Tài nguyên đang được tải lên... tải...

Chiến lược RSI kỹ thuật ngược

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-28 15:50:07
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược RSI Reverse Engineering là một chiến lược giao dịch dựa trên chỉ số RSI. Chiến lược này suy ra giá ngược bằng cách mô phỏng quy trình tính toán của chỉ số RSI để tạo ra tín hiệu giao dịch.

Chiến lược logic

Ý tưởng cốt lõi của chiến lược này là:

  1. Tính toán giá trị K, thời gian ExpPer, chuỗi tăng AUC và chuỗi giảm ADC trong chỉ số RSI.

  2. Trả ngược, tính nVal dựa trên các thiết lập tham số RSI, ADC, giá trị chuỗi AUC, v.v.

  3. Thêm nVal vào giá để suy ra nRes ngược lại.

  4. So sánh nRes với giá đóng hiện tại để tạo ra tín hiệu dài và ngắn.

Cụ thể, chiến lược đầu tiên tính toán một số thông số chính trong chỉ số RSI, bao gồm giá trị K, thời gian ExpPer, trình tự tăng AUC và trình tự giảm ADC. Trong số đó, giá trị K là yếu tố làm mịn và ExpPer là hai lần cài đặt thông số RSI trừ 1.

Sau đó, theo các thông số này, chiến lược suy ra giá ngược lại. Đầu tiên, một biến nVal chính được tính toán, bằng với (WildPer - 1) * (ADC_Value / (100 - Value) - AUC). Công thức này suy ra quá trình tính toán RSI ngược lại.

Sau đó thêm nVal vào giá đóng hiện tại để có được giá nRes được thiết kế ngược. Cuối cùng, nếu nRes cao hơn giá đóng hiện tại, một tín hiệu ngắn được tạo ra. Nếu nRes thấp hơn giá đóng hiện tại, một tín hiệu dài được tạo ra.

Phân tích lợi thế

Những lợi thế chính của chiến lược này là:

  1. Nó sáng tạo suy ra quá trình tính toán RSI ngược lại.

  2. Giá được thiết kế ngược tạo ra các tín hiệu giao dịch đối diện với thị trường, cho phép bán ngắn để mở rộng phạm vi ứng dụng của chiến lược.

  3. RSI là một chỉ số giao dịch trưởng thành và thường được sử dụng với các thiết lập tham số hợp lý và độ tin cậy cao và rủi ro thấp.

  4. Chiến lược logic là rõ ràng và dễ hiểu. các tham số ít làm cho nó dễ dàng thực hiện và đáp ứng các yêu cầu của giao dịch định lượng.

Phân tích rủi ro

Ngoài ra còn có một số rủi ro cho chiến lược này:

  1. Giá được thiết kế ngược chỉ dựa vào tính toán RSI. Nếu RSI gửi tín hiệu sai, các tín hiệu chiến lược cũng sẽ thất bại.

  2. Các tín hiệu ngược lại có thể không phù hợp với xu hướng thị trường tổng thể.

  3. Cài đặt tham số RSI đòi hỏi kinh nghiệm. Cài đặt không chính xác có thể dẫn đến giao dịch quá thường xuyên hoặc tín hiệu sai.

  4. Bán ngắn với các hoạt động ngược có rủi ro cao.

Các rủi ro có thể được kiểm soát bằng cách tối ưu hóa các thông số RSI, kết hợp các chỉ số khác và quản lý tiền chặt chẽ.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Chiến lược có thể được tối ưu hóa trong các khía cạnh sau:

  1. Tối ưu hóa các thông số RSI WildPer và Value để thích nghi tốt hơn với điều kiện thị trường.

  2. Thêm các chiến lược dừng lỗ để khóa lợi nhuận và giảm lỗ.

  3. Kết hợp với các chỉ số khác như MACD để tạo ra các tín hiệu chính xác và đáng tin cậy hơn.

  4. Thêm các bộ lọc vị trí mở để tránh các giao dịch thua lỗ không cần thiết.

  5. Tối ưu hóa các chiến lược quản lý tiền để kiểm soát chặt chẽ vốn cho mỗi giao dịch để ngăn ngừa tổn thất vượt quá phạm vi khả thi.

Kết luận

Chiến lược kỹ thuật ngược RSI tạo ra các tín hiệu giao dịch đối diện với thị trường bằng cách suy ra quá trình tính toán RSI ngược lại. Chiến lược có logic độc đáo và một số đổi mới nhất định, cho phép bán ngắn mở rộng phạm vi ứng dụng của nó. Nhưng cũng có những rủi ro của các hoạt động ngược lại cần tối ưu hóa và kiểm soát rủi ro đúng cách. Nhìn chung, chiến lược cung cấp những ý tưởng và công cụ mới cho giao dịch định lượng.


/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 25/10/2017
// The related article is copyrighted material from
// Stocks & Commodities.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Reverse Engineering RSI, by Giorgos Siligardos", overlay = true)
Value = input(50, minval=1)
WildPer = input(14,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
ExpPer = 2 * WildPer - 1
K = 2 / (ExpPer + 1)
AUC = iff(close > close[1], K * (close - close[1]) + (1 - K) * nz(AUC[1], 1), (1-K) * nz(AUC[1], 1))
ADC = iff(close > close[1], (1-K) * nz(ADC[1], 1), K * (close[1] - close) + (1 - K) * nz(ADC[1], 1))
nVal = (WildPer - 1) * (ADC * Value / (100 - Value) - AUC)
nRes = iff(nVal >= 0, close + nVal, close + nVal * (100 - Value) / Value)
pos = iff(nRes > close, -1,
	   iff(nRes < close, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(nRes, color=blue, title="Reverse Engineering RSI")

Thêm nữa