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季節帯移動平均RSI戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年10月27日 16:04:21
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概要

この戦略は,動向平均値と相対強度指数 (RSI) を組み合わせて,季節的なサイクリック特性を把握し,取引信号を生成する2つの技術指標である.この戦略の利点は,季節的な傾向を非常に明確に特定できるが,間違った信号によって誤導されるリスクもある.戦略パフォーマンスを向上させるためにパラメータ設定を調整することによってさらなる最適化を行うことができる.

戦略の論理

戦略は,まず,中長期トレンド方向を把握するために,特定の期間の移動平均を計算する.その後,移動平均のRSI指標を計算し,現在過剰購入または過剰販売状態にあるかどうかを判断する.RSIは,特定の期間の利益と損失の比率を計算することによって,市場の感情を測定する.

RSIが下帯を超えると,買い信号が生成され,過売り状態を示し,ロングポジションが開く.RSIが上帯を超えると,売り信号が生成され,過買い状態を示し,ショートポジションが開く.また,戦略は,季節的なパターンを把握するために,特定の月と日にのみ取引するための月と日付の範囲を設定する.

戦略 の 利点

  • 主なトレンドを決定するために移動平均値と,過剰購入/過剰販売シナリオを判断するためにRSIを使用し,精度を向上させるために二重指標を組み合わせます

  • 月間と日付の範囲を設定することで,季節的な傾向を効果的に特定し,そのような取引機会を把握できます

  • 柔軟なRSIパラメータ設定により,過買い/過売りレベルを決定する敏感性を調整する

  • 主要な動向を判断する際に敏感性を調整するための可変移動平均パラメータ

リスク と 解決策

  • 非季節的な出来事によって引き起こされるトレンド逆転など,間違った信号によって誤導されるリスクは,不正な取引信号を生む可能性があります. 解決策は,潜在的なイベントリスクを避けるために月間および日付範囲を調整することです.

  • トレンドが逆転しているときに移動平均値とRSIの間に差異が現れることがあります. 解決策は,トレンドの回転をより早く捉えるために移動平均期を適切に短縮することです.

  • 前もって設定された月間および日付範囲は,実際の季節的傾向から逸脱することがあります.解決策は,歴史的なデータテストに基づいてより正確な季節的範囲を決定することです.

  • トレーディング・シグナルには偽のブレイクが発生する可能性があります. 解決策は,わずかな変動によって誤導されないように,より広い範囲を設定することです.

オプティマイゼーションの方向性

  • 他の補助指標,例えばストカスティックオシレーターを導入し,より厳格なフィルタリング条件を設定し,誤った信号を減らす.

  • 最適なパラメータを見つけ,戦略のパフォーマンスを改善するために,より多くの異なるパラメータ組み合わせをテストします.例えば移動平均期,RSI帯等を調整します.

  • パラメータ最適化方法を活用して,最適なパラメータセットを自動的にパラメータ空間に検索する.

  • より多くの歴史的データを収集し 戦略ルールを訓練し最適化するために 機械学習を利用します

  • 資金管理を最適化するためにストップ・ロスト/テイク・プロフィート戦略を追加することを検討します.

概要

この戦略は,動向平均値とRSIを組み合わせ,季節的な判断を加えることで,トレンドとオーバーバイト/オーバーセール識別の比較的完全なシステムを形成する.その利点は,季節的なパターンを明確に認識し,そのような取引機会を活用する能力にある.誤導されるリスクはあるが,パラメータチューニング,補助指標の導入,機械学習などを通じて最適化が可能で,戦略のパフォーマンスを向上させる.全体的に,この戦略は,ライブテストと適用に値する信頼性と効果的な季節的な取引フレームワークを提供します.

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title = " RSI of MA Strategy ",shorttitle="MARSI Strategy",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1,initial_capital=1)



lengthofma = input(15,minval=1,title="Length of MA")
len = input(14, minval=1, title="Length")
upperband = input(70,minval=1,title='Upper Band for RSI')
lowerband = input(30,minval=1,title="Lower Band for RSI")

src=sma(close,lengthofma)
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, color=purple)

band1 = hline(upperband)
band0 = hline(lowerband)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)



longCond =  crossover(rsi,lowerband)

shortCond =  crossunder(rsi,upperband)




monthfrom =input(1)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)

if (  longCond ) 
    strategy.entry("LONG", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND",  comment="LONG")
    
else
    strategy.cancel(id="LONG")
    



if ( shortCond ) 

    strategy.entry("SHORT", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND",  comment="SHORT")
else
    strategy.cancel(id="SHORT")
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