Strategi Indeks Pedagang Dinamis
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini menggunakan Indeks Trader Dinamis (TDI) sebagai indikator teknis utama untuk menghasilkan sinyal perdagangan yang digabungkan dengan rata-rata bergerak dari berbagai siklus. Tujuannya adalah untuk menemukan peluang reversal dalam kasus overbought dan oversold.
Prinsip Strategi
Strategi ini pertama-tama menghitung nilai RSI dekat, dengan panjang 13 siklus. Kemudian menghitung rata-rata bergerak sederhana 34 siklus RSI, lalu dengan 1.6185 kali 34 siklus standar deviasi RSI sebagai trajectory atas. Di mana trajectory atas adalah rata-rata bergerak ditambah drift, trajectory bawah adalah rata-rata bergerak dikurangi drift.
RSI kemudian menghitung MA cepat, dengan panjang 2 siklus; dan MA lambat, dengan panjang 7 siklus. Kemudian mengambil nilai historis dari indikator-indikator ini dari siklus yang lebih tinggi. Ketika MA cepat melintasi MA lambat dari atas, menghasilkan sinyal beli; Ketika MA cepat melintasi MA lambat dari bawah, menghasilkan sinyal jual.
Analisis Keunggulan
Strategi ini memanfaatkan sifat mean reversion dari RSI, digabungkan dengan indikator momentum implement reversal trading. RSI di atas dan di bawah track mencerminkan area overbought dan oversold, dan di tengah track mencerminkan harga rata-rata.
Secara khusus, RSI di atas dan di bawah rel menetapkan ambang batas overbought dan oversold yang masuk akal, yang membantu untuk menemukan keadaan yang tidak biasa pada waktu yang tepat. rel tengah menangkap harga keseimbangan. MA cepat menyaring kebisingan jangka pendek, MA lambat menilai tren jangka menengah.
Analisis risiko
Strategi ini terutama didasarkan pada perdagangan reversal, dengan risiko efektivitas tertentu. Jika ada ekspansi pasar yang tidak rasional dalam jangka panjang, seperti pasar yang kosong, strategi ini akan menghasilkan kerugian berturut-turut. Selain itu, jika pengaturan MA yang cepat dan lambat tidak tepat, mungkin kehilangan beberapa peluang reversal atau menghasilkan kesalahan penilaian.
Untuk mengendalikan risiko di atas, disarankan untuk menyesuaikan siklus MA, atau meningkatkan mekanisme stop loss, dll. Jika pasar memasuki tahap yang tidak rasional, posisi harus dikurangi atau bahkan berhenti diperdagangkan. Secara keseluruhan, penyesuaian strategi untuk kondisi pasar tertentu adalah kunci.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
Uji parameter siklus RSI dengan panjang yang berbeda untuk menemukan pengaturan yang lebih sesuai dengan pasar saat ini
Optimalkan panjang MA cepat dan MA lambat, keseimbangan menangkap reversal dan filter noise
Meningkatkan Stop Loss Berbasis Volatilitas untuk Mengontrol Penarikan Maksimal
Mencoba memasukkan faktor lain dalam logika pesanan, seperti perubahan volume transaksi, untuk meningkatkan tingkat keberhasilan
Uji Efektifitas Satu Set Sinyal Transaksi REUSE Dalam Kerangka Waktu Berkali-kali
Mekanisme optimasi adaptasi parameter yang dikembangkan, sehingga parameter kebijakan dapat disesuaikan secara dinamis
Meringkaskan
Struktur keseluruhan strategi reversal RSI masuk akal, logika perdagangan dapat dijelaskan dengan jelas. Memiliki ruang yang dapat disesuaikan dan potensi optimasi. Kemampuannya untuk menangkap peluang reversal dengan pengaturan parameter dan pengendalian risiko di tempat diharapkan. Langkah selanjutnya adalah dengan lebih banyak pengembalian dan penyesuaian parameter untuk mengoptimalkan strategi, meningkatkan ketahanan strategi terhadap risiko dan tingkat keuntungan.
/*backtest
start: 2022-11-06 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("TDI - Traders Dynamic Index [Mehdi]", shorttitle="TDIMEHDI")
rsiPeriod = input(13, minval = 1, title = "RSI Period")
bandLength = input(34, minval = 1, title = "Band Length")
lengthrsipl = input(7, minval = 0, title = "Fast MA on RSI")
lengthtradesl = input(2, minval = 1, title = "Slow MA on RSI")
p1 = input("15", title = "Signal Timeframe")
src = close // Source of Calculations (Close of Bar)
r = rsi(src, rsiPeriod) // RSI of Close
ma = sma(r, bandLength) // Moving Average of RSI [current]
offs = (1.6185 * stdev(r, bandLength)) // Offset
up = ma + offs // Upper Bands
dn = ma - offs // Lower Bands
mid = (up + dn) / 2 // Average of Upper and Lower Bands
fastMA = sma(r, lengthrsipl) // Moving Average of RSI 2 bars back
slowMA = sma(r, lengthtradesl) // Moving Average of RSI 7 bars back
hline(20) // ExtremelyOversold
hline(30) // Oversold
hline(50) // Midline
hline(70) // Overbought
hline(80) // ExtremelyOverbought
up1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, up)
dn1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, dn)
mid1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, mid)
slowMA1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, slowMA)
fastMA1 = request.security(syminfo.tickerid, p1, fastMA)
plot(up1, "Upper Band", color = #3286c3, linewidth = 2) // Upper Band
plot(dn1, "Lower Band", color = #3286c3, linewidth = 2) // Lower Band
plot(mid1, "Middle of Bands", color = yellow, linewidth = 2) // Middle of Bands
plot(slowMA1, "Slow MA", color=green, linewidth=2) // Plot Slow MA
plot(fastMA1, "Fast MA", color=red, linewidth=1) // Plot Fast MA
if (crossover(slowMA1, fastMA1))
strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="Buy")
if (crossunder(slowMA1, fastMA1))
strategy.entry("Sell", strategy.short, comment="Sell")