Strategi Pengoptimuman RSI Transform Laguerre Moden
ChaoZhang
Nama strategi:
Gambaran keseluruhan
Artikel ini akan mengkaji strategi pengoptimuman indikator RSI yang agak kuat berdasarkan perubahan Ragel. Strategi ini menggunakan alat matematik canggih untuk meningkatkan kepekaan indikator RSI, menjadikannya lebih cepat bertindak balas terhadap perubahan harga pasaran.
Prinsip Strategi
Penunjuk RSI Transformasi Ragiel Dengan menggunakan penapis Ragiel, penunjuk yang cekap boleh dibuat pada panjang data yang lebih pendek. Inti strategi ini adalah menggunakan transformasi Ragiel untuk memproses urutan harga, yang menghasilkan empat tahap garis Ragiel:gammaMengambil kiraan untuk menganalisis trend pasaran.
Strategi ini menggunakan CU ((cumulative uptrend) dan CD ((cumulative downtrend) untuk menentukan kekuatan dan kelemahan pasaran. Pengiraan CU dan CD berdasarkan kedudukan relatif garis Ragel. Kaedah ini membolehkan nilai RSI mencerminkan perubahan harga dengan lebih cepat, dan dengan itu memberikan isyarat perdagangan yang tepat pada masanya kepada peniaga.
Isyarat perdagangan dihasilkan berdasarkan perbandingan nilai RSI dengan batas pembelian dan penjualan yang ditentukan oleh pengguna (BuyBand dan SellBand). Apabila nilai RSI lebih tinggi daripada batas pembelian, strategi disarankan untuk melakukan lebih banyak; apabila nilai RSI lebih rendah daripada batas penjualan, strategi disarankan untuk melakukan kosong.
Analisis kelebihan
- Jawapan cepat:Dengan menggunakan transformasi Ragel, strategi ini dapat bertindak balas dengan cepat terhadap perubahan pasaran dalam jangka masa data yang lebih pendek.
- Kelayakan:Kaedah yang membolehkan pengguna menyesuaikan mengikut keperluan mereka
gammaSaya tidak tahu apa-apa tentang apa-apa, tetapi saya tahu bahawa saya tidak boleh membuat apa-apa. - Ketabahan:Mampu menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza dan bertindak balas terhadap perubahan harga jangka pendek dan sederhana.
Analisis risiko
- Pergerakan pasaran:Dalam pasaran yang bergelombang tinggi, penunjuk mungkin menghasilkan isyarat yang mengelirukan.
- Pilihan parameter:Penetapan parameter yang salah boleh menyebabkan isyarat dagangan yang tidak tepat.
- Perdagangan berlebihan:Oleh kerana kepekaan yang tinggi dalam penunjuk, ia boleh menyebabkan perdagangan yang kerap dan kos dagangan yang tinggi.
Arah pengoptimuman
- Optimasi parameter:Mengambil banyak ujian data sejarah untuk mencari yang terbaik
gammaNilai dan had jual beli. - Gabungan dengan petunjuk lain:Digunakan bersama dengan alat analisis teknikal lain untuk mengurangkan isyarat yang mengelirukan.
- Peningkatan kesesuaian:Membangunkan mekanisme untuk menyesuaikan parameter secara dinamik untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza.
ringkaskan
Secara keseluruhannya, strategi pengoptimuman RSI berdasarkan perubahan Ragel adalah alat perdagangan yang inovatif dan cekap. Kelebihan utamanya adalah tindak balas cepat terhadap perubahan pasaran dan parameter yang sangat disesuaikan. Walau bagaimanapun, seperti strategi perdagangan apa pun, ia juga mempunyai risiko, terutamanya dalam persekitaran pasaran yang sangat tidak menentu. Untuk memaksimumkan keberkesanan strategi ini, peniaga harus menggabungkan alat analisis teknikal lain dan melakukan penyesuaian parameter yang teliti.
/*backtest
start: 2022-11-15 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 01/09/2017
// This is RSI indicator which is more sesitive to price changes.
// It is based upon a modern math tool - Laguerre transform filter.
// With help of Laguerre filter one becomes able to create superior
// indicators using very short data lengths as well. The use of shorter
// data lengths means you can make the indicators more responsive to
// changes in the price.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Laguerre-based RSI", shorttitle="Laguerre-RSI")
gamma = input(0.5, minval=-0.1, maxval = 0.9)
BuyBand = input(0.8, step = 0.01)
SellBand = input(0.2, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(BuyBand, color=green, linestyle=line)
hline(SellBand, color=red, linestyle=line)
xL0 = (1-gamma) * close + gamma * nz(xL0[1], 1)
xL1 = - gamma * xL0 + nz(xL0[1], 1) + gamma * nz(xL1[1], 1)
xL2 = - gamma * xL1 + nz(xL1[1], 1) + gamma * nz(xL2[1], 1)
xL3 = - gamma * xL2 + nz(xL2[1], 1) + gamma * nz(xL3[1], 1)
CU = (xL0 >= xL1 ? xL0 - xL1 : 0) + (xL1 >= xL2 ? xL1 - xL2 : 0) + (xL2 >= xL3 ? xL2 - xL3 : 0)
CD = (xL0 >= xL1 ? 0 : xL1 - xL0) + (xL1 >= xL2 ? 0 : xL2 - xL1) + (xL2 >= xL3 ? 0 : xL3 - xL2)
nRes = iff(CU + CD != 0, CU / (CU + CD), 0)
pos = iff(nRes > BuyBand, 1,
iff(nRes < SellBand, -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=red, title="Laguerre-based RSI")