ChaoZhang
개요
이 전략은 RSI-VWAP 단선 전략으로 명명된다. 이 전략은 RSI 지표와 거래량 중화 평균 ((VWAP) 을 기술 지표로 사용하여 다중 허공 신호를 설정하고 구매 결정을 내린다. 이 전략은 시장의 과매매 과매매 현상을 단선에서 포착하여 초과 수익을 얻으려는 전략을 추구한다.
전략 원칙
- RSI 지표를 사용하여 시장이 과매매 또는 과매매 상태에 있는지 판단하십시오. RSI 지표 값이 80보다 높으면 과매매 지역이며, 20보다 낮으면 과매매 지역입니다.
- RSI 지표는 VWAP를 종결 가격 대신 원천 데이터로 사용합니다. VWAP는 당일 평균 거래 가격을 반영 할 수 있습니다.
- RSI 지수 값이 초상가 영역에서 20을 통과하면 구매 신호가 발생한다. RSI 지수 값이 초상가 영역에서 80을 통과하면 판매 신호가 발생한다.
- 이 전략은 오버헤드만 하고, 공백을 하지 않는다. 즉, 오버세일 때만 구매하고, 오버세일 때만 판매한다.
우위 분석
- VWAP를 RSI의 데이터 소스로 사용하여 RSI 지표가 시장에 대한 판단을 더 정확하게하고 가짜 돌파구에 의해 오도되지 않도록하십시오.
- 이 작업은 여러 개의 작업만 수행하여 작업 빈도를 낮출 수 있으며, 장기적으로 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다.
- RSI 지표 파라미터는 17이며, 단선 연산에 적합하다.
- 예상 거래 횟수가 적은 단선 운영 방식을 채택하여 거래 비용을 절감하여 더 높은 수익률을 얻습니다.
위험 분석
- 양적 전략 피드백에는 과일접합의 위험이 있으며, 실판 결과는 피드백과 일치하지 않을 수 있다.
- 하지만, 이 시장의 수요가 급격히 증가하고 있는 상황에서, 시장의 수요가 급격히 감소하고 있는 상황에서는,
- 과매매 판단 기준은 모든 품종에 적합하지 않을 수 있으며, 다른 품종에 대한 매개 변수를 조정할 필요가 있다.
- 어떤 기술적인 지표도 잘못된 신호를 만들어 낼 수 있고, 손실을 완전히 피할 수는 없다.
과매매 기준을 적절히 완화하고, 다른 지표와 결합하여 신호를 확인하고, 변수 범위를 조정하는 등의 방법으로 위험을 줄일 수 있다.
최적화 방향
- 전략 효과에 대한 다양한 변수의 영향을 테스트하고, RSI 길이를 최적화하고, 오버 바이 오버 시트 경계를 초과합니다.
- 손실을 막는 전략을 늘리고, 이동적 손실, 시간적 손실 등을 통해 수익을 일부 잠금하고, 회수량을 줄이십시오.
- 다른 지표와 결합하여 신호 필터링을 통해 신호 정확도를 향상시킵니다.
- 다양한 품종 특성에 따라 독립적인 파라미터 범위를 설정하여 전략을 다양한 품종에 더 잘 적응시킬 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 전반적으로 간단하고 실용적인 단선 전략이다. VWAP를 사용하여 RSI 지표 판단을 더 정확하게하고, 여러 가지 작업을 수행하는 것 만으로 작업 빈도를 줄인다. 전략 아이디어는 명확하고, 이해하기 쉽고 구현하기 쉽고, 양적 거래의 입문에 적합하다. 그러나 어떤 단일 지표 전략도 완벽하지 않으며, 더 나은 실적 효과를 얻기 위해 지속적으로 최적화해야합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-12-19 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Xaviz
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//@version=4
strategy("RSI-VWAP INDICATOR", overlay=false)
// ================================================================================================================================================================================
// RSI VWAP INDICATOR
// ================================================================================================================================================================================
// Initial inputs
Act_RSI_VWAP = input(true, "RSI VOLUME WEIGHTED AVERAGE PRICE")
RSI_VWAP_length = input(17, "RSI-VWAP LENGTH")
RSI_VWAP_overSold = input(19, "RSI-VWAP OVERSOLD", type=input.float)
RSI_VWAP_overBought = input(80, "RSI-VWAP OVERBOUGHT", type=input.float)
// RSI with VWAP as source
RSI_VWAP = rsi(vwap(close), RSI_VWAP_length)
// Plotting, overlay=false
r=plot(RSI_VWAP, color = RSI_VWAP > RSI_VWAP_overBought ? color.red : RSI_VWAP < RSI_VWAP_overSold ? color.lime : color.blue, title="rsi", linewidth=2, style=plot.style_line)
h1=plot(RSI_VWAP_overBought, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
h2=plot(RSI_VWAP_overSold, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
fill(r,h1, color = RSI_VWAP > RSI_VWAP_overBought ? color.red : na, transp = 60)
fill(r,h2, color = RSI_VWAP < RSI_VWAP_overSold ? color.lime : na, transp = 60)
// Long only Backtest
strategy.entry("Long", strategy.long, when = (crossover(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overSold)))
strategy.close("Long", when = (crossunder(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overBought)))