В процессе загрузки ресурсов... загрузка...
  1. Площадь
  2. Стратегия реверсии среднего значения РСИ на нескольких уровнях с динамической корректировкой по волатильности

Стратегия реверсии среднего значения РСИ на нескольких уровнях с динамической корректировкой по волатильности

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-06-21 14:16:31
Тэги:RSI, PIVOT

img

Обзор

Эта стратегия представляет собой многоуровневую среднюю реверсионную торговую систему, основанную на индикаторе RSI и волатильности цен. Она использует экстремальные значения RSI и аномально большие колебания цен в качестве сигналов входа, используя при этом масштабирование позиций в пирамидном стиле и динамические уровни получения прибыли для управления рисками и оптимизации доходности.

Принципы стратегии

  1. Условия въезда:

    • Использует 20-периодный RSI (RSI20) в качестве основного индикатора
    • Определяет несколько пороговых значений RSI (35/65, 30/70, 25/75, 20/80) с соответствующими порогами волатильности
    • Включает сигнал входа, когда RSI достигает порогового значения и размер корпуса текущей свечи превышает соответствующий пороговый показатель волатильности.
    • Дополнительное условие: цена должна преодолеть недавний высокий/низкий уровень поддержки на определенный процент

  2. Механизм масштабирования позиции:

    • Допускает до 5 записей (первоначальная запись + 4 дополнительных записей)
    • Каждая дополнительная запись требует соблюдения более строгих условий RSI и волатильности

  3. Механизм выхода:

    • Устанавливает 5 различных уровней точек получения прибыли
    • Точки Take-profit динамически рассчитываются на основе уровней поддержки/сопротивления при входе
    • Цели по получению прибыли постепенно снижаются по мере увеличения количества открытых позиций

  4. Контроль рисков:

    • Использует процентную модель риска, при которой каждая сделка рискует фиксированным 20% от стоимости счета
    • Определяет максимально допустимые одновременные открытые позиции до 5, ограничивая общую риск-экспозицию

Преимущества стратегии

  1. Многоуровневый вход: путем установления нескольких RSI и порогов волатильности стратегия может улавливать различные степени рыночных экстремалов, увеличивая торговые возможности.

  2. Динамическая прибыль: точки прибыли, рассчитанные на основе уровней поддержки/сопротивления, могут адаптироваться к структуре рынка, защищая прибыль, не выходя из нее слишком рано.

  3. Пирамидальный масштабирование позиций: увеличение позиций по мере продолжения тенденций может значительно повысить потенциал прибыли.

  4. Управление рисками: фиксированный процент риска и максимальные лимиты позиций эффективно контролируют риск для каждой сделки и в целом.

  5. Гибкость: многочисленные регулируемые параметры позволяют стратегии адаптироваться к различным рыночным условиям и торговым инструментам.

  6. Средняя реверсия + следование тренду: сочетает в себе преимущества средней реверсии и следования тренду, фиксируя краткосрочные реверсии без упущения основных тенденций.

Стратегические риски

  1. Переоценка: может вызывать частые торговые сигналы на сильно волатильных рынках, что приводит к чрезмерным комиссионным.

  2. Фальшивые прорывы: на рынках может наблюдаться кратковременная экстремальная волатильность, за которой следует быстрое изменение, что вызывает ложные сигналы.

  3. Последующие убытки: непрерывные однонаправленные рыночные движения могут привести к значительным убыткам после многократного увеличения позиции.

  4. Чувствительность параметров: производительность стратегии может быть очень чувствительной к параметрам, что может привести к перенастройке.

  5. Влияние скольжения: может возникнуть серьезное скольжение в периоды интенсивной волатильности, влияющее на результативность стратегии.

  6. Зависимость от рыночной среды: стратегия может показать низкие результаты в определенных рыночных условиях, таких как низкая волатильность или сильные трендовые рынки.

Направления оптимизации стратегии

  1. Динамическая корректировка параметров: внедрение адаптивных механизмов для динамической корректировки RSI и порогов волатильности на основе рыночных условий.

  2. Анализ многочасовых рамок: включить более долгосрочные оценки рыночных тенденций для улучшения качества входа.

  3. Оптимизация стоп-лосса: добавление стоп-лосса или динамических стоп-лосса на основе ATR для дальнейшего контроля риска.

  4. Фильтрация состояния рынка: включать силу тренда, цикл волатильности и другие условия фильтрации, чтобы избежать торговли в неблагоприятной рыночной среде.

  5. Оптимизация управления капиталом: реализация более детального управления позициями, например, корректировка размера торговли на основе различных уровней сигналов.

  6. Интеграция машинного обучения: Использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации процессов выбора параметров и генерации сигналов.

  7. Анализ корреляции: включить анализ корреляции с другими активами для улучшения стабильности и разнообразия стратегии.

Заключение

Эта многоуровневая стратегия торговли с средним отклонением от RSI - это тщательно разработанная количественная торговая система, которая умно сочетает в себе технический анализ, динамическое управление рисками и методы масштабирования позиций в пирамидном стиле. Захватывая экстремальную волатильность рынка и получая прибыль при перепаде цен, стратегия демонстрирует сильный потенциал прибыли. Однако она также сталкивается с такими проблемами, как переоценка и зависимость от рыночной среды. Будущая оптимизация должна сосредоточиться на улучшении адаптивности стратегии и возможностей контроля риска для удовлетворения различных рыночных условий. В целом, это стратегия с прочной основой, которая, благодаря дальнейшей оптимизации и обратному тестированию, имеет потенциал для развития в надежную торговую систему.

/*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)
Связанные
Больше

2019 FMZ - Все права защищены.