Современная стратегия оптимизации индекса относительной силы преобразования Лагуре

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-22 17:38:16
Тэги:

Обзор

Эта статья углубляется в оптимизированную стратегию индекса относительной силы (RSI), основанную на трансформации Лагерра. Используя передовой математический инструмент - трансформацию Лагерра - эта стратегия повышает чувствительность индикатора RSI, позволяя ему быстрее реагировать на движения цен на рынке.

Принцип стратегии

Индикатор Laguerre Transform RSI, с помощью фильтра Laguerre, создает эффективные индикаторы даже на короткие длины данных.gammaпараметр, который используется для анализа рыночных тенденций.

Стратегия использует значения CU (кумулятивный рост) и CD (кумулятивный спад) для определения силы рынка. Расчет CU и CD основан на относительных позициях линий Лагуре. Этот метод позволяет значению RSI более оперативно отражать изменения цен, тем самым предоставляя трейдерам своевременные торговые сигналы.

Торговые сигналы генерируются путем сравнения значения RSI с установленными пользователем порогами покупки и продажи (BuyBand и SellBand).

Анализ преимуществ

Быстрая реакция:Использование трансформации Лагуре позволяет стратегии быстро реагировать на изменения рынка на короткие длины данных.
Гибкость:Стратегия позволяет пользователямgamma, покупать и продавать пороги в соответствии с их предпочтениями.
Сильная адаптивность:Он хорошо адаптируется к различным рыночным условиям и чувствителен к краткосрочным и среднесрочным ценовым колебаниям.

Анализ рисков

Волатильность рынка:На сильно волатильных рынках индикатор может давать вводящие в заблуждение сигналы.
Выбор параметров:Неправильные настройки параметров могут привести к неточным торговым сигналам.
Переоценка:В связи с высокой чувствительностью показателя, он может привести к частой торговле и высоким затратам на транзакции.

Направление оптимизации

Оптимизация параметров:Провести обширные испытания исторических данных, чтобы найти оптимальныеgammaстоимость и пороги покупки/продажи.
Сочетание с другими показателями:Использовать в сочетании с другими инструментами технического анализа для уменьшения ошибочных сигналов.
Улучшенная адаптивность:Разработка механизмов динамической корректировки параметров для адаптации к различным рыночным условиям.

Заключение

В целом, стратегия оптимизации RSI основана на

Laguerre Transform является инновационным и эффективным инструментом торговли. Его основные преимущества заключаются в его быстрой реакции на изменения рынка и высокой настройке его параметров. Однако, как и любая торговая стратегия, он также имеет свои риски, особенно в очень волатильной рыночной среде. Чтобы максимизировать эффективность этой стратегии, трейдеры должны комбинировать ее с другими инструментами технического анализа и тщательно корректировать параметры. Вкратце, эта стратегия предоставляет ценный инструмент для трейдеров, ищущих краткосрочные и среднесрочные рыночные возможности.

/*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")

Больше