RSI 取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年10月30日 14:58:38
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概要

この戦略は,相対強度指数 (RSI) をベースとした単純な値取引戦略を実装する.RSIが30の値を下回ると購入し,RSIが40の値を超えると販売する.保有期間が10日で固定されている.この戦略は中期取引に適している.

戦略の論理

この戦略は,主にRSI指標の過剰販売と過剰購入ゾーンを使用して取引信号を生成する.RSIは,一期間の価格変化の速度を反映する.RSIが30未満である場合は,価格が反発する可能性がある過剰販売ゾーンを示します.RSIが70を超える場合は,価格が下がる可能性がある過剰購入ゾーンを示します.

戦略は,最初に10日間のRSIを計算し,その後30と40で値を設定する. 10日間のRSIが30を下回ると,買い信号が生成される. 10日間のRSIが40を超えると,売り信号が生成される. 買い信号を受け取ると,ロングポジションを開く. 売り信号を受け取ると,保有日数が10日を超えると,直接ポジションを閉じる. そうでなければ,売り切れになる10日目まで保持を続けます.

この戦略は単純で理解が容易で,RSIを使用して過売りと過買いのゾーンを特定し,指標に基づいたトレード戦略を実行します.

利点

パラメータ最適化のためのスペースを広く適用されるRSIインジケーターを使用

この戦略は,一般的なRSI指標を使用している.RSIパラメータは,異なる期間と市場環境に合わせて調整および最適化することができます.

シンプルなトレンドを実行します

RSIは価格変動傾向を反映することができる.戦略は,RSIに基づいて価格動きを判断し,単純なトレンドフォローを達成する.

比較的良いリスク管理

この戦略は,単一の損失を効果的に制御するために固定保持期間を採用しています.一方,RSIパラメータは,誤った取引を減らすために調整できます.

リスク

RSI パラメータは過度に最適化されやすい

RSIパラメータは柔軟に設定できますが,過剰な最適化やバックテストバイアスは,リアルタイム取引リスクをもたらす可能性があります.

遅延効果がある

RSI は,傾向を示す指標であり,突然の出来事に対してゆっくりと反応し,一定の遅延効果があります.他の指標を組み合わせる必要があります.

固定保有期間が柔軟性がない

固定保有期間には,利益取得とストップ損失のポイントが義務付けられており,市場の変化に基づいて調整することはできません.ストップ利益とストップ損失の動的調整が望まれます.

改善の方向性

RSI パラメータと異なる値のテスト効果を最適化する.
異なる指標の強みを利用した組み合わせたシステムを形成するために他の指標を追加します
ストップ・プロフィット/損失戦略を強化し,市場の状況に基づいて動的調整を可能にします.
ポジションのサイズを最適化し,市場の状況に基づいてポジションを動的に調整する.
戦略に適した製品を試験し,高揮発性の液体製品を選択する.
取引時間を最適化し戦略への影響をテストする

結論

この戦略は比較的シンプルで,RSIを用いた値ベースの取引戦略を実装する.その利点には,シンプルさ,理解しやすさ,比較的良いリスク制御が含まれます.しかし,RSIパラメータ最適化困難,柔軟性のないストップ/損失などの問題があります.将来の強化にはパラメータ最適化,ストップ/損失の強化,ポジションサイズ等が含まれます.ライブ取引の前にさらなる最適化が必要です.

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 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/
// © Bitduke

//@version=4
// strategy("Simple RSI Buy/Sell at a level", shorttitle="Simple RSI Strategy", overlay=true,calc_on_every_tick=false,pyramiding=1, default_qty_type=strategy.cash,default_qty_value=1000, currency=currency.USD, initial_capital=1000,commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
overbought = input(40, title="overbought value")
oversold = input(30, title="oversold value")
// Component Test Periods Code Begin
testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(2021, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(16, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(2, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)

// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)

testPeriod() => true
// Component Test Periods Code End
//////////////////////////////////////////////////////////////////////

myrsi = rsi(close, 10) > overbought
myrsi2 = rsi(close, 10) < oversold

barcolor(myrsi ? color.black : na)
barcolor(myrsi2 ? color.blue : na)


myEntry = myrsi2 and hour(time) <= 9

strategy.entry("Buy Signal", strategy.long, when = myEntry and testPeriod())

// Close 10 bar periods after the condition that triggered the entry

//if (myEntry[10])
    //strategy.close("Buy Signal")
strategy.close("Buy Signal", when = barssince(myEntry) >= 10 or myrsi and testPeriod())

//strategy.entry("Sell Signal",strategy.short, when = myrsi2)

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