy.position_avg_price - ((strategy.position_avg_price - ta.valuewhen(strategy.opentrades == 0, Pivot_High_Last1, 0)) * limit_perc4)), color=color.new(#ff0000, 100), linewidth=2)
plot(strategy.position_avg_price, color=color.new(#ffc400, 0), linewidth=2)
plot(strategy.opentrades * (strategy.position_size / math.abs(strategy.position_size)), color=color.new(#ff00bb, 0), linewidth=2)
plot(((barsize / barsize_1h) * 100), color=color.new(#0000ff, 0), linewidth=2)
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