В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Количественная стратегия торговли, основанная на индикаторах RSI

Автор:Чао Чжан, Дата: 14 сентября 2023 года 20:26:49
Тэги:

Эта статья подробно объясняет количественную торговую стратегию, которая использует индикатор RSI для генерации торговых сигналов.

I. Логика стратегии

Основная логика торговли следующая:

  1. Вычислить индикатор RSI ((14) и сгладить его с использованием EMA ((28) для получения обработанного осциллятора.

  2. Вычислить полосы Боллинджера на обработанном RSI, чтобы получить верхние / нижние полосы.

  3. Когда обработанный RSI пересекает ниже линии входа, генерируется сигнал покупки. Когда он пересекает выше, генерируется сигнал продажи.

  4. Когда индикатор входит в зоны перекупленности/перепроданности, генерируется сигнал закрытия позиции.

Таким образом, характеристики RSI могут быть использованы для захвата возможностей для обратного движения.

II. Преимущества стратегии

Наибольшее преимущество заключается в увеличении пространства настройки параметров от обработки индикаторов, что позволяет более строго контролировать частоту торгов и предотвращает переоценку.

Еще одним преимуществом является интуитивно понятные критерии ввода, основанные на четких числовых значениях показателя.

Наконец, диапазон перекупленности/перепроданности также помогает своевременно получать прибыль и контролировать риски по сделкам.

III. Потенциальные недостатки

Однако стратегия также сопряжена со следующими рисками:

Во-первых, RSI фокусируется на обратных сделках, которые могут генерировать ложные сигналы во время трендов.

Во-вторых, неправильная настройка параметров также может привести к чрезмерной оптимизации и неспособности адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.

Наконец, относительно низкий уровень выигрыша также подвергает стратегию рискам снятия.

IV. Резюме

В целом, в этой статье в основном представлена количественная стратегия торговли с использованием индикатора RSI. Он контролирует частоту торговли с помощью настройки параметров и имеет четкие правила входа / выхода. При оптимизации параметров также необходимо управлять рисками обратной торговли.


/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//-----------------------------------------------------------------
//This simple strategy base on RSI, EMA, Bollinger Bands to get Buy and Sell Signal with detail as below:
//-----------------------------------------------------------------
//1.Define Oscillator Line
//+ Oscillator Line is smoothed by ema(28) of RSI(14) on H1 Timeframe
//2.Define Overbought and Oversold
//+ Apply Bollinger Bands BB(80,3) on Oscillator Line and calculate %b
//+ Overbought Zone marked above level 0.8
//+ Oversold Zone marked below level 0.2
//3.Buy Signal
//+ Entry Long Positon when %b crossover Point of Entry Long
//+ Deafault Point of Entry Long is 0.2
//+ Buy signal marked by Green dot
//4.Sell Signal
//+ Entry Short Position when %b crossunder Point of Entry Short
//+ Deafault Point of Entry Short is 0.8
//+ Sell signal marked by Red dot
//5.Exit Signal
//+ Exit Position (both Long and Short) when %b go into Overbought Zone or Oversold Zone
//+ Exit signal marked by Yellow dot
//-----------------------------------------------------------------
strategy(title="RSI %b Signal [H1 Backtesting]", overlay=false)

//RSI
rsi_gr="=== RSI ==="
rsi_len = input(14, title = "RSI",inline="set",group=rsi_gr)
smoothed_len = input(28, title = "EMA",inline="set",group=rsi_gr)
rsi=ta.ema(ta.rsi(close,rsi_len),smoothed_len)
//rsi's BOLLINGER BANDS
pb_gr="=== %b ==="
length = input(80, title = "Length",inline="set1",group=pb_gr)
rsimult = input(3.0, title = "Multiplier",inline="set1",group=pb_gr)
ovb = input(0.8, title = "Overbought",inline="set2",group=pb_gr)
ovs = input(0.2, title = "Oversold",inline="set2",group=pb_gr)
et_short = input(0.8, title = "Entry Short",inline="set3",group=pb_gr)
et_long = input(0.2, title = "Entry Long",inline="set3",group=pb_gr)
[rsibasis, rsiupper, rsilower] = ta.bb(rsi, length, rsimult)
//rsi's %B
rsipB = ((rsi - rsilower) / (rsiupper - rsilower))
plot(rsipB, title="rsi's %B", color=rsipB>math.min(ovb,et_short)?color.red:rsipB<math.max(ovs,et_long)?color.green:color.aqua, linewidth=1)

h1=hline(1,color=color.new(color.red,100))
h4=hline(ovb,color=color.new(color.red,100))
h0=hline(0,color=color.new(color.green,100))
h3=hline(ovs,color=color.new(color.green,100))
h5=hline(0.5,color=color.new(color.silver,0),linestyle=hline.style_dotted)

fill(h1,h4, title="Resistance", color=color.new(color.red,90))
fill(h0,h3, title="Support", color=color.new(color.green,90))

//Signal
rsi_buy=
           rsipB[1]<et_long
           and
           rsipB>et_long
rsi_sell=
           rsipB[1]>et_short
           and
           rsipB<et_short
rsi_exit=
           (rsipB[1]>ovs and rsipB<ovs)
           or
           (rsipB[1]<ovb and rsipB>ovb)
plotshape(rsi_buy?rsipB:na,title="Buy",style=shape.circle,color=color.new(color.green,0),location=location.absolute)
plotshape(rsi_sell?rsipB:na,title="Sell",style=shape.circle,color=color.new(color.red,0),location=location.absolute)
plotshape(rsi_exit?rsipB:na,title="Exit",style=shape.circle,color=color.new(color.yellow,0),location=location.absolute)
//Alert
strategy.entry("Long",strategy.long,when=rsi_buy)
strategy.close("Long",when=rsi_exit)
strategy.entry("Short",strategy.short,when=rsi_sell)
strategy.close("Short",when=rsi_exit)
//EOF

Больше