Strategi perdagangan kuantitatif berdasarkan indikator RSI dan naik turun inklusif
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini diberi nama strategi perdagangan kuantitatif RSI dengan bentuk inklusif. Ide utama dari strategi ini adalah menggunakan indikator RSI dan bentuk inklusif untuk mengidentifikasi tren pasar, mengirim sinyal beli dan jual.
Ketika indikator RSI menunjukkan kondisi ekstrim multihead dan muncul bentuk inklusif ke atas atau ke bawah, kami menganggapnya sebagai kesempatan untuk membangun posisi. Indikator RSI dapat secara efektif mengidentifikasi fenomena overbought dan oversold, sedangkan bentuk inklusif dapat lebih lanjut memverifikasi keandalan tren.
Prinsip Strategi
Pertama, kita mengatur parameter indikator RSI, termasuk panjang siklus RSI (biasanya 9 atau 14), tingkat overbought (biasanya 70) dan tingkat oversold (biasanya 30).
Kemudian, kita mengidentifikasi bentuk inklusif dan menilai apakah ada garis yang besar ke atas atau ke bawah atau garis yang besar ke bawah yang mengelilingi garis K sebelumnya.
Setelah itu, jika RSI menunjukkan area oversold ((overbought atau oversold) dan ada upward yang atau downward yang, maka akan ada sinyal buy atau sell. Akhirnya, kita menggunakan RSI Gold Forks dan Dead Forks untuk menentukan stop loss.
Keunggulan Strategis
Strategi ini menggabungkan indikator tren RSI dan indikator teknis karakteristik yang mencakup bentuk, menilai tren pasar secara komprehensif, dan memiliki efek konfirmasi yang lebih kuat daripada indikator tunggal, yang dapat secara efektif memfilter sinyal perdagangan yang berisik.
Indikator RSI memberikan penilaian yang sangat akurat dan jelas tentang keadaan kosong yang muncul di pasar, dan karakteristik harga kuantitatif yang terkandung dalam bentuk inklusif dapat lebih memverifikasi keandalan pembalikan tren.
Strategi ini memungkinkan terjadinya pergeseran yang tepat waktu dari overbought dan oversold, sekaligus menghindari kerugian perdagangan yang tidak perlu pada saat pencatatan.
Risiko Strategis
Risiko terbesar dari strategi ini adalah bahwa indikator RSI dan bentuk kemasan tidak memiliki probabilitas yang rendah untuk mendapatkan sinyal yang salah. Indikator RSI mudah terdistorsi dan menyimpang. Dan identifikasi bentuk kemasan dapat dimanipulasi dengan menyesuaikan parameter seperti ukuran jendela K-line.
Selain itu, ketika sinyal pembalikan muncul, tidak dapat sepenuhnya mengecualikan kemungkinan perombakan. Setelah posisi terbentuk, pasar mungkin dalam waktu singkat akan mengalami perombakan atau bahkan pembalikan.
Untuk mengurangi risiko, kita harus mengoptimalkan parameter pengaturan indikator RSI, mencari kombinasi parameter terbaik. Selain itu, memilih varietas perdagangan yang lebih representatif dan likuid juga penting. Setelah posisi didirikan, perlu mengontrol ukuran posisi dan menghentikan kerugian tepat waktu.
Arah optimasi strategi
Strategi ini dapat dioptimalkan lebih lanjut dalam beberapa hal:
Kombinasi dengan lebih banyak indikator, seperti KDJ, MACD, dan lain-lain, membentuk sistem verifikasi multi-indikator, meningkatkan akurasi sinyal.
Mengingat likuiditas, amplitudo, dan biaya transaksi varietas perdagangan, memilih varietas terbaik, mengurangi biaya transaksi dan risiko slippage.
Metode seperti pembelajaran mesin digunakan untuk melatih dan mengoptimalkan parameter. Misalnya, pembelajaran mendalam digunakan untuk mengidentifikasi deviasi RSI.
Meningkatkan strategi stop loss untuk melindungi keuntungan melalui stop loss bergerak, stop loss rata-rata, dan lain sebagainya.
Meringkaskan
Strategi ini memanfaatkan keuntungan dari indikator RSI dan pola inklusif untuk merancang sistem perdagangan kuantitatif yang menggabungkan penilaian tren dan verifikasi karakteristik. Ini dapat memanfaatkan peluang reversal secara efektif dan memiliki keandalan yang kuat. Dengan pengoptimalan berkelanjutan, strategi ini dapat menjadi strategi kuantitatif yang stabil dan andal.
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="Lesson 6", shorttitle="RSI Swing Signals", overlay=true)
// Get user input
rsiSource = input(title="RSI Source", type=input.source, defval=close)
rsiLength = input(title="RSI Length", type=input.integer, defval=9)
rsiOverbought = input(title="RSI Overbought Level", type=input.integer, defval=60)
rsiOversold = input(title="RSI Oversold Level", type=input.integer, defval=25)
// Get RSI value
rsiValue = rsi(rsiSource, rsiLength)
rsiOB = rsiValue >= rsiOverbought
rsiOS = rsiValue <= rsiOversold
// Identify engulfing candles
bullishEC = close > open[1] and close[1] < open[1]
bearishEC = close < open[1] and close[1] > open[1]
// Define entry and exit conditions
longCondition = (rsiOS or rsiOS[1]) and bullishEC
shortCondition = (rsiOB or rsiOB[1]) and bearishEC
// Plot signals to chart
plotshape(longCondition, title="Long", location=location.belowbar, color=color.green, transp=0, style=shape.triangleup, text="Long")
plotshape(shortCondition, title="Short", location=location.abovebar, color=color.red, transp=0, style=shape.triangledown, text="Short")
// Strategy entry and exit
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
// Define exit conditions
longExitCondition = crossover(rsiValue, 60) // You can customize this exit condition
shortExitCondition = crossunder(rsiValue, 40) // You can customize this exit condition
// Strategy exit
strategy.exit("ExitLong", from_entry="Long", when=longExitCondition)
strategy.exit("ExitShort", from_entry="Short", when=shortExitCondition)
// Send out an alert if this candle meets our conditions
alertcondition(longCondition or shortCondition, title="RSI Trade Alert!", message="RSI Swing Signal for XXX")