ChaoZhang
개요
역설계 RSI 전략은 RSI 지표를 기반으로 한 거래 전략이다. 이 전략은 RSI 지표를 모방하는 계산 과정을 통해 가격을 역으로 추론하여 거래 신호를 생성한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심은 다음과 같습니다.
RSI 지표의 K값, ExpPer 주기, AUC 상승 서열 및 ADC 하락 서열을 계산한다.
RSI의 매개 변수 설정에 따라 ADC, AUC 서열 값 등이 역으로 계산된다.
nVal을 가격에 더하면 nRes을 얻게 된다.
nRes와 현재 클로즈 가격을 비교하여 장점과 단점 신호를 생성한다.
구체적으로, 전략은 먼저 RSI의 몇 가지 핵심 파라미터를 계산합니다. K값, ExpPer 주기, AUC 상승 순서, ADC 하락 순서 등이 포함됩니다. K값은 평준화 인수이며, ExpPer는 RSI 파라미터로 설정된 2배 미만 1입니다.
그리고는 이 변수들에 따라 전략을 역설정한다. 우선 nVal라는 중요한 변수를 계산한다. 이는 [[WildPer-1]]과 같다.*(ADC_ Value / (100 - Value) - AUC) ᅳ 이 공식은 RSI의 계산 과정을 역으로 추론한다.
다음으로 nVal를 현재 클로즈 가격에 더하여 역설계된 가격 nRes을 얻는다. 마지막으로, nRes이 현재 클로즈 가격보다 높으면 짧은 포지션 신호가 발생하며, nRes이 현재 클로즈 가격보다 낮으면 긴 포지션 신호가 발생한다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
RSI를 이용한 계산 과정을 역추론하고, 아이디어가 참신하고, 어느 정도 혁신성이 있다.
역설계된 가격으로 시장과 반대되는 거래 신호를 생성하여, 카이어 효과를 달성할 수 있으며, 전략의 적용 범위를 넓히고 있다.
RSI는 합리적인 변수 설정, 높은 신뢰성, 낮은 위험으로, 성숙하고 일반적으로 사용되는 거래 지표입니다.
전략은 명확하고 이해하기 쉽고, 파라미터가 적고, 구현하기 쉽고, 양적 거래의 요구에 적합하다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
리버스 엔지니어링 가격은 단지 RSI를 기반으로 계산되며, RSI가 잘못된 신호를 내면, 전략 신호도 무효화된다.
역전 신호는 시장의 전체 흐름과 일치하지 않을 수 있으며, 대시장 환경에 주의를 기울여야 합니다.
RSI 파라미터를 설정하는 것은 경험이 필요하며, 잘못하면 너무 자주 거래되거나 잘못된 신호를 발산할 수 있다.
반전운영은 부실화 위험성이 높으며, 포지션 폭파를 막기 위해 엄격한 자금 관리가 필요합니다.
RSI 변수를 최적화하여 다른 지표와 함께 엄격한 자금 관리를 통해 위험을 제어 할 수 있습니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
RSI의 WildPer와 Value의 매개 변수를 최적화하여 시장 상황에 더 잘 적응하도록 한다.
수익을 고정하고 손실을 줄이기 위한 H&M 전략의 추가.
MACD와 같은 다른 지표와 함께 최적화되어 신호가 더 정확하고 신뢰할 수 있습니다.
부적절한 실수 거래를 방지하기 위해 포지션 필터링 조건을 추가합니다.
자금 관리 전략을 최적화하고, 단독 거래의 자금량을 엄격히 통제하고, 감당할 수 있는 손실을 방지한다.
요약하다
역설계 RSI 전략은 RSI 지표의 계산 과정을 역설계하여 시장과 반대되는 거래 신호를 생성한다. 이 전략 아이디어는 독특하고 다소 혁신적이며, 전략 적용 범위를 확장 할 수 있습니다. 그러나 적절한 최적화 및 위험 제어가 필요한 역설계의 위험이 있습니다.
/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 25/10/2017
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// 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="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")