ChaoZhang
개요
이 전략은 RSI 지표에 기반한 동적 간 반전 거래 시스템으로, 조정 가능한 오버 바이 오버 시드 간을 설정하여 종합 / 분산 감수성 파라미터와 결합하여 시장의 전환점을 포착합니다. 이 전략은 고정된 계약 수를 사용하여 거래되며 특정 재측정 시간 범위에서 운영됩니다. 이 모델의 핵심은 RSI 지표의 동적 변화를 통해 시장의 오버 바이 오버 시드 상태를 식별하고 적절한 시기에 반전 거래를하는 것입니다.
전략 원칙
이 전략은 14주기 RSI 지표를 핵심 지표로 사용하고 80과 30을 초매 초매의 기준 수준으로 설정한다. 상쇄/분산 민감도 변수를 도입하여 (설정된 3.0으로), 전통적인 RSI 전략에 기반하여 동적 조정 능력을 증가시킨다. RSI가 초매 수준을 돌파 할 때 다단위 포지션을 구축하고 RSI가 초매 수준을 돌파 할 때 평지 포지션을 구축한다. 마찬가지로, RSI가 초매 수준을 돌파 할 때 다단위 포지션을 구축하고 RSI가 초매 수준을 돌파 할 때 평지 포지션을 구축한다. 매 거래마다 10개의 계약을 고정하여 자금 사용의 안정성을 보장한다.
전략적 이점
- 동적 간격 조정 (Dynamic Range Adjustment): 동적 간격 조정 (Dynamic adjustment of overbought/oversold intervals) 을 수렴/분산 매개 변수 (convergence/spread parameters) 를 통해 달성하여 전략의 적응성을 향상시킵니다.
- 명확한 위험 관리: 고정 계약 수 거래로 자금 관리를 용이하게 한다
- 시간 범위 제한: 특정 재검토 기간을 설정하여 타겟이 아닌 시간대에 거래하는 것을 피하십시오.
- 신호 명확성: RSI 교차 신호를 거래 촉발 조건으로 사용하여 가짜 신호를 줄이십시오.
- 시각적 지원: RSI 트렌드 및 핵심 수준을 그래프로 표시하여 모니터링 및 분석을 용이하게 합니다.
전략적 위험
- 변동 시장 위험: 변동 시장에서 거래가 빈번해져서 거래 비용이 증가할 수 있다.
- 추세 연장 위험: 강세를 보이는 시장에서 반전 신호가 조기 평준화로 이어질 수 있습니다.
- 고정 계약 위험: 시장의 변동성을 고려하지 않고, 높은 변동성 기간에 과도한 위험을 감수할 수 있습니다.
- 매개 변수 민감성: RSI 주기와 오버 바이 오버 셀 레벨의 설정이 전략 성과에 큰 영향을 미칩니다.
- 시간 의존성: 전략 효과는 특정 재검토 기간에 제한될 수 있다.
전략 최적화 방향
- 변동율 적응을 도입: 시장 변동율에 따라 계약 수를 조정하는 것이 좋습니다.
- 트렌드 필터를 추가: 다른 기술 지표와 결합하여 시장의 추세를 판단하여 강한 추세에서 반전을 피하십시오.
- 최적화 신호 확인: 매출량과 같은 보조 지표 확인 신호를 추가할 수 있다
- 동적 시간 사이클: RSI 계산 사이클은 시장의 다른 단계에 따라 자동으로 조정됩니다.
- 손해 차단 메커니즘: 동적 손해를 증가시켜 단 거래 위험을 제어합니다.
요약하다
이것은 RSI 지표에 기반한 동적 영역 반전 전략으로, 유연한 파라미터 설정과 명확한 거래 규칙으로 비교적 완전한 거래 시스템을 구현한다. 전략의 주요 장점은 동적 조정 능력과 명확한 위험 통제에 있다. 그러나 동시에 흔들림 시장과 트렌드 시장에서 잠재적인 위험에 주의를 기울여야 한다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("RSI Options Strategy", overlay=true)
// RSI settings
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input(80, title="Overbought Level")
rsiOversold = input(30, title="Oversold Level")
rsiSource = input(close, title="RSI Source")
rsi = ta.rsi(rsiSource, rsiLength)
// Convergence/Divergence Input
convergenceLevel = input(3.0, title="Convergence/Divergence Sensitivity")
// Order size (5 contracts)
contracts = 10
// Date Range for Backtesting
startDate = timestamp("2024-09-10 00:00")
endDate = timestamp("2024-11-09 23:59")
// Limit trades to the backtesting period
inDateRange = true
// RSI buy/sell conditions with convergence/divergence sensitivity
buySignalOverbought = ta.crossover(rsi, rsiOverbought - convergenceLevel)
sellSignalOversold = ta.crossunder(rsi, rsiOversold + convergenceLevel)
buySignalOversold = ta.crossunder(rsi, rsiOversold - convergenceLevel)
sellSignalOverbought = ta.crossover(rsi, rsiOverbought + convergenceLevel)
// Execute trades only within the specified date range
if (inDateRange)
// Buy when RSI crosses above 80 (overbought)
if (buySignalOverbought)
strategy.entry("Buy Overbought", strategy.long, qty=contracts)
// Sell when RSI crosses below 30 (oversold)
if (sellSignalOversold)
strategy.close("Buy Overbought")
// Buy when RSI crosses below 30 (oversold)
if (buySignalOversold)
strategy.entry("Buy Oversold", strategy.long, qty=contracts)
// Sell when RSI crosses above 80 (overbought)
if (sellSignalOverbought)
strategy.close("Buy Oversold")
// Plot the RSI for visualization
plot(rsi, color=color.blue, title="RSI")
hline(rsiOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(rsiOversold, "Oversold", color=color.green)