DPD-RSI-BB quantitative Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die DPD-RSI-BB-Quantifizierungsstrategie ist eine Aktienhandelsstrategie, die drei Indikatoren kombiniert: DPD, RSI und Bollinger Bands. Die Strategie nutzt DPD, um Trends zu beurteilen, RSI, um Überkäufe zu beurteilen und Bollinger Bands, um Druckpunkte zu unterstützen.
Strategieprinzip
Die Strategie besteht aus folgenden Teilen:
- DPD-Indikatoren für die Beurteilung von Trends
Die DEMA-Durchschnittslinie wird mit einem doppelten EMA-Durchschnittswert erstellt und der Preis-DEMA-Differenz-Verhältnis wird als Trend-Anzeige verwendet, wenn der Differenz-Verhältnis niedriger ist als der Set-Threshold als bullish Signal.
- Der RSI beurteilt Überkauf und Überverkauf
RSI-Werte werden berechnet, wenn der RSI in einem bestimmten Zeitraum höher ist als die oben festgelegte Obergrenze und niedriger als die unten festgelegte Obergrenze ist.
- Brin und sein Urteilsvermögen unterstützen den Druck
Berechnung der mittleren, oberen und unteren Bahnen eines bestimmten Zyklus, wobei der Preis nahe der oberen Bahn als Beobachtungssignal und der Preis nahe der unteren Bahn als Beobachtungssignal verwendet wird.
- Zusammengefaßt
Wenn der DPD-Differenzanteil unter der Depreciation liegt und der RSI unter der Untergrenze des Überverkaufszones liegt und der Preis unter der Bollinger-Band-Bahn liegt, erzeugt dies ein bullish Signal. Wenn der RSI über der Obergrenze des Überkaufszones liegt und der DPD-Differenzanteil über der Depreciation liegt und der Preis über der Bollinger-Band-Bahn liegt, erzeugt dies ein bearish Signal.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Mehrfache Indikatoren, um Fehlsignale aus einem einzigen Indikator zu vermeiden.
Der RSI-Indikator wird verwendet, um zu überkaufen und zu verkaufen, und die Stop-Loss-Sperre wird vorab festgelegt.
Der DPD-Indikator ist ein besserer Indikator für die Preisentwicklung, der Brin-Band ist ein besserer Indikator für die Unterstützung.
Flexible Einstellungen für verschiedene Parameter, die für verschiedene Aktien optimiert werden können
Risiko und Optimierung
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
Eine Kombination von mehreren Indikatoren kann die Strategie komplizierter machen und die Parameter schwieriger einstellen.
Der DPD, der RSI und andere Indikatoren haben eine gewisse Verzögerung und können den optimalen Einstiegspunkt verpassen.
Die Parameter müssen optimiert werden, um sie an unterschiedliche Zyklen und Aktienmerkmale anzupassen.
Die Optimierung erfolgt in folgenden Bereichen:
Anpassung der Parameter und Optimierung der Einstiegs- und Ausstiegspunkte.
Erhöhung der Stop-Loss-Mechanismen und strenge Kontrolle von Einzelschäden.
Verschiedene Aktien- und Periodenparameter testen und die Effektivität der Strategie bewerten.
Zusammenfassen
Die DPD-RSI-BB-Strategie kombiniert mehrere Indikatoren, um falsche Signale eines einzelnen Indikators zu vermeiden. Durch die Optimierung der Parameter kann dies zu einer stärkeren Aktienhandelsstrategie werden. Die Strategie kann jedoch aufgrund ihrer hohen Komplexität schwierig sein, Marktrisiken vollständig zu vermeiden.
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version= 2
strategy("DPD+RSI+BB ",overlay=true)
price=close
//############### DPD #################
buyper =input(-1,step=0.1)
sellper=input(0,step=0.1)
demalen = input(50,title="Dema Length")
e1= ema(close,demalen)
e2=ema(e1,demalen)
demaprice = 2 * e1 - e2
demadifper = ((price-demaprice)/price)*100
//############## DPD #####################
//############# RSI ####################
lengthrsi = input(6)
overSold = input( 20 )
overBought = input( 60 )
vrsi = rsi(price, lengthrsi)
//########## RSI #######################
//############### BB #################
lengthbb = input(50, minval=1)
multlow = input(1.5, minval=0.001, maxval=50,step=0.1)
multup = input(1.5,minval=0.001,maxval=50,step=0.1)
basisup = sma(close, lengthbb)
basislow = sma(close, lengthbb)
devup = multup * stdev(close, lengthbb)
devlow = multlow*stdev(close,lengthbb)
upperbb = basisup + devup
lowerbb = basislow - devlow
p1 = plot(upperbb, color=blue)
p2 = plot(lowerbb, color=blue)
fill(p1, p2)
//########### BB ###################
yearfrom = input(2018)
yearuntil =input(2039)
monthfrom =input(6)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)
if ( (demadifper<buyper) and crossover(vrsi,overSold) and (price < upperbb) and year >= yearfrom and year <= yearuntil and month>=monthfrom and month <=monthuntil and dayofmonth>=dayfrom and dayofmonth < dayuntil)
strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND", comment="BUY")
else
strategy.cancel(id="BUY")
if ( price>upperbb and vrsi>overBought and demadifper>sellper and year >= yearfrom and year <= yearuntil and month>=monthfrom and month <=monthuntil and dayofmonth>=dayfrom and dayofmonth < dayuntil )
strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND", comment="SELL")
else
strategy.cancel(id="SELL")