Estrategia de trading RSI de Laguerre
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia de negociación RSI de Rachael es un indicador de RSI basado en el filtro de Rachael de John EHLERS. La estrategia aumenta o reduce la latencia y la elasticidad del indicador RSI al ajustar el factor α, lo que filtra el ruido del indicador RSI y emite una señal de compra y venta más clara.
Principio de estrategia
El indicador central de la estrategia es el RSI de Raguel, cuya fórmula de cálculo es la siguiente:
L0 = (1-γ)*Src + γ*L0[1]
L1 = -γ*L0 + L0[1] + γ*L1[1]
L2 = -γ*L1 + L1[1] + γ*L2[1]
L3 = -γ*L2 + L2[1] + γ*L3[1]
Aquí γ = 1-α, α es el coeficiente ajustable, Src representa el precio. L0 a L3 son los 4 indicadores que contienen la relación de retroceso. Sobre esta base se puede calcular el acumulador de subida cu y el acumulador de bajada cd:
cu = (L0>L1 ? L0-L1 : 0) + (L1>L2 ? L1-L2 : 0) + (L2>L3 ? L2-L3 : 0) cd = (L0
Luego se puede usar cu y cd para calcular el RSI de Raguel:
LaRSI = cu / (cu + cd)
Aquí, a través de la estructura de los filtros recursivos, el indicador RSI de Rachael filtra una gran cantidad de ruido aleatorio, lo que permite una señal de negociación más clara y suave, mientras se mantiene la capacidad de identificar tendencias en el indicador RSI.
Las reglas específicas de las transacciones: Haga más cuando Rahel lleve 20 en el RSI; haga un hueco cuando Rahel lleve 80 en el RSI.
Análisis de las ventajas
Las principales ventajas de la estrategia RSI de Raguel son:
La estructura del filtro Ragel filtra eficazmente el ruido del indicador RSI, lo que hace que las señales de negociación sean más claras y confiables
El ajuste del factor α permite optimizar los parámetros de la estrategia con flexibilidad para adaptarse a un entorno de mercado más amplio
Mantiene la eficacia a largo plazo del indicador RSI, mientras que el filtro permite la identificación de la dinámica, la integración de la tendencia y la sobrecompra y sobreventa
Las reglas de la estrategia son simples, intuitivas, fáciles de implementar y funcionan bien en una variedad de entornos de mercado
Análisis de riesgos
El principal riesgo de esta estrategia es:
Un coeficiente α mal configurado puede causar un retraso excesivo o una filtración excesiva, perdiendo los cambios en el precio
Las pérdidas en las operaciones pueden ser frecuentes en mercados con gran volatilidad.
El prolongado bull market puede haber perdido algunas oportunidades de ganancias.
Dirección de optimización
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
Configuración para optimizar el coeficiente α con algoritmos de aprendizaje automático
Aumentar el mecanismo de amortización y reducir el riesgo de pérdidas
En combinación con otros indicadores para juzgar las señales de alarma falsa filtrada
Aumentar el modelo de flexibilización cuantitativa para bloquear las ganancias en determinadas etapas
Resumir
La estrategia RSI de Raguel utiliza un mecanismo de filtración para identificar de manera efectiva las situaciones de sobreventa y sobreventa y evitar la interferencia del ruido al emitir una señal de negociación. La estrategia es simple y práctica, tiene un gran espacio para optimizar los parámetros y puede adaptarse a diversos entornos de mercado.
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 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/
// © mertriver1
// Developer: John EHLERS
//@version=3
// Author:Kıvanç Özbilgiç
strategy("Laguerre RSI", shorttitle="LaRSI", overlay=false)
src = input(title="Source", defval=close)
alpha = input(title="Alpha", type=float, minval=0, maxval=1, step=0.1, defval=0.2)
colorchange = input(title="Change Color ?", type=bool, defval=false)
Date1 = input(true, title = "=== Date Backtesting ===")
FromDay1 = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromMonth1 = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromYear1 = input(defval = 2020, title = "From Year", minval = 2017)
ToDay1 = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToMonth1 = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToYear1 = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)
start1 = timestamp(FromYear1, FromMonth1, FromDay1, 00, 00)
finish1 = timestamp(ToYear1, ToMonth1, ToDay1, 23, 59)
window1() => time >= start1 and time <= finish1 ? true : false
gamma=1-alpha
L0 = 0.0
L0 := (1-gamma) * src + gamma * nz(L0[1])
L1 = 0.0
L1 := -gamma * L0 + nz(L0[1]) + gamma * nz(L1[1])
L2 = 0.0
L2 := -gamma * L1 + nz(L1[1]) + gamma * nz(L2[1])
L3 = 0.0
L3 := -gamma * L2 + nz(L2[1]) + gamma * nz(L3[1])
cu= (L0>L1 ? L0-L1 : 0) + (L1>L2 ? L1-L2 : 0) + (L2>L3 ? L2-L3 : 0)
cd= (L0<L1 ? L1-L0 : 0) + (L1<L2 ? L2-L1 : 0) + (L2<L3 ? L3-L2 : 0)
temp= cu+cd==0 ? -1 : cu+cd
LaRSI=temp==-1 ? 0 : cu/temp
Color = colorchange ? (LaRSI > LaRSI[1] ? green : red) : blue
plot(100*LaRSI, title="LaRSI", linewidth=2, color=Color, transp=0)
plot(20,linewidth=1, color=maroon, transp=0)
plot(80,linewidth=1, color=maroon, transp=0)
strategy.entry("Long", true, when = window1() and crossover(cu, cd))
strategy.entry("Short", false, when = window1() and crossunder(cu, cd))