현대 라구레 변환 상대 강도 지수 최적화 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-22 17:38:16
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전반적인 설명

이 문서에서는 라구레 변환을 기반으로 상대 강도 지수 (RSI) 의 최적화된 전략을 탐구합니다. 고급 수학적 도구인 라구레 변환을 사용하여이 전략은 RSI 지표의 민감성을 향상시켜 시장 가격 움직임에 더 빠르게 반응 할 수 있습니다.

전략 원칙

라게르 변환 RSI 지표는 라게르 필터를 사용하여 짧은 데이터 길이에 대해서도 효과적인 지표를 만듭니다. 전략의 핵심은 라게르 변환으로 가격 시리즈를 처리하는 데 있습니다. 그 결과 라게르 라인 (xL0, xL1, xL2, xL3) 의 네 레벨이 발생합니다.gamma시장 동향을 분석하는데 사용되는 매개 변수입니다.

이 전략은 시장 강도를 확인하기 위해 CU (cumulative up) 및 CD (cumulative down) 값을 사용합니다. CU 및 CD의 계산은 Laguerre 라인의 상대적 위치에 기반합니다. 이 방법은 RSI 값이 가격 변화를 보다 신속하게 반영하여 거래자에게 적시에 거래 신호를 제공합니다.

거래 신호는 RSI 값을 사용자 정의 구매 및 판매 임계 (BuyBand 및 SellBand) 와 비교하여 생성됩니다. 전략은 RSI가 구매 임계 이상에서 길고 판매 임계 이하에서 짧을 때 길게하는 것을 제안합니다.

이점 분석

신속한 대응:라구레 변환의 사용은 전략이 짧은 데이터 길이에서 시장 변화에 신속하게 대응 할 수 있습니다.
유연성:이 전략은 사용자가gamma, 구매, 판매 자신의 취향에 따라 문턱.
강한 적응력:그것은 다른 시장 조건에 잘 적응하고 단기 및 중장기 가격 움직임에 민감합니다.

위험 분석

시장 변동성:매우 변동적인 시장에서, 지표는 잘못된 신호를 생성할 수 있습니다.
매개 변수 선택잘못된 매개 변수 설정은 부정확한 거래 신호로 이어질 수 있습니다.
과잉 거래:이 지표의 높은 감수성으로 인해 빈번한 거래와 높은 거래 비용을 초래할 수 있습니다.

최적화 방향

매개 변수 최적화최적의 데이터를 찾기 위해 광범위한 역사 데이터 테스트를 수행gamma가치 및 구매/판매 기준
다른 지표와 결합:잘못된 신호를 줄이기 위해 다른 기술적 분석 도구와 함께 사용하십시오.
개선된 적응력:다른 시장 조건에 적응하기 위해 매개 변수를 동적으로 조정하는 메커니즘을 개발합니다.

결론

전체적으로, RSI 최적화 전략은

라구레 트랜스포머는 혁신적이고 효율적인 거래 도구입니다. 주요 장점은 시장 변화에 빠른 반응과 매개 변수의 높은 사용자 정의성입니다. 그러나 모든 거래 전략과 마찬가지로 특히 매우 변동적인 시장 환경에서 위험도 있습니다. 이 전략의 효과를 극대화하기 위해 거래자는 다른 기술 분석 도구와 결합하고 신중한 매개 변수 조정을해야합니다. 요약하면이 전략은 단기 및 중장기 시장 기회를 찾는 거래자에게 귀중한 도구를 제공합니다.

/*backtest
start: 2022-11-15 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 01/09/2017
// This is RSI indicator which is more sesitive to price changes. 
// It is based upon a modern math tool - Laguerre transform filter.
// With help of Laguerre filter one becomes able to create superior 
// indicators using very short data lengths as well. The use of shorter 
// data lengths means you can make the indicators more responsive to 
// changes in the price.
//
// You can change long to short in the Input Settings 
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Laguerre-based RSI", shorttitle="Laguerre-RSI")
gamma = input(0.5, minval=-0.1, maxval = 0.9)
BuyBand = input(0.8, step = 0.01)
SellBand = input(0.2, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(BuyBand, color=green, linestyle=line)
hline(SellBand, color=red, linestyle=line)
xL0 = (1-gamma) * close + gamma * nz(xL0[1], 1)
xL1 = - gamma * xL0 + nz(xL0[1], 1) + gamma * nz(xL1[1], 1)
xL2 = - gamma * xL1 + nz(xL1[1], 1) + gamma * nz(xL2[1], 1)
xL3 = - gamma * xL2 + nz(xL2[1], 1) + gamma * nz(xL3[1], 1)
CU = (xL0 >= xL1 ? xL0 - xL1 : 0) + (xL1 >= xL2 ? xL1 - xL2 : 0)  + (xL2 >= xL3 ? xL2 - xL3 : 0)
CD = (xL0 >= xL1 ? 0 : xL1 - xL0) + (xL1 >= xL2 ? 0 : xL2 - xL1)  + (xL2 >= xL3 ? 0 : xL3 - xL2)
nRes = iff(CU + CD != 0, CU / (CU + CD), 0)
pos = iff(nRes > BuyBand, 1,
	   iff(nRes < SellBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )  
plot(nRes, color=red, title="Laguerre-based RSI")

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