Quantitative Handelsstrategie basierend auf dem RSI-Indikator


Erstellungsdatum: 2023-11-27 16:02:14 zuletzt geändert: 2023-11-27 16:02:14
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Quantitative Handelsstrategie basierend auf dem RSI-Indikator

Strategieübersicht

Diese Strategie wird als “PlanB RSI Tracking Strategy” bezeichnet. Die Strategie nutzt den relativ starken Index (RSI) als primären technischen Indikator, um Kauf- und Verkaufssignale zu setzen und den Handel zu automatisieren.

Strategieprinzip

Die Strategie basiert auf folgenden Prinzipien:

  1. Wenn der RSI in den letzten 6 Monaten über 90% erreichte und unter 65% fiel, erzeugt dies ein Verkaufssignal.

  2. Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der RSI in den letzten 6 Monaten unter 50% lag und sich von dem Tiefpunkt um mehr als 2% rückte.

Die Logik des Verkaufs ist folgender:

如果(过去6个月RSI指数最大值>90% 且 当前RSI<65%)
   则卖出

Die Logik der Kaufbedingungen lautet:

如果(过去6个月RSI指数最小值<50% 且 RSI指数从最低点反弹>2%)
  则买入

Die oben genannten Kauf- und Verkaufsregeln stammen aus einem Artikel von PlanB, einem bekannten Quantifizierungs-Strategien-Unternehmen, das sich bemüht, seine Ergebnisse zu kopieren, damit mehr Händler die Wirksamkeit dieser Handelsstrategie überprüfen können.

Strategische Vorteile

Diese Handelsstrategie hat folgende Vorteile:

  1. Die Verwendung eines relativ einfachen RSI-Indikators als einziger technischer Indikator reduziert die Komplexität der Strategie.

  2. Die Kauf- und Verkaufsregeln sind klar, leicht verständlich und leicht zu überprüfen.

  3. Die Kauf- und Verkaufssignale werden in Abhängigkeit von den Marktbewegungen und -verläufen beurteilt. Die Verkaufssignale werden in Kombination mit den langfristigen Indicatorhöhen und den kurzfristigen Anpassungen beurteilt. Die Kaufsignale werden in Kombination mit den langfristigen Indicatortiefen und den kurzfristigen Rebounds beurteilt.

  4. Die Strategie bezieht sich auf die Forschungsergebnisse von Plan B, einem bekannten Quantifizierungssystem, das als unabhängige Bestätigung für die Schlussfolgerungen seines Artikels dient.

  5. Als Anfängerstrategie sind die relativ einfachen Regeln für den Einsatz geeignet, um quantitative Trading-Fähigkeiten zu entwickeln.

Strategisches Risiko

Es gibt auch einige große Risiken bei dieser Handelsstrategie:

  1. Als Strategie, die auf einem einzigen technischen Indikator RSI basiert, ist es unmöglich, auf komplexere Marktbedingungen zu reagieren. Der RSI-Indikator selbst erzeugt auch irreführende Signale.

  2. Die Parameter mit festen Kauf- und Verkaufsparametern können einige Handelschancen verpassen oder zu einer Verzögerung der Handelssignale führen. Die Parameter müssen optimiert werden, um sich an unterschiedliche Marktzyklen anzupassen.

  3. Eine Strategie, die zu einfach auf die Schlussfolgerungen des PlanB-Artikels folgt und keine unabhängige Modelloptimierung berücksichtigt, kann zu einer schlechten Effektivität des Festplattenhandels führen.

  4. Die Kauf- und Verkaufsregeln sind relativ locker, ohne die Kombination von Stop-Loss und Stop-Stop, um Gewinne zu sichern und Risiken zu kontrollieren. Dies kann zu größeren Verlusten in der realen Börse führen.

Die folgenden Optimierungen der Strategie können das Risiko verringern und die Real-Time-Performance verbessern:

  1. Es ist wichtig, dass die RSI-Indikatoren nicht irreführend sind.
  2. Optimierung der Parameter-Einstellungen für unterschiedliche Zyklusmerkmale;
  3. Erhöhung der Schadensbegrenzungsmechanismen zur wirksamen Risikokontrolle;
  4. Strategieparameter werden in Kombination mit unabhängigen Daten trainiert, um die Stabilität der Parameter sicherzustellen.

Richtung der Strategieoptimierung

Um die Performance der Strategie auf der Plattform zu verbessern, kann die Optimierung in folgenden Dimensionen erfolgen:

  1. Hinzufügen von NebenindikatorenEs ist leicht, ein falsches Signal zu erzeugen, wenn man sich nur auf den RSI-Indikator stützt. Es können Nebenindikatoren wie KD, MACD und andere eingeführt werden, um ein umfassendes Urteil zu treffen und die Signalgenauigkeit zu verbessern.

  2. Optimierung der dynamischen ParameterDerzeit sind die Kauf- und Verkaufsparameter auf feste Werte festgelegt, was die Anpassung an die kurzfristigen und langfristigen Veränderungen des Marktes erschwert. Die Einführung eines Moduls zur Optimierung dynamischer Parameter, das die Parameter in Echtzeit anpasst, kann die Strategieleistung erheblich verbessern.

  3. Verlust-/StoppmechanismusStrategie: Derzeit gibt es keine Stop-Loss-Stopp-Einstellungen. Zusätzliche Stopp-Mechanismen wie Trailing Stops und mobile Stopps ermöglichen eine effektive Kontrolle der Einzelschäden und die Sperrung der Gewinne.

  4. Unabhängige Parameter-TrainingsDie Parameter werden direkt aus dem PlanB-Artikel verwendet, ohne dass sie unabhängig verifiziert wurden. Methoden wie Machine Learning werden angewendet, um die optimale Parameterkombination basierend auf historischen Daten zu trainieren.

  5. Vervielfältigungs-KombinationsoptimierungDie Kombination mehrerer ähnlich einfacher Strategien erhöht die Stabilität und die Erträge insgesamt und verringert die Risiken einer einzelnen Strategie.

Zusammenfassen

Das Strategiepaket PlanB RSI Tracking Strategiepaket folgt dem Designkonzept des klassischen Artikels von PlanB und verwendet RSI-Indikatoren, um eine relativ einfache quantitative Handelsstrategie zu erstellen. Die Vorteile der Strategie liegen in der Klarheit der Regeln, der einfachen Umsetzung und dem Einstieg in die Quantifizierung.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © fillippone

//@version=4

strategy("PlanB Quant Investing 101", shorttitle="PlanB RSI Strategy", overlay=true,calc_on_every_tick=false,pyramiding=0, default_qty_type=strategy.cash,default_qty_value=1000, currency=currency.USD, initial_capital=1000,commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)


r=rsi(close,14)

//SELL CONDITION
//RSI was above 90% last six months AND drops below 65%

//RSI above 90% last six month

selllevel = input(90)
maxrsi = highest(rsi(close,14),6)[1]

rsisell = maxrsi > selllevel 


//RSIdrops below 65%
drop = input(65)

rsidrop= r < drop

//sellsignal
sellsignal = rsisell and rsidrop 


//BUY CONDITION
//IF (RSI was below 50% last six months AND jumps +2% from the low) THEN buy, ELSE hold.

//RSI was below 50% last six months

buylevel = input(50)
minrsi = lowest(rsi(close,14),6)[1]

rsibuy = minrsi < buylevel 

//IF (RSI jumps +2% from the low) THEN buy, ELSE hold.


rsibounce= r > (minrsi + 2)

//buysignal=buyrsi AND rsidrop

//buysignal

buysignal = rsibuy and rsibounce 

//Strategy

strategy.entry("Buy Signal",strategy.long, when = buysignal)
strategy.entry("Sell Signal",strategy.short, when = sellsignal)