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레인보우 오시레이터 백테스팅 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-26 15:08:17
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전반적인 설명

레인보우 오시일레이터 백테스팅 전략은 레인보우 오시일레이터 지표를 기반으로 한 양적 거래 전략입니다. 이 전략은 장기 및 단기 포지션을 결정하기 위해 가격과 이동 평균 사이의 오차를 계산하여 시장의 경향 방향과 힘을 판단합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 지표는 다음과 같이 계산되는 레인보우 오시레이터 (Rainbow Oscillator, RO) 입니다.

RO = 100 * ((Close - 10-day Moving Average) / (HHV(High, N) - LLV(Low, N)))

10일 이동 평균은 지난 10 기간 동안의 폐쇄 가격의 단순한 이동 평균입니다. 이 지표는 자신의 이동 평균에 대한 가격의 편차를 반영합니다. RO > 0이면 가격이 이동 평균보다 높다는 것을 의미합니다.

이 전략은 또한 보조 지표인 대역폭 (RB) 를 계산합니다.

RB = 100 * ((Highest value of moving averages - Lowest value of moving averages) / (HHV(High, N) - LLV(Low, N)))

RB는 이동 평균 사이의 폭을 반영합니다. RB가 클수록 가격 변동이 커지고 반대로 가격이 더 안정적입니다. RB 지표는 시장의 안정성을 판단하는 데 사용할 수 있습니다.

RO와 RB 지표의 값에 따라 전략은 가격 오차와 시장 안정의 정도를 판단하고, 긴 위치와 짧은 위치에 대한 거래 신호를 생성합니다.

장점

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

  1. 이중 지표 판단은 단일 지표 판단의 한계를 피합니다.
  2. 가격 동향과 시장 안정성을 동시에 판단할 수 있습니다.
  3. 계산하기 쉽고 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
  4. 시각화 된 지표는 직관적이고 읽기 쉬운 rainbow 효과를 형성합니다.

위험성

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

  1. RO와 RB 지표의 잘못된 매개 변수 설정은 잘못된 거래 신호를 일으킬 수 있습니다.
  2. 이중 이동 평균 전략은 잘못된 신호를 생성하고 자주 거래하는 경향이 있습니다.
  3. 부적절한 백테스팅 기간과 제품 선택은 전략의 효과에 영향을 줄 것입니다.
  4. 거래 비용은 고려되지 않습니다. 실제 결과는 좋지 않을 수 있습니다.

대책:

  1. RO와 RB 지표의 매개 변수를 최적화합니다.
  2. 빈번한 거래를 피하기 위해 필터 조건을 추가합니다.
  3. 적절한 백테스팅 사이클과 종류를 선택합니다.
  4. 거래 비용을 계산하고 고려하십시오.

최적화

이 전략은 또한 다음과 같은 방법으로 최적화 될 수 있습니다.

  1. 극적인 변동을 피하기 위해 RO 표시기에 부드러운 기능을 추가하십시오.
  2. 단일 손실을 통제하기 위해 스톱 로스 전략을 추가합니다.
  3. 수익성을 높이기 위해 포트폴리오 거래의 다른 지표와 결합하십시오.
  4. 예측을 위한 기계 학습 모델을 추가하고 지표의 효과를 평가합니다.
  5. 다양한 품종에 대한 매개 변수를 최적화하여 적응력을 향상시킵니다.

결론

레인보우 오시레이터 백테스팅 전략은 가격과 이동 평균 사이의 오차를 계산하여 시장 추세와 안정성을 판단하고, 이 정보를 사용하여 장기/단기 거래 결정을 내린다. 이 전략은 직관적이고, 구현하기 쉽고, 실질적인 가치가 있다. 그러나 실제 거래 성과를 개선하고 위험을 줄이기 위해 매개 변수와 거래 규칙을 최적화함으로써 완화해야 하는 몇 가지 위험도 있다.

/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/03/2018
// Ever since the people concluded that stock market price movements are not 
// random or chaotic, but follow specific trends that can be forecasted, they 
// tried to develop different tools or procedures that could help them identify 
// those trends. And one of those financial indicators is the Rainbow Oscillator 
// Indicator. The Rainbow Oscillator Indicator is relatively new, originally 
// introduced in 1997, and it is used to forecast the changes of trend direction.
//
// As market prices go up and down, the oscillator appears as a direction of the 
// trend, but also as the safety of the market and the depth of that trend. As 
// the rainbow grows in width, the current trend gives signs of continuity, and 
// if the value of the oscillator goes beyond 80, the market becomes more and more 
// unstable, being prone to a sudden reversal. When prices move towards the rainbow 
// and the oscillator becomes more and more flat, the market tends to remain more 
// stable and the bandwidth decreases. Still, if the oscillator value goes below 20, 
// the market is again, prone to sudden reversals. The safest bandwidth value where 
// the market is stable is between 20 and 80, in the Rainbow Oscillator indicator value. 
// The depth a certain price has on a chart and into the rainbow can be used to judge 
// the strength of the move.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Rainbow Oscillator Backtest")
Length = input(2, minval=1)
LengthHHLL = input(10, minval=2, title="HHV/LLV Lookback")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xMA1 = sma(close, Length)
xMA2 = sma(xMA1, Length)
xMA3 = sma(xMA2, Length)
xMA4 = sma(xMA3, Length)
xMA5 = sma(xMA4, Length)
xMA6 = sma(xMA5, Length)
xMA7 = sma(xMA6, Length)
xMA8 = sma(xMA7, Length)
xMA9 = sma(xMA8, Length)
xMA10 = sma(xMA9, Length)
xHH = highest(close, LengthHHLL)
xLL = lowest(close, LengthHHLL)
xHHMAs = max(xMA1,max(xMA2,max(xMA3,max(xMA4,max(xMA5,max(xMA6,max(xMA7,max(xMA8,max(xMA9,xMA10)))))))))
xLLMAs = min(xMA1,min(xMA2,min(xMA3,min(xMA4,min(xMA5,min(xMA6,min(xMA7,min(xMA8,min(xMA9,xMA10)))))))))
xRBO = 100 * ((close - ((xMA1+xMA2+xMA3+xMA4+xMA5+xMA6+xMA7+xMA8+xMA9+xMA10) / 10)) / (xHH - xLL))
xRB = 100 * ((xHHMAs - xLLMAs) / (xHH - xLL))
clr = iff(xRBO >= 0, green, red)
pos = iff(xRBO > 0, 1,
       iff(xRBO < 0, -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(xRBO, color=clr, title="RO", style= histogram, linewidth=2)
p0 = plot(0, color = gray, title="0")
p1 = plot(xRB, color=green, title="RB")
p2 = plot(-xRB, color=red, title="RB")
fill(p1, p0, color=green)
fill(p2, p0, color=red)
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