RSI Mean Reversion Quantitative Trading Strategy Based on RSI Average Crossing (Стратегия количественной торговли, основанная на пересечении среднего значения RSI)

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-01 16:59:26
Тэги:

Обзор

Эта стратегия определяет сигналы покупки и продажи на основе скрещивания между индикатором RSI и его скользящей средней, относящейся к краткосрочным торговым стратегиям. Она будет покупать, когда RSI ниже, чем ее MA, и продавать, когда RSI выше, чем ее MA, что является типичной стратегией низкой покупки-высокой продажи.

Принцип стратегии

Расчет показателя RSI с периодом 40 бар
Вычислить MA индикатора RSI с периодом в 10 бар
Сгенерировать сигнал покупки, когда RSI ниже его MA, умноженного на коэффициент (1-процентный диапазон торговли)
Сгенерировать сигнал продажи, когда RSI выше, чем его MA, умноженное на коэффициент (1+торговый диапазон%)
Расстояние диапазона торговли по умолчанию составляет 5, то есть 5% выше или ниже MA для запуска сигналов.
Определить выход, когда RSI превышает свой MA и уровень выше 50

Анализ преимуществ

Это типичная стратегия реверсии среднего значения, использующая свойства перекупленности/перепроданности индикатора RSI для определения торговых сигналов.

Принятие индикатора RSI для оценки структуры рынка, который является достаточно надежным
Фильтр MA избегает ненужных сделок и повышает стабильность
Регулируемая частота регулирования диапазона торговли
Простая логика и легко понять

Короче говоря, это простая и практичная краткосрочная торговая стратегия.

Анализ рисков

Следует отметить некоторые риски:

Возможность RSI дает ложные сигналы, нужно смотреть на схему
Неправильное установление диапазона торговли может привести к переоценке или упущенным возможностям
Высокая частота торговли, необходимость учета затрат на транзакции
Опирается исключительно на один показатель, подвержен аномалии рынка

Эти риски могут быть уменьшены путем настройки параметров, добавления фильтров и т.д.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:

Добавьте больше фильтров, таких как громкость, чтобы обеспечить сигналы только в поворотах
Добавление стоп-лосса для контроля потери от одной сделки
Оптимизировать диапазон торговли для сбалансирования частоты и уровня прибыли
Использование машинного обучения для поиска оптимальных наборов параметров
Добавление моделей ансамбля для интеграции результатов из подстратегий

Значительное повышение производительности может быть достигнуто с помощью комбинаций с несколькими индикаторами, управления потерями остановки, оптимизации параметров и т. д.

Резюме

В общем, это очень типичная и практичная краткосрочная торговая стратегия. Она использует перекупленные/перепроданные уровни RSI для определения входов и выходов, с дополнительным фильтром MA. Логика проста и ясна, параметры гибкие, легко внедряются. Есть определенные рыночные риски, но могут быть решены с помощью уточнения механизмов входа/выхода, настройки параметров и т. Д. В сочетании с более техническими индикаторами и методами управления рисками эта стратегия может стать относительно стабильной краткосрочной стратегией.

/*backtest
start: 2022-11-24 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © I11L

//@version=5
strategy("I11L - Meanreverter 4h", overlay=false, pyramiding=3, default_qty_value=10000, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash,process_orders_on_close=false, calc_on_every_tick=false)
 
frequency = input.int(10)
rsiFrequency = input.int(40)
buyZoneDistance = input.int(5)
avgDownATRSum = input.int(3)
useAbsoluteRSIBarrier = input.bool(true)
barrierLevel = 50//input.int(50)

momentumRSI = ta.rsi(close,rsiFrequency)
momentumRSI_slow = ta.sma(momentumRSI,frequency)
 
isBuy = momentumRSI < momentumRSI_slow*(1-buyZoneDistance/100) and (strategy.position_avg_price - math.sum(ta.atr(20),avgDownATRSum)*strategy.opentrades > close or strategy.opentrades == 0 ) //and (momentumRSI < barrierLevel or not(useAbsoluteRSIBarrier))
isShort = momentumRSI > momentumRSI_slow*(1+buyZoneDistance/100) and (strategy.position_avg_price - math.sum(ta.atr(20),avgDownATRSum)*strategy.opentrades > close or strategy.opentrades == 0 ) and (momentumRSI > barrierLevel or not(useAbsoluteRSIBarrier))
momentumRSISoftClose = (momentumRSI > momentumRSI_slow) and (momentumRSI > barrierLevel or not(useAbsoluteRSIBarrier))

isClose = momentumRSISoftClose

plot(momentumRSI,color=isClose ? color.red :  momentumRSI < momentumRSI_slow*(1-buyZoneDistance/100) ? color.green : color.white)
plot(momentumRSI_slow,color=color.gray)
plot(barrierLevel,color=useAbsoluteRSIBarrier ? color.white : color.rgb(0,0,0,0))
plot(momentumRSI_slow*(1-buyZoneDistance/100),color=color.gray)
plot(momentumRSI_slow*(1+buyZoneDistance/100),color=color.gray)
plot(momentumRSI_slow*(1+(buyZoneDistance*2)/100),color=color.gray)

// plot(strategy.wintrades - strategy.losstrades)

 
 
if(isBuy)
    strategy.entry("Buy",strategy.long, comment="#"+str.tostring(strategy.opentrades+1))

// if(isShort)
//     strategy.entry("Sell",strategy.short, comment="#"+str.tostring(strategy.opentrades+1))

if(isClose)
    strategy.exit("Close",limit=close)

Больше