Dynamic Trader Index-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie nutzt den Dynamischen Trader-Index (TDI) als primären technischen Indikator, um Handelssignale zu erzeugen, die in Kombination mit Moving Averages aus verschiedenen Perioden erzeugt werden. Die Absicht ist, Umkehrmöglichkeiten bei Überkauf und Überverkauf zu finden.
Strategieprinzip
Die Strategie berechnet zunächst den RSI-Wert von close mit einer Länge von 13 Zyklen. Danach berechnet man den 34-Zyklen-Simplen Moving Average des RSI und die 34-Zyklen-Standarddifferenz des RSI mit 1,6185 als Auf- und Abwanderung.
Dann berechnen Sie die schnellen MA des RSI mit einer Länge von 2 Zyklen und die langsamen MA mit einer Länge von 7 Zyklen. Die historischen Werte dieser Indikatoren werden aus den höheren Zyklen gewonnen. Wenn der schnelle MA den langsamen MA von oben durchquert, erzeugt dies ein Kaufsignal.
Analyse der Stärken
Die Strategie nutzt die Mean Reversion-Eigenschaft des RSI-Indikators in Kombination mit dem Momentum-Indikator und implementiert Reversionsgeschäfte. Der RSI-Ober- und Untertrack spiegeln überkaufte und überverkaufte Bereiche wider, während der Mittelstrahl den Durchschnittspreis widerspiegelt. Die schnelle und langsame MA spiegelt die Kreuzung von Reversionsänderungen und Reversionschancen wider.
Insbesondere setzt der RSI auf und ab eine angemessene Überkauf-Überverkauf-Schwelle, um Ausnahmen rechtzeitig zu entdecken. Die mittlere Spur erfasst den Gleichgewichtspreis. Der schnelle MA filtert den kurzfristigen Lärm und der langsame MA beurteilt den mittleren Trend.
Risikoanalyse
Die Strategie basiert hauptsächlich auf Reversal-Trading und birgt ein gewisses Risiko für die zeitliche Wirksamkeit. Wenn es zu einer langfristigen unvernünftigen Expansion der Marktlage kommt, wie zum Beispiel zu einer Niedergangssituation, kann die Strategie einen fortlaufenden Verlust verursachen. Darüber hinaus kann es sein, dass einige Reversal-Gelegenheiten verpasst werden oder Fehleinschätzungen erzeugt werden, wenn der schnelle und langsame MA nicht richtig eingestellt wird.
Um die oben genannten Risiken zu kontrollieren, wird empfohlen, die MA-Zyklen entsprechend anzupassen oder die Stop-Loss-Mechanismen zu erhöhen. Wenn der Markt in eine unvernünftige Phase eintritt, sollten die Positionen reduziert oder sogar gestoppt werden.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Testen Sie die RSI-Zyklusparameter für verschiedene Längen und finden Sie die richtige Einstellung für den aktuellen Markt
Optimierung der Länge von schnellen MA und langsamen MA, Balance der Aufnahme und Filterung von Kehrgeräuschen
Erhöhung der Stop-Loss-Methode auf Basis der Volatilität, um die maximale Rücknahme zu kontrollieren
Versuchen Sie, andere Faktoren, wie beispielsweise Veränderungen im Transaktionsvolumen, in die Auftragslogik einzubeziehen, um die Erfolgsrate zu erhöhen.
Testen der Wirksamkeit von REUSE-Tradingsignalen über mehrere Zeitrahmen
Entwickeln Sie anpassungsfähige Optimierungsmechanismen für die Entwicklung von Parametern, um die Dynamik der Strategieparameter anzupassen
Zusammenfassen
Die RSI-Umkehrstrategie hat eine vernünftige Gesamtstruktur, die Handelslogik kann klar interpretiert werden. Es hat einen individualisierbaren Raum und Optimierungspotenzial. Die Fähigkeit, Umkehrchancen zu erfassen, ist zu erwarten, wenn Parameteranpassungen und Risikokontrolle vorhanden sind. Der nächste Schritt besteht darin, die Strategie durch mehr Rückmeldungen und Parameteranpassungen zu optimieren, um die Risikobereitschaft und die Ertragslage der Strategie zu verbessern.
/*backtest
start: 2022-11-06 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("TDI - Traders Dynamic Index [Mehdi]", shorttitle="TDIMEHDI")
rsiPeriod = input(13, minval = 1, title = "RSI Period")
bandLength = input(34, minval = 1, title = "Band Length")
lengthrsipl = input(7, minval = 0, title = "Fast MA on RSI")
lengthtradesl = input(2, minval = 1, title = "Slow MA on RSI")
p1 = input("15", title = "Signal Timeframe")
src = close // Source of Calculations (Close of Bar)
r = rsi(src, rsiPeriod) // RSI of Close
ma = sma(r, bandLength) // Moving Average of RSI [current]
offs = (1.6185 * stdev(r, bandLength)) // Offset
up = ma + offs // Upper Bands
dn = ma - offs // Lower Bands
mid = (up + dn) / 2 // Average of Upper and Lower Bands
fastMA = sma(r, lengthrsipl) // Moving Average of RSI 2 bars back
slowMA = sma(r, lengthtradesl) // Moving Average of RSI 7 bars back
hline(20) // ExtremelyOversold
hline(30) // Oversold
hline(50) // Midline
hline(70) // Overbought
hline(80) // ExtremelyOverbought
up1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, up)
dn1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, dn)
mid1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, mid)
slowMA1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, slowMA)
fastMA1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, fastMA)
plot(up1, "Upper Band", color = #3286c3, linewidth = 2) // Upper Band
plot(dn1, "Lower Band", color = #3286c3, linewidth = 2) // Lower Band
plot(mid1, "Middle of Bands", color = yellow, linewidth = 2) // Middle of Bands
plot(slowMA1, "Slow MA", color=green, linewidth=2) // Plot Slow MA
plot(fastMA1, "Fast MA", color=red, linewidth=1) // Plot Fast MA
if (crossover(slowMA1, fastMA1))
strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="Buy")
if (crossunder(slowMA1, fastMA1))
strategy.entry("Sell", strategy.short, comment="Sell")