反転ブレイクアウトRSI売られすぎ戦略
ChaoZhang
概要
逆転突破RSI超売り戦略は,相対強度指数 (RSI) を用いた超売り状況を判断し,価格が逆転する時に多ポジションに入るアルゴリズム取引戦略である.この戦略は,RSIの値を30に設定し,RSIが30を下回ると超売り状態と判断され,この時点で多ポジションが開かれる.戦略は,厳格なストップ・ロス・アンド・ストップ・ルールによって利益をロックする.
戦略原則
逆転突破RSI超売り戦略は,14サイクルRSI指標を使用する.RSI指標が30を下回ると,超売り状態と判断する.これは,前段の期間,価格が継続的に下落し,現在超売り状態にあることを示し,市場が逆転し,価格が上昇に転じることが可能である.戦略は,この時点で,反転の機会を求めて多頭取引を開始する.
具体的には,RSI<30で反測時間ウィンドウにあるとき,複数のシグナルの開設をトリガーします. そして,入場価格の1%以下のストップ・ロスを設定し,入場価格の7%上のストップ・ロスを設定します. 価格がストップ・ロスの上または下にあるとき,ポジションをクリアします.
この戦略は,逆転点への入場を判断し,利益を固定するためのストップ・ロストを設定することで,資金の増強を行う.
優位分析
逆転してRSIを突破するOversell戦略には以下の利点があります.
超売り逆転による多額の機会を捉えるのは,より信頼性の高い取引戦略である.
RSIの指標を使って入場ポイントを特定し,価格を直接判断するより専門的な判断を行う.
厳格なストップ・ロズとストップ・ストップの設定により,単一取引のリスクと収益を効果的に制御できます.
この戦略の効果と成功率は高かった.
翻訳は簡単で,初心者でも使いやすい.
リスク分析
逆転してRSIを突破すると,以下のようなリスクがあります.
価格逆転の失敗の可能性は依然として存在します.RSIが30を下回ると逆転の可能性が高くなりますが,市場環境は複雑で変動し,逆転の失敗が起こる場合もあります.
止損点が近すぎると,止損衝突が発生する可能性が高い. 止損幅を適切に緩めることができる.
回測時間ウィンドウの設定が不適切で,テスト結果に偏差が生じることがあります.回測周期を調整して,戦略の効果を全面的に評価する必要があります.
通貨の不正取引も収益に影響を与える.この戦略は,取引の変動が大きい通貨に最適である.
最適化の方向
RSIを逆転して超売りする戦略には,いくつかの改善の余地があります.
RSIのパラメータを調整し,異なるパラメータが戦略的利益に与える影響をテストします.
異なる取引ペアをテストし,波動が大きい通貨を選びます.
ストップ・ストップのパラメータを調整し,最適のパラメータの組み合わせを見つける. ストップ・ストップの幅を適切に拡大することも一つの方向である.
価格が移動平均線を突破した後に入場するなど,他の指標のフィルターを追加する.
異なる時間周期のパラメータをテストし,最適な入学時間を探します.
要約する
逆転突破RSI超売り戦略は,全体的に理解しやすい操作が容易で,超売り逆転の機会を捉えることで利益を得ます.戦略の最大の利点は,容易に掌握でき,新人でも使用できることです.また,厳格な止損停止機構は,リスクを制御できます.次のステップは,パラメータの調整,フィルタリング指標の追加などの方向から最適化することができ,戦略の効果をさらに優れたものにします.
/*backtest
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period: 3m
basePeriod: 1m
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*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © brodieCoinrule
//@version=4
strategy(shorttitle='Oversold RSI with tight SL',title='Oversold RSI with tight SL Strategy (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 50, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//Backtest dates
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start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
perc_change(lkb) =>
overall_change = ((close[0] - close[lkb]) / close[lkb]) * 100
// RSI inputs and calculations
lengthRSI = 14
RSI = rsi(close, lengthRSI)
oversold= input(30)
//Entry
strategy.entry(id="long", long = true, when = RSI< oversold and window())
//Exit
Stop_loss= ((input (1))/100)
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