Stratégie de l'indice de renversement de la dynamique
ChaoZhang
Aperçu
L’indice de momentum relatif (RMI) est une stratégie basée sur l’indice de momentum. La stratégie consiste à calculer la dynamique des variations de prix sur une période donnée pour déterminer si le marché est en sur-achat ou en sur-vente afin de saisir les opportunités de retournement.
Principe de stratégie
La formule de calcul de la stratégie RMI est la suivante:
xMom = xPrice - xPrice[Length] //计算Length周期内的价格变动
xMU = 如果xMom >= 0:之前xMU减去xMU/Length加上xMom;否则:之前xMU
xMD = 如果xMom <= 0:之前xMD减去xMD/Length加上xMom的绝对值;否则:0
RM = xMU / xMD
RMI = 100 * (RM / (1 + RM))
La stratégie commence par calculer la variation des prix sur la période de Longueur xMom. Si xMom> = 0, la hausse des prix est exprimée par xMU plus xMom; si xMom < 0, la baisse des prix est exprimée par xMD plus xMom. Le RM est le rapport entre xMU et xMD, représentant la force de baisse.
Lorsque le RMI est supérieur à la zone de dépréciation de SellZone, cela signifie que l’on est en sur-achat et en short; lorsque le RMI est inférieur à la zone de dépréciation de BuyZone, cela signifie que l’on est en sur-vente et que l’on fait plus.
Avantages stratégiques
- L’indice RMI est plus sensible que l’indice RSI et peut saisir plus tôt les occasions de reprise des cours.
- Le RMI mesure la force de la chute et de la baisse, et n’est pas affecté par les secousses.
- Le RMI est basé sur la dynamique et permet de juger avec plus de précision le sur-achat et le sur-vente.
Risque stratégique
- Comme pour les autres stratégies de retournement, il existe un risque d’effet de levier.
- Les paramètres RMI doivent être optimisés pour les différentes variétés, sinon ils peuvent ne pas être efficaces.
- Il est nécessaire d’établir un seuil raisonnable de sur-achat et de sur-vente, sinon il y aura trop de faux signaux.
Il est possible de réduire le risque en assouplissant de manière appropriée les points de rupture, en optimisant les combinaisons de paramètres et en les combinant avec les stratégies de tendance.
Optimisation de la stratégie
Les stratégies RMI peuvent être optimisées dans les domaines suivants:
- Optimisez le paramètre Longueur, en choisissant la longueur de cycle qui maximisera les gains de la stratégie.
- Optimiser les seuils de survente et de survente pour réduire la probabilité de faux signaux.
- Il a ajouté: “Nous devons renforcer les mécanismes de prévention des pertes et contrôler les pertes individuelles”.
- La combinaison avec un suivi de tendance ou une stratégie uniforme améliore le taux de victoire.
- Choisir le bon moment de négociation en fonction des caractéristiques des différentes variétés améliore la stabilité de la stratégie.
Résumer
La stratégie RMI est plus sensible que la stratégie RSI et résiste aux chocs. Cependant, la stratégie est toujours exposée au risque d’être ajustée et doit optimiser les paramètres et être utilisée en conjonction avec la stratégie de tendance pour être efficace.
/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-10-21 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 19/10/2017
// The Relative Momentum Index (RMI) was developed by Roger Altman. Impressed
// with the Relative Strength Index's sensitivity to the number of look-back
// periods, yet frustrated with it's inconsistent oscillation between defined
// overbought and oversold levels, Mr. Altman added a momentum component to the RSI.
// As mentioned, the RMI is a variation of the RSI indicator. Instead of counting
// up and down days from close to close as the RSI does, the RMI counts up and down
// days from the close relative to the close x-days ago where x is not necessarily
// 1 as required by the RSI). So as the name of the indicator reflects, "momentum" is
// substituted for "strength".
//
// 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="Relative Momentum Index", shorttitle="RMI")
xPrice = close
Length = input(20, minval=1)
BuyZone = input(40, minval=1)
SellZone = input(70, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(0, color=gray, linestyle=dashed)
// hline(SellZone, color=red, linestyle=line)
// hline(BuyZone, color=green, linestyle=line)
xMom = xPrice - xPrice[Length]
xMU = iff(xMom >= 0, nz(xMU[1], 1) - (nz(xMU[1],1) / Length) + xMom, nz(xMU[1], 1))
xMD = iff(xMom <= 0, nz(xMD[1], 1) - (nz(xMD[1],1) / Length) + abs(xMom), nz(xMD[1], 0))
RM = xMU / xMD
nRes = 100 * (RM / (1+RM))
pos = iff(nRes < BuyZone, 1,
iff(nRes > SellZone, -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=blue, title="RMI")