Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược đảo ngược xu hướng RSI

Chiến lược đảo ngược xu hướng RSI

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-04-28 13:33:19
Tags:RSIATR

img

Tổng quan

Chiến lược đảo ngược xu hướng RSI là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên chỉ số sức mạnh tương đối (RSI) và phạm vi trung bình thực sự (ATR). Nó điều chỉnh năng động mức lợi nhuận và dừng lỗ (TP / SL) để thích nghi với biến động thị trường nhanh chóng và nắm bắt cơ hội đảo ngược xu hướng. Chiến lược tập trung vào RSI, kết hợp với ATR để đo biến động, và xây dựng hai dải động thích nghi như cơ sở để mở và đóng các vị trí. Chiến lược này có thể được sử dụng độc lập hoặc như một mô-đun lấy lợi nhuận và dừng lỗ cho các chiến lược khác. Nó đã được thử nghiệm tốt trên dữ liệu 15 phút của các cổ phiếu như Tesla (TSLA), Apple (AAPL) và Nvidia (NDAV).

Nguyên tắc chiến lược

Cốt lõi của Chiến lược đảo ngược xu hướng RSI nằm trong việc xây dựng các băng tần TP / SL năng động. Đầu tiên, nó sử dụng các hàm custom highest_custom và lowest_custom để tìm giá cao nhất và thấp nhất kể từ lần chéo cuối cùng, tạo thành cơ sở của các băng tần. Sau đó, nó tính toán RSI và ATR với chiều dài được chỉ định bởi người dùng và thực hiện các tính toán sau:

  1. Phạm vi dưới = Giá cao nhất × [1 - (ATR/Giá + 1/(RSI Phạm vi dưới × nhân))]
  2. Phạm vi trên = Giá thấp nhất × [1 + (ATR/Giá + 1/(RSI Phạm vi trên × nhân))]

Ở đây, nhân là một yếu tố mở rộng dải được xác định bởi người dùng. Nếu giá phá vỡ trên dải trên, nó sẽ dài; nếu nó phá vỡ dưới dải dưới, nó sẽ ngắn. Màu sắc của hai dải này cũng thay đổi theo vị trí của giá so với các dải, giúp nó dễ dàng quan sát.

Ưu điểm chiến lược

  1. Khả năng thích nghi cao: Các băng tần TP/SL có thể tự động điều chỉnh dựa trên sự biến động giá, phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trên thị trường.
  2. Các tham số có thể điều chỉnh: Bằng cách điều chỉnh các tham số như chiều dài và nhân, độ nhạy của chiến lược có thể được kiểm soát linh hoạt.
  3. Logic rõ ràng: Cấu trúc mã là hợp lý và dễ hiểu và phát triển hơn nữa.
  4. Áp dụng rộng: Nó có thể được sử dụng độc lập như một chiến lược hoặc thêm chức năng TP / SL vào các chiến lược khác.
  5. Hiệu quả tính toán: Bằng cách sử dụng các hàm tùy chỉnh như highest_custom, nó tránh các tính toán lặp đi lặp lại lớn do sử dụng các loại chuỗi.

Rủi ro chiến lược

  1. Lựa chọn tham số không đúng có thể mang lại rủi ro bổ sung. Ví dụ, một chiều dài nhỏ có thể dẫn đến giao dịch thường xuyên, và một nhân lớn có thể dẫn đến các lỗ dừng quá lỏng lẻo.
  2. Hiệu suất có thể kém trong các điều kiện thị trường cụ thể, chẳng hạn như việc củng cố thường xuyên và phá vỡ sai trong một thị trường biến động, có thể dẫn đến nhiều giao dịch thua lỗ hơn.
  3. Chính chiến lược không có chức năng đánh giá xu hướng và cần được sử dụng kết hợp với các tín hiệu khác.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Xem xét thêm các chỉ số xu hướng, chẳng hạn như đường trung bình động, để chỉ giao dịch tại các điểm đảo ngược theo hướng xu hướng chính.
  2. Tối ưu hóa các tham số để tìm sự kết hợp tốt nhất của chiều dài, nhân, vv
  3. Kết hợp với các chỉ số kỹ thuật khác hoặc các chỉ số tâm lý thị trường để cải thiện độ chính xác của các điểm nhập và xuất.
  4. Thêm quản lý vị trí để kiểm soát chặt chẽ rủi ro của mỗi giao dịch.

Tóm lại

Chiến lược đảo ngược xu hướng RSI sử dụng RSI và ATR để xây dựng các băng thông thích nghi có thể điều chỉnh động các điểm TP / SL và phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trên thị trường. Chiến lược có logic rõ ràng, khả năng áp dụng rộng rãi và có thể là một công cụ mạnh mẽ cho các nhà giao dịch định lượng. Tuy nhiên, trong việc sử dụng thực tế, vẫn cần chú ý đến việc lựa chọn tham số và kiểm soát rủi ro, và nên sử dụng nó kết hợp với các tín hiệu chỉ số khác để cải thiện hiệu suất tổng thể. Chiến lược có thêm không gian tối ưu hóa, chẳng hạn như thêm các bộ lọc xu hướng và tối ưu hóa tham số.

/*backtest
start: 2023-04-22 00:00:00
end: 2024-04-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("RSI Trend Reversal", overlay=true, max_bars_back = 4999, calc_on_every_tick = false)


//INPUTS 
rsi_length = input.int(title = "Lenght", defval = 8)
rsi_mult = input.float(title = "Multiplier", defval = 1.5, step = .05)
lookback = input.int(title = "Delay to prevent idealization", defval = 1)
sltp = input.float(title = "Minimum Difference", defval = 10)
src = input.source(title = "Source Input", defval = close)

//PARAMETERS INITILIZATION
hclose = request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src)
//FUNCTION INITILIZATION
highest_custom(src, length) =>
    x = src
    for i = 0 to length
        if src[i] > x
            x := src[i]
    x
lowest_custom(src, length) => 
    x = src
    for i = 0 to length
        if src[i] < x
            x := src[i]
    x
rsilev(src, length, mult, sltp) =>
    sl = (100 - sltp) / 100
    tp = (100 + sltp) / 100
    var bool crossup = na
    var bool crossdown = na
    var float dir = na
    dir_change = ta.change(dir)
    var float BearGuy = 0
    BullGuy = ta.barssince(crossup or crossdown)
    if na(BullGuy)
        BearGuy += 1
    else
        BearGuy := BullGuy
    var float upper = na
    var float lower = na
    rsilower = ta.rsi(src, length)
    rsiupper = math.abs(ta.rsi(src, length) - 100)
    atr = ta.atr(length) / src
    lower := highest_custom(math.max(highest_custom(highest_custom(src, BearGuy) * (1 - (atr + ((1 / (rsilower) * mult)))), BearGuy), src * sl), BearGuy)
    upper := lowest_custom(math.min(lowest_custom(lowest_custom(src, BearGuy) * (1 + (atr + ((1 / (rsiupper) * mult)))), BearGuy), src * tp), BearGuy)
    var float thresh = na
    if na(thresh)
        thresh := lower
    if na(dir)
        dir := 1
    if crossdown
        dir := -1
    if crossup
        dir := 1
    if dir == 1
        thresh := lower
    if dir == -1
        thresh := upper
    crossup := ta.crossover(src, thresh)
    crossdown := ta.crossunder(src, thresh)
    thresh

rsiclose = rsilev(hclose, rsi_length, rsi_mult, sltp)

//PLOTTING
var color col = color.lime
if hclose > rsiclose
    col := color.lime
if hclose < rsiclose
    col := color.red
plot(rsiclose, linewidth = 2, color = col)

//STRATEGY
buy = ta.crossover(hclose, rsiclose)
sell = ta.crossunder(hclose, rsiclose)

if buy[lookback]
    strategy.entry("long", strategy.long)
if sell[lookback]
    strategy.entry("Short", strategy.short)
Có liên quan
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu