ChaoZhang
정책 이름:
개요
이 글은 라게일 변동에 기반한 상대적으로 약한 지표 (RSI) 최적화 전략을 심층적으로 살펴볼 것이다. 이 전략은 고급 수학 도구를 사용하여 라게일 변동 을 사용하여 RSI 지표의 민감성을 강화하여 시장 가격 변화에 더 빠르게 반응하도록 한다.
전략 원칙
라게일 변환 RSI 지표는 라게일 필터를 사용하여 더 짧은 데이터 길이에서 효율적인 지표를 만들 수 있습니다. 이 전략의 핵심은 라게일 변환을 사용하여 가격 서열을 처리하여 네 가지 레벨의 라게일 라인을 얻습니다. (xL0, xL1, xL2, xL3) 이 라인은 주어진 변수에 따라gamma시장의 추세를 분석하기 위한 계산을 수행한다.
이 전략은 시장의 강점과 약점을 결정하기 위해 CU (축산 상승 가치) 와 CD (축산 하락 가치) 를 사용합니다. CU와 CD의 계산은 라게일 선의 상대적 위치에 기반합니다. 이 방법은 RSI 값이 가격 변화를 더 빨리 반영할 수 있도록 해 거래자에게 적절한 거래 신호를 제공합니다.
거래 신호는 RSI 값과 사용자 정의의 구매 및 판매 경계 (BuyBand 및 SellBand) 를 비교하여 생성됩니다. RSI 값이 구매 한계보다 높을 때, 전략은 더 많은 것을 권장합니다.
우위 분석
- “아뇨, 아녜요.라게르 변환을 사용하여, 이 전략은 더 짧은 데이터 길이 내에서 시장의 변화에 빠르게 반응할 수 있다.
- 유연성:정책은 사용자가 자신의 필요에 따라 조정할 수 있습니다.
gamma - 적응력:다양한 시장 조건에 적응할 수 있고, 단기 및 중기 가격 변화에 민감하게 반응한다.
위험 분석
- 시장의 변동:높은 변동성 시장에서 지표는 잘못된 신호를 줄 수 있다.
- 변수 선택:잘못된 매개 변수 설정은 부정확한 거래 신호로 이어질 수 있다.
- 과도한 거래:지표의 높은 민감성으로 인해 거래 빈도와 높은 거래 비용이 발생할 수 있습니다.
최적화 방향
- 변수 최적화:이 자료를 분석해 보면,
gamma가치와 거래의 경계. - 다른 지표들과 함께:다른 기술 분석 도구와 결합하여 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.
- 적응력 강화:다른 시장 환경에 적응하기 위해 매개 변수를 동적으로 조정하는 메커니즘을 개발하십시오.
요약하다
종합적으로, 라게르 변수를 기반으로 한 RSI 최적화 전략은 혁신적이고 효율적인 거래 도구입니다. 그것의 주요 장점은 시장의 변화와 파라미터의 높은 사용자 정의에 대한 신속한 반응입니다. 그러나, 모든 거래 전략과 마찬가지로, 특히 높은 변동성 시장 환경에서 위험도 있습니다. 이 전략의 효과를 극대화하기 위해, 거래자는 다른 기술적 분석 도구와 세심한 파라미터 조정을 결합해야합니다.
/*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
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// 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.
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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")