RSI-BB モメンタムブレイクアウト戦略
ChaoZhang
概要
RSI-BB動量突破策は,比較的強い指標 ((RSI) とブリン帯指標 ((BB) を組み合わせた突破策である.この策は,RSIを使用して市場傾向と超買い超売り現象を判断し,BBを使用して突破口を判断し,RSIとBB指標が同時に買入または売却のシグナルを発信するときに,対応する買入または売却操作を行う.
戦略原則
このコードでは,まずRSIとBBの2つの指標を計算します.
RSIの計算方法は以下の通りです.
up = rma(max(change(close), 0), 30)
down = rma(-min(change(close), 0), 30)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
このうち,upは近30日間の閉盘価格の上昇幅を統計し,downは近30日間の閉盘価格の低下幅を統計し,rsiは上昇幅と下落幅の比率に基づいて計算した.
BBの計算方法は以下の通りです.
basis = sma(close, 50)
dev = 0.2 * stdev(close, 50)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
ベースは50日平均線で,devは標準差の0.2倍で,upperとlowerは中線で上下軌道である.
bbiはブリン帯域幅指数で,計算方法は以下の通りです.
bbr = close>upper? 1 : close<lower? -1 : 0
bbi = bbr - bbr[1]
bbrは,現在のcloseが上下突破するかどうかを判断し,突破は1,下降は-1,否則は0である. △bbiは,現在のbbrを前回の周期bbrから引いて,0より大きいのは上下突破,0より小さいのは下下突破である.
RSIとBBIを計算した後,戦略の取引シグナル判断の論理は次のとおりです.
long = rsi>52 and rsi<65 and bbi>0.11 and bbi<0.7
short = rsi<48 and rsi>35 and bbi<-0.11 and bbi>-0.7
つまり,RSIが52-65の範囲で,BBIが0.11より大きい場合が0.7より小さいとき多めに行います.RSIが35-48の範囲で,BBIが-0.11より小さい場合が-0.7よりも空白です.
戦略的優位性
RSIとBBの2つの指標を組み合わせると,より正確に買い出口を判断できます. RSIは超買い超売りを判断し,BBは突破口を判断し,両方を組み合わせるとより信頼できます.
RSIパラメータは30日線に設定され,市場内の部分的なノイズをフィルターし,主要トレンドを識別します.
BBパラメータは50日線と0.2倍標準差に設定され,フィルター振動の効果を上げることができる.
BBIは0.11と0.7のフィルタリング条件を追加し,偽突破をフィルタリングできます.
RSIの多多空の区間は52-65と35-48に設定され,買賣点を逃さないようにバッファーを追加します.
戦略リスク
突破取引の戦略は簡単に騙され,リスクをコントロールするためにストップ・ロスを設定する必要があります.
検出データには過適合があり,リッドディスクの効果は異なる可能性があります.
市場が急激に変化し,ストップが破られ,大きな損失が生じる可能性があります.
RSIとBBのパラメータ,周期パラメータと買賣区間パラメータを含むパラメータを最適化する必要があります.
注文の価格設定は,リールディスクの効果にも大きな影響を及ぼします.
戦略最適化の方向性
異なるRSIとBBのパラメータの組み合わせをテストし,最適なパラメータを見つけます.
MACD,KDなどのフィルタリング信号を判断する他の指標を追加します.
取引のRSI区間パラメータを最適化して調整し,より多くのノイズをフィルターするために区間範囲を小さくします.
BBIのフィルタリングパラメータを最適化し,ダイナミック区間フィルタリング偽突破を設定する.
傾向を判断する指標を追加し,逆操作を避ける.
異なるストップ方法をテストし,最大撤回可能なストップソリューションを探します.
異なる注文方法をテストし,滑り点の影響が最小の注文方案を探します.
要約する
RSI-BB動力突破策は,トレンド判断と突破口判断の優位性を組み合わせて,反測で良好なパフォーマンスを発揮する.しかし,現行の効果は,滑り点とストップに影響される可能性があります.反測の結果に対してパラメータを最適化し,異なるストップと注文方案をテストして,より現行に適した設定を見つける必要があります.さらに,パラメータとフィルター条件は,市場の変化に対応するために動的に調整する必要があります.全体的に,この戦略には一定の実戦価値がありますが,安定した効果を生み出すために継続的な最適化と検証が必要です.
/*backtest
start: 2023-10-03 00:00:00
end: 2023-11-02 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//Based on Larry Connors RSI-2 Strategy - Lower RSI
strategy(title="Spyfrat Strat", shorttitle="SpyfratStrat", overlay=true)
src = close,
// BB Init
source = close
length = input(50, minval=1)
mult = input(0.2, title="Mult Factor", minval=0.001, maxval=50)
alertLevel=input(0.1)
impulseLevel=input(0.75)
showRange = input(false, type=bool)
//RSI CODE
up = rma(max(change(src), 0), 30)
down = rma(-min(change(src), 0), 30)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
//BB CODE
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
bbr = source>upper?(((source-upper)/(upper-lower))/10): source<lower?(((source-lower)/(upper-lower))/10) : 0.1
bbi = bbr - nz(bbr[1])
//Rule
long = rsi>52 and rsi<65 and bbi>0.11 and bbi<0.7
short = rsi<48 and rsi>35 and bbi<-0.11 and bbi>-0.7
//Trade Entry
strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)
//Trade Exit
TP = input(250) * 10
SL = input(20) * 10
TS = input(0) * 10
CQ = 100
TPP = (TP > 0) ? TP : na
SLP = (SL > 0) ? SL : na
TSP = (TS > 0) ? TS : na
strategy.exit("Close Long", "long", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)
strategy.exit("Close Short", "short", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)