ダウ理論に基づくRSI/MFIモメント指標戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月12日 17:54:58タグ:
概要
この戦略は,市場が牛か熊かを判断するために相対強度指数 (RSI) またはマネーフロー指数 (MFI) を使用し,調整された確率分布を計算するためにダウ理論からの牛-熊係数と組み合わせます.異なる市場タイプに応じて異なるエントリーと出口論理が採用されます.
戦略原則
- 現在の市場情勢 (牛と熊) を判断するために,RSIまたはMFIを計算する
- 現在の価格とボリュームの相関を反映するためにダウ理論の牛熊係数を計算します
- RSI/MFIの確率分布を調整し,正確な長/短分布を決定する
- 現在のセッションIdと確率に基づいて入力するかどうかを決定する
- 利益を得たり,横向市場を行ったりする際のストップ損失
利点分析
- ダウ理論と組み合わせた市場タイプのより正確な判断
- 盲目に入力を避けるために側面要因を考慮
- 高リスク・リターン比と低利用率
リスク分析
- 不適切なパラメータで複数の誤判が起こる可能性があります
- 十分な歴史的データが必要です
- 簡単なストップロスの論理は,特殊な市場状況に最適化できない.
最適化方向
- 市場セッションを判断するためにより多くの指標を組み合わせることを検討します
- ストップ・ロスの論理を 厳格に追加します 変動や過去データなどに基づきます
- より良いパラメータを決定するために機械学習など試してみましょう
概要
この戦略の全体的なバックテスト結果は良好で,一定の実用的な価値があります.しかし,特にストップ損失論理のために,さらなるテストと調整がまだ必要です.それはアシスト判断指標としてよりうまく機能し,盲目的に従うことはできません.
/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-03-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//MIT License
//Copyright (c) 2019 user-Noldo
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//LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
//OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
//SOFTWARE.
strategy("Dow Factor RSI/MFI and Dependent Variable Odd Generator Strategy",shorttitle = "Dow_Factor RSI/MFI & DVOG Strategy", overlay = false, default_qty_type=strategy.percent_of_equity,commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.125, default_qty_value=100 )
src = close
lights = input(title="Barcolor I / 0 ? ", options=["ON", "OFF"], defval="OFF")
method = input(title="METHOD", options=["MFI", "RSI"], defval="RSI")
length = input(5, minval=2,maxval = 14, title = "Strategy Period")
// Essential Functions
// Function Sum
f_sum(_src , _length) =>
_output = 0.00
_length_adjusted = _length < 1 ? 1 : _length
for i = 0 to _length_adjusted-1
_output := _output + _src[i]
f_sma(_src, _length)=>
_length_adjusted = _length < 1 ? 1 : _length
float _sum = 0
for _i = 0 to (_length_adjusted - 1)
_sum := _sum + _src[_i]
_return = _sum / _length_adjusted
// Unlocked Exponential Moving Average Function
f_ema(_src, _length)=>
_length_adjusted = _length < 1 ? 1 : _length
_multiplier = 2 / (_length_adjusted + 1)
_return = 0.00
_return := na(_return[1]) ? _src : ((_src - _return[1]) * _multiplier) + _return[1]
// Function Standard Deviation
f_stdev(_src,_length) =>
float _output = na
_length_adjusted = _length < 2 ? 2 : _length
_avg = f_ema(_src , _length_adjusted)
evar = (_src - _avg) * (_src - _avg)
evar2 = ((f_sum(evar,_length_adjusted))/_length_adjusted)
_output := sqrt(evar2)
// Linear Regression Channels :
f_pearson_corr(_src1, _src2, _length) =>
_length_adjusted = _length < 2 ? 2 : _length
_ema1 = f_ema(_src1, _length_adjusted)
_ema2 = f_ema(_src2, _length_adjusted)
isum = 0.0
for i = 0 to _length_adjusted - 1
isum := isum + (_src1[i] - _ema1) * (_src2[i] - _ema2)
isumsq1 = 0.0
for i = 0 to _length_adjusted - 1
isumsq1 := isumsq1 + pow(_src1[i] - _ema1, 2)
isumsq2 = 0.0
for i = 0 to _length_adjusted - 1
isumsq2 := isumsq2 + pow(_src2[i] - _ema2, 2)
pcc = isum/(sqrt(isumsq1*isumsq2))
pcc
// Dow Theory Cycles
dow_coeff = f_pearson_corr(src,volume,length)
dow_bull_factor = (1 + dow_coeff)
dow_bear_factor = (1 - dow_coeff)
// MONEY FLOW INDEX =====> FOR BULL OR BEAR MARKET (CLOSE)
upper_s = f_sum(volume * (change(src) <= 0 ? 0 : src), length)
lower_s = f_sum(volume * (change(src) >= 0 ? 0 : src), length)
_market_index = rsi(upper_s, lower_s)
// RSI (Close)
// Function RMA
f_rma(_src, _length) =>
_length_adjusted = _length < 1 ? 1 : _length
alpha = _length_adjusted
sum = 0.0
sum := (_src + (alpha - 1) * nz(sum[1])) / alpha
// Function Relative Strength Index (RSI)
f_rsi(_src, _length) =>
_output = 0.00
_length_adjusted = _length < 0 ? 0 : _length
u = _length_adjusted < 1 ? max(_src - _src[_length_adjusted], 0) : max(_src - _src[1] , 0) // upward change
d = _length_adjusted < 1 ? max(_src[_length_adjusted] - _src, 0) : max(_src[1] - _src , 0) // downward change
rs = f_rma(u, _length) / f_rma(d, _length)
res = 100 - 100 / (1 + rs)
res
_rsi = f_rsi(src, length)
// Switchable Method Codes
_method = 0.00
if (method=="MFI")
_method:= _market_index
if (method=="RSI")
_method:= _rsi
// Conditions
_bull_gross = (_method )
_bear_gross = (100 - _method )
_price_stagnant = ((_bull_gross * _bear_gross ) / 100)
_price_bull = (_bull_gross - _price_stagnant)
_price_bear = (_bear_gross - _price_stagnant)
_coeff_price = (_price_stagnant + _price_bull + _price_bear) / 100
_bull = _price_bull / _coeff_price
_bear = _price_bear / _coeff_price
_stagnant = _price_stagnant / _coeff_price
// Market Types with Dow Factor
_temp_bull_gross = _bull * dow_bull_factor
_temp_bear_gross = _bear * dow_bear_factor
// Addition : Odds with Stagnant Market
_coeff_normal = (_temp_bull_gross + _temp_bear_gross) / 100
// ********* OUR RSI / MFI VALUE ***********
_value = _temp_bull_gross / _coeff_normal
// Temporary Pure Odds
_temp_stagnant = ((_temp_bull_gross * _temp_bear_gross) / 100)
_temp_bull = _temp_bull_gross - _temp_stagnant
_temp_bear = _temp_bear_gross - _temp_stagnant
// Now we ll do venn scheme (Probability Cluster)
// Pure Bull + Pure Bear + Pure Stagnant = 100
// Markets will get their share in the Probability Cluster
_coeff = (_temp_stagnant + _temp_bull + _temp_bear) / 100
_odd_bull = _temp_bull / _coeff
_odd_bear = _temp_bear / _coeff
_odd_stagnant = _temp_stagnant / _coeff
_positive_condition = crossover (_value,50)
_negative_condition = crossunder(_value,50)
_stationary_condition = ((_odd_stagnant > _odd_bull ) and (_odd_stagnant > _odd_bear))
// Strategy
closePosition = _stationary_condition
if (_positive_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long")
strategy.close(id = "Long", when = closePosition )
if (_negative_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short")
strategy.close(id = "Short", when = closePosition )
// Plot Data
// Plotage
oversold = input(25 , type = input.integer , title = "Oversold")
overbought = input(75 , type = input.integer , title = "Overbought")
zero = 0
hundred = 100
limit = 50
// Plot Data
stagline = hline(limit , color=color.new(color.white,0) , linewidth=1, editable=false)
zeroline = hline(zero , color=color.new(color.silver,100), linewidth=0, editable=false)
hundredline = hline(hundred , color=color.new(color.silver,100), linewidth=0, editable=false)
oversoldline = hline(oversold , color=color.new(color.silver,100), linewidth=0, editable=false)
overboughtline = hline(overbought , color=color.new(color.silver,100), linewidth=0, editable=false)
// Filling Borders
fill(zeroline , oversoldline , color=color.maroon , transp=88 , title = "Oversold Area")
fill(oversoldline , stagline , color=color.red , transp=80 , title = "Bear Market")
fill(stagline , overboughtline , color=color.green , transp=80 , title = "Bull Market")
fill(overboughtline , hundredline , color=color.teal , transp=88 , title = "Overbought Market")
// Plot DOW Factor Methods
plot(_value, color = #F4C430 , linewidth = 2 , title = "DOW F-RSI" , transp = 0)
// Plot border lines
plot(oversold ,style = plot.style_line,color = color.new(color.maroon,30),linewidth = 1)
plot(overbought,style = plot.style_line,color = color.new(color.teal,30) ,linewidth = 1)
plot(zero ,style = plot.style_line , color = color.new(color.silver,30) , linewidth = 1 ,editable = false)
plot(hundred ,style = plot.style_line , color = color.new(color.silver,30) , linewidth = 1 ,editable = false)
// Switchable Barcolor ( On / Off)
_lights = 0.00
if (lights=="ON")
_lights:= 1.00
if (lights=="OFF")
_lights:= -1.00
bcolor_on = _lights == 1.00
bcolor_off = _lights == -1.00
barcolor((_positive_condition and bcolor_on) ? color.green : (_negative_condition and bcolor_on) ? color.red :
(_stationary_condition and bcolor_on) ? color.yellow : na)
// Alerts
alertcondition(_positive_condition , title='Strong Buy !', message='Strong Buy Signal ')
alertcondition(crossover(_value,overbought) , title='Gradual Buy', message='Gradual Buy Signal')
alertcondition(crossover(_value,oversold) , title='Gradual Buy', message='Gradual Buy Signal')
alertcondition(crossunder(_value,overbought) , title='Gradual Sell', message='Gradual Sell Signal')
alertcondition(crossunder(_value,oversold) , title='Gradual Sell', message='Gradual Sell Signal')
alertcondition(_negative_condition , title='Strong Sell !', message='Strong Sell Signal ')
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