리버스 엔지니어링 RSI 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-28 15:50:07
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전반적인 설명

리버스 엔지니어링 RSI 전략은 RSI 지표에 기반한 거래 전략이다. 이 전략은 거래 신호를 생성하기 위해 RSI 지표의 계산 프로세스를 시뮬레이션함으로써 가격을 역으로 추론합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다.

  1. RSI 지표의 K 값, ExpPer 기간, AUC 상승 순서 및 ADC 감소 순서를 계산합니다.

  2. 역으로, RSI 매개 변수 설정, ADC, AUC 순서 값 등에 기초하여 nVal를 계산합니다.

  3. nVal을 가격에 더하면 nRes를 반으로 추론할 수 있습니다.

  4. nRes를 현재 클로즈 가격과 비교하여 긴 신호와 짧은 신호를 생성합니다.

구체적으로, 전략은 먼저 K 값, ExpPer 기간, AUC 상승 순서 및 ADC 하락 순서 등 RSI의 몇 가지 주요 매개 변수를 계산합니다. 그 중 K 값은 평형 인수이며 ExpPer는 RSI 매개 변수 설정의 두 배인 마이너스 1입니다.

다음으로, 이러한 매개 변수에 따라 전략은 가격을 역으로 추론합니다. 먼저, 키 변수 nVal이 계산되며, 이는 (WildPer - 1) * (ADC_Value / (100 - Value) - AUC) 에 해당합니다. 이 공식은 RSI 계산 과정을 역으로 추론합니다.

그 다음 nVal을 현재 클로즈 가격에 추가하여 역공학 가격 nRes를 얻습니다. 마지막으로, nRes가 현재 클로즈 가격보다 높으면 짧은 신호가 생성됩니다. nRes가 현재 클로즈 가격보다 낮다면 긴 신호가 생성됩니다.

이점 분석

이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.

  1. 그것은 혁신적으로 RSI 계산 프로세스를 역으로 추론합니다. 논리는 새롭고 어느 정도 혁신적입니다.

  2. 리버스 엔지니어링 가격은 시장과 반대되는 거래 신호를 생성하여 쇼트 판매로 전략의 적용 범위를 확장 할 수 있습니다.

  3. RSI는 합리적인 매개 변수 설정과 높은 신뢰성 및 낮은 위험을 가진 성숙하고 일반적으로 사용되는 거래 지표입니다.

  4. 전략 논리는 명확하고 이해하기 쉽다. 몇 가지 매개 변수가 수량 거래의 요구 사항을 쉽게 구현하고 충족시킵니다.

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

  1. 리버스 엔지니어링 가격은 RSI 계산에만 의존합니다. RSI가 잘못된 신호를 보내면 전략 신호도 실패합니다.

  2. 반향 신호는 전체 시장 추세와 일치하지 않을 수 있습니다. 전체 환경은 주의가 필요합니다.

  3. RSI 매개 변수 설정은 경험이 필요합니다. 부적절한 설정은 과도한 거래 또는 잘못된 신호로 이어질 수 있습니다.

  4. 리버스 오퍼레이션으로 단축 판매는 높은 위험을 초래합니다. 계좌 폭을 방지하기 위해 엄격한 자금 관리가 필요합니다.

리스크는 RSI 매개 변수를 최적화하고 다른 지표를 결합하고 엄격한 자금 관리를 통해 제어 할 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.

  1. 시장 조건에 더 잘 적응하기 위해 RSI 매개 변수 WildPer와 Value를 최적화합니다.

  2. 손해를 줄이고 수익을 확보하기 위해 스톱 로스 전략을 추가합니다.

  3. MACD와 같은 다른 지표와 결합하여 더 정확하고 신뢰할 수있는 신호를 생성합니다.

  4. 불필요한 손실 거래를 피하기 위해 오픈 포지션 필터를 추가합니다.

  5. 자금 관리 전략을 최적화하여 거래당 자본을 엄격히 통제하여 합리적인 범위를 초과하는 손실을 방지합니다.

결론

리버스 엔지니어링 RSI 전략은 리버스 엔지니어링 RSI 계산 프로세스를 역으로 추론함으로써 시장에 반대되는 거래 신호를 생성합니다. 전략은 독특한 논리와 특정 혁신을 가지고 있으며, 단편 판매가 응용 범위를 확장 할 수 있습니다. 그러나 적절한 최적화와 위험 통제가 필요한 역작업의 위험도 있습니다. 전반적으로 전략은 양적 거래에 대한 새로운 아이디어와 도구를 제공합니다.


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strategy(title="Reverse Engineering RSI, by Giorgos Siligardos", overlay = true)
Value = input(50, minval=1)
WildPer = input(14,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
ExpPer = 2 * WildPer - 1
K = 2 / (ExpPer + 1)
AUC = iff(close > close[1], K * (close - close[1]) + (1 - K) * nz(AUC[1], 1), (1-K) * nz(AUC[1], 1))
ADC = iff(close > close[1], (1-K) * nz(ADC[1], 1), K * (close[1] - close) + (1 - K) * nz(ADC[1], 1))
nVal = (WildPer - 1) * (ADC * Value / (100 - Value) - AUC)
nRes = iff(nVal >= 0, close + nVal, close + nVal * (100 - Value) / Value)
pos = iff(nRes > close, -1,
	   iff(nRes < close, 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=blue, title="Reverse Engineering RSI")

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