Estrategia de optimización RSI con transformada de Laguerre moderna
ChaoZhang
Nombre de la estrategia:
Descripción general
Este artículo explora en profundidad las estrategias de optimización de indicadores relativamente débiles basados en la variación de Rachael. Esta estrategia utiliza herramientas matemáticas avanzadas como el cambio de Rachael para aumentar la sensibilidad del indicador RSI y hacer que responda más rápidamente a los cambios en los precios del mercado.
Principio de estrategia
El indicador RSI de la transformación de Raguel puede ser creado de manera eficiente a través del uso de filtros de Raguel. El núcleo de esta estrategia es el tratamiento de la secuencia de precios con la transformación de Raguel para obtener cuatro niveles de líneas de Raguel (xL0, xL1, xL2, xL3) que se basan en los parámetros dados.gammaRealizar cálculos para analizar las tendencias del mercado.
La estrategia utiliza CU (valor de subida acumulado) y CD (valor de caída acumulado) para determinar la fortaleza del mercado. La calculación de CU y CD se basa en la posición relativa de la línea de Raguel. Este método permite que el valor RSI refleje más rápidamente los cambios en los precios, lo que proporciona una señal de negociación oportuna para los comerciantes.
Las señales de negociación se generan en función de la comparación de los valores RSI con los límites de compra y venta definidos por el usuario (BuyBand y SellBand). Cuando el valor RSI es superior al límite de compra, la estrategia recomienda hacer más; cuando el valor RSI es inferior al límite de venta, la estrategia recomienda hacer nada.
Análisis de las ventajas
- La respuesta fue rápida:Utilizando la transformación de Raguel, la estrategia puede responder rápidamente a los cambios en el mercado en una longitud de datos más corta.
- Flexibilidad:Las políticas permiten a los usuarios adaptarse a sus necesidades
gamma¿Qué es lo que está pasando en el mundo? - La adaptabilidad:Capaz de adaptarse a las diferentes condiciones del mercado y sensible a los cambios de precios a corto y medio plazo.
Análisis de riesgos
- Las fluctuaciones del mercado:En un mercado de alta volatilidad, los indicadores pueden generar señales engañosas.
- Selección de parámetros:La configuración incorrecta de los parámetros puede dar lugar a una señal de negociación inexacta.
- El exceso de comercio:Debido a la alta sensibilidad de los indicadores, puede ocasionar una mayor frecuencia de transacciones y altos costos.
Dirección de optimización
- Optimización de parámetros:El objetivo de la investigación es analizar los datos históricos para encontrar las mejores soluciones.
gammaValor y límites de compra y venta. - Combinado con otros indicadores:Se utiliza en combinación con otras herramientas de análisis técnico para reducir las señales engañosas.
- Mejorar la adaptabilidad:Desarrollar mecanismos de ajuste dinámico de los parámetros para adaptarse a diferentes entornos del mercado.
Resumir
En resumen, la estrategia de optimización del RSI basada en la variación de Raguel es una herramienta de negociación innovadora y eficiente. Su principal ventaja es la rápida respuesta a los cambios en el mercado y la alta personalización de los parámetros. Sin embargo, como cualquier estrategia de negociación, también presenta riesgos, especialmente en un entorno de mercado altamente volátil.
/*backtest
start: 2022-11-15 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 01/09/2017
// This is RSI indicator which is more sesitive to price changes.
// It is based upon a modern math tool - Laguerre transform filter.
// With help of Laguerre filter one becomes able to create superior
// indicators using very short data lengths as well. The use of shorter
// data lengths means you can make the indicators more responsive to
// changes in the price.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Laguerre-based RSI", shorttitle="Laguerre-RSI")
gamma = input(0.5, minval=-0.1, maxval = 0.9)
BuyBand = input(0.8, step = 0.01)
SellBand = input(0.2, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(BuyBand, color=green, linestyle=line)
hline(SellBand, color=red, linestyle=line)
xL0 = (1-gamma) * close + gamma * nz(xL0[1], 1)
xL1 = - gamma * xL0 + nz(xL0[1], 1) + gamma * nz(xL1[1], 1)
xL2 = - gamma * xL1 + nz(xL1[1], 1) + gamma * nz(xL2[1], 1)
xL3 = - gamma * xL2 + nz(xL2[1], 1) + gamma * nz(xL3[1], 1)
CU = (xL0 >= xL1 ? xL0 - xL1 : 0) + (xL1 >= xL2 ? xL1 - xL2 : 0) + (xL2 >= xL3 ? xL2 - xL3 : 0)
CD = (xL0 >= xL1 ? 0 : xL1 - xL0) + (xL1 >= xL2 ? 0 : xL2 - xL1) + (xL2 >= xL3 ? 0 : xL3 - xL2)
nRes = iff(CU + CD != 0, CU / (CU + CD), 0)
pos = iff(nRes > BuyBand, 1,
iff(nRes < SellBand, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=red, title="Laguerre-based RSI")