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RWI 変動対照戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-01 14:56:58
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概要

RWI波動性対向戦略は,市場が逆転状態にあるかどうかを判断するために,一定の期間中のRWIの高低を計算し,逆転の機会を発見する.それは逆向戦略を採用し,高値でショート,低値でロングで利益を目指します.

戦略原則

この戦略では,まず,一定の長さの期間 (例えば14個のキャンドル) のRWIの高低を計算します.計算式は以下のとおりです.

RWI 高値 = (N 期間の最高値 - N 期間の最低値) / (N 期間の ATR * sqrt(N))

RWI Low = (N 期間の最高値 - N 期間の最低値) / (N 期間の ATR * sqrt(N))

次に,RWI高値/低値と値の違いを計算し,その値を下回っているかどうかを判断します (例えば1).RWI高値と低値の両方が値を下回っている場合,市場は範囲であると判断されます.この場合は,何処置も行いません.

RWIの高値がRWIの低値よりも上である場合,価格は逆転する傾向にあると判断され,ショートに行くことを検討することができる.RWIの低値がRWIの高値よりも上である場合,価格は逆転する傾向にあると判断され,ロングに行くことを検討することができる.これはRWIに基づいて逆転する取引戦略を形成し,市場の逆転状態を決定する.

利点分析

RWIの変動対抗戦略には以下の利点があります.

  1. RWI インディケーターを使用して逆転点を決定することは,高い勝利率で正確です
  2. 逆の戦略を採用することは,様々な市場に適しています.
  3. 戦略の論理は明確で分かりやすい パラメータは柔軟
  4. 信号品質を向上させるため,長周期と短周期を設定できます.

リスク分析

また,RWIの変動対照戦略には以下のリスクがあります.

  1. 逆転信号は,誤ったブレイクがあり,損失を引き起こす可能性があります.
  2. 持続的なトレンドで逆転の信号が多く発生し,損失につながります
  3. RWI パラメータの設定が正しくない場合,信号の質が低下する可能性があります.
  4. RWI インジケーターは変動が増加すると失敗する

リスクを制御するために,RWIパラメータをそれに応じて調整し,フィルターを追加し,逆転範囲を制限することができます.

オプティマイゼーションの方向性

この戦略は,次の方法でさらに最適化できます.

  1. 信号の改善のために,長いおよび短いRWI期間を使用して,ダブルタイムフレーム分析を追加
  2. KD や MACD などの他の指標と組み合わせて偽のブレイクを避ける
  3. 単一の損失を厳格に制御するためのストップ損失戦略を設定する
  4. RWI パラメータを動的に最適化し,市場の変化に適応する
  5. ポジション管理を最適化し,市場状況に基づいてポジションを追加または削減する

概要

RWI波動性対抗戦略は,逆転を決定するためにRWIを使用する明確な論理を持っています.取引論理は堅牢で,市場範囲でうまく機能します.パラメータを最適化し,リスクを制御することで,戦略はより安定して効率的に適用できます.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// Copyright (c) 2020-present, JMOZ (1337.ltd)
strategy("RWI Strategy", overlay=false)


length = input(title="Length", type=input.integer, defval=14, minval=1)
threshold = input(title="Threshold", type=input.float, defval=1.0, step=0.1)


rwi(length, threshold) =>
    rwi_high = (high - nz(low[length])) / (atr(length) * sqrt(length))
    rwi_low = (nz(high[length]) - low) / (atr(length) * sqrt(length))
    is_rw = rwi_high < threshold and rwi_low < threshold
    [is_rw, rwi_high, rwi_low]


[is_rw, rwi_high, rwi_low] = rwi(length, threshold)


long = not is_rw and rwi_high > rwi_low
short = not is_rw and rwi_low > rwi_high


strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)


plot(rwi_high, title="RWI High", linewidth=1, color=is_rw?color.gray:color.blue, transp=0)
plot(rwi_low, title="RWI Low", linewidth=1, color=is_rw?color.gray:color.red, transp=0)
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