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RSI2策略之日内反转胜率回测

Author: ChaoZhang, Date: 2024-04-29 14:02:55
Tags: RSISMA

RSI2策略之日内反转胜率回测

概述

该策略基于相对强弱指数(RSI)指标的超卖信号,在日内低点买入,然后设置固定百分比的止盈和止损,回测策略在触及止盈和止损时的概率。主要思路是利用RSI指标超卖时的反转机会,在日内低点介入,博取反转带来的短期收益。同时,使用移动平均线过滤趋势,只在价格高于均线时入场做多。

策略原理

计算2周期的RSI指标和200周期简单移动平均线
当收盘价高于均线且RSI小于超卖阈值(默认10)时,在下一个交易日开盘买入
记录买入当日的最低价作为进场价
基于进场价计算6%的止盈价和3%的止损价
下个交易日,若触及止盈价则平仓止盈,若触及止损价则平仓止损
统计止盈和止损的次数,计算策略在设定周期内的胜率

优势分析

在日内低点买入,博取当日RSI指标超卖后的反转收益
固定百分比止盈和止损,控制单次交易风险
使用长周期均线过滤,减少逆势交易情况
简单易用,参数设置灵活,适合短线交易者

风险分析

RSI超卖不能保证必然反转,市场在极端情况下会持续下跌
固定百分比止盈止损可能无法覆盖交易成本
入场点基于日内最低价,实际操作很难精准买在最低点
缺乏趋势判断,单纯依靠超买超卖信号,回报比可能不高

优化方向

使用自适应止盈止损,根据价格波动率等指标动态调整
加入趋势确认指标,如MACD,DMI等,避免逆势交易
优化入场点,如使用可变距离海龟交易法则
增加仓位管理,提高资金利用率和回报率
结合其他短周期指标,提高信号确认度,如布林带,KDJ等

总结

RSI2策略尝试捕捉RSI指标超卖后的日内反转机会,通过设置固定百分比止盈止损来控制风险,同时使用长周期均线来过滤逆势信号。该策略思路简单,适合短线投机交易者。但其也存在一定局限性,如缺乏趋势判断,难以精准买在最低点,固定止盈止损也限制了策略收益空间。未来可以从动态止盈止损,结合趋势指标,优化入场点,强化仓位管理等方面来改进该策略,提升系统性和鲁棒性,更好地适应多变的市场环境。

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © rajk1987

//@version=5
strategy("RSI2 strategy Raj", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

rsi_len = input.int( 2, title = "RSI Length",     group = "Indicators")
rsi_os  = input.float(10, title = "RSI Oversold", group = "Indicators")
rsi_ob  = input.float(90, title = "RSI OverBrought",   group = "Indicators")
max_los = input.float(3,title = "Max Loss Percent", group = "Indicators")
tar_per = input.float(6,title = "Target Percent",group = "Indicators")

//Get the rsi value of the stock
rsi = ta.rsi(close, rsi_len)
sma = ta.sma(close,200)
var ent_dat = 0
var tar = 0.0
var los = 0.0
var bp = 0.0

if ((close > sma) and (rsi < rsi_os))
    strategy.entry("RSI2 Long Entry", strategy.long,1)
    ent_dat := time(timeframe = timeframe.period)

if(ent_dat == time(timeframe = timeframe.period))
    bp := low //high/2 + low/2
    tar := bp * (1 + (tar_per/100))
    los := bp * (1 - (max_los/100))

if (time(timeframe = timeframe.period) > ent_dat)
    strategy.exit("RSI2 Exit", "RSI2 Long Entry",qty = 1, limit = tar, stop = los, comment_profit = "P", comment_loss = "L")

//plot(rsi,"RSI")
//plot(bp,"BP")
//plot(tar,"TAR")
//plot(los,"LOS")

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