1. Persegi
  2. Strategi Pengoptimuman Indeks Kekuatan Relatif Laguerre Transform moden

Strategi Pengoptimuman Indeks Kekuatan Relatif Laguerre Transform moden

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-11-22 17:38:16
Tag:

img

Ringkasan

Artikel ini menggali strategi yang dioptimumkan Indeks Kekuatan Relatif (RSI) berdasarkan Laguerre Transform. Menggunakan alat matematik canggih - Laguerre Transform - strategi ini meningkatkan kepekaan penunjuk RSI, yang membolehkannya bertindak balas dengan lebih cepat terhadap pergerakan harga pasaran.

Prinsip Strategi

Indikator Laguerre Transform RSI, melalui penggunaan penapis Laguerre, mewujudkan penunjuk yang berkesan walaupun pada panjang data yang pendek. Inti strategi terletak pada pemprosesan siri harga dengan Laguerre Transform, menghasilkan empat peringkat garisan Laguerre (xL0, xL1, xL2, xL3).gammaparameter, yang digunakan untuk menganalisis trend pasaran.

Strategi ini menggunakan nilai CU (kumulatif ke atas) dan CD (kumulatif ke bawah) untuk menentukan kekuatan pasaran. Pengiraan CU dan CD berdasarkan kedudukan relatif garis Laguerre. Kaedah ini membolehkan nilai RSI mencerminkan perubahan harga dengan lebih cepat, sehingga menyediakan peniaga dengan isyarat perdagangan tepat pada masanya.

Isyarat perdagangan dihasilkan dengan membandingkan nilai RSI dengan ambang beli dan jual yang ditakrifkan oleh pengguna (BuyBand dan SellBand).

Analisis Kelebihan

  1. Tanggapan pantas:Penggunaan Laguerre Transform membolehkan strategi untuk bertindak balas dengan cepat terhadap perubahan pasaran pada panjang data yang pendek.
  2. Fleksibiliti:Strategi ini membolehkan pengguna menyesuaikangamma, membeli, dan menjual ambang mengikut pilihan mereka.
  3. Kebolehsesuaian yang kuat:Ia menyesuaikan diri dengan baik dengan keadaan pasaran yang berbeza dan sensitif terhadap pergerakan harga jangka pendek dan sederhana.

Analisis Risiko

  1. Volatiliti Pasaran:Dalam pasaran yang sangat tidak menentu, penunjuk mungkin menghasilkan isyarat yang mengelirukan.
  2. Pilihan Parameter:Tetapan parameter yang salah boleh menyebabkan isyarat perdagangan yang tidak tepat.
  3. Perdagangan berlebihan:Oleh kerana kepekaan tinggi penunjuk, ia mungkin membawa kepada perdagangan yang kerap dan kos transaksi yang tinggi.

Arah pengoptimuman

  • Pengoptimuman Parameter:Melakukan ujian data sejarah yang luas untuk mencari yang optimumgammanilai dan ambang pembelian/penjualan.
  • Menggabungkan dengan Penunjuk Lain:Digunakan bersama dengan alat analisis teknikal lain untuk mengurangkan isyarat yang mengelirukan.
  • Peningkatan Kemampuan Penyesuaian:Membangunkan mekanisme penyesuaian dinamik parameter untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza.

Kesimpulan

Secara keseluruhan, strategi pengoptimuman RSI berdasarkan

Pada Laguerre Transform adalah alat dagangan yang inovatif dan cekap. Kelebihan utamanya terletak pada tindak balasnya yang cepat terhadap perubahan pasaran dan penyesuaian parameternya yang tinggi. Walau bagaimanapun, seperti mana-mana strategi dagangan, ia juga mempunyai risiko, terutamanya dalam persekitaran pasaran yang sangat tidak menentu. Untuk memaksimumkan keberkesanan strategi ini, peniaga harus menggabungkannya dengan alat analisis teknikal lain dan membuat penyesuaian parameter yang teliti. Ringkasnya, strategi ini menyediakan alat yang berharga untuk peniaga yang mencari peluang pasaran jangka pendek dan sederhana.

/*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")
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi