Стратегия торговли RSI с использованием байесовского условного суждения

Обзор

В данной статье в основном анализируется количественная стратегия торговли RSI под названием “применение коэффициента Байеса” для определения вероятности распределения RSI, а также применение коэффициента Байеса для вычисления вероятности дальнейшего роста или падения RSI для определения будущей ценовой тенденции и получения прибыли.

Стратегический принцип

Основная логика этой стратегии заключается в следующем:

1. Распределение вероятности того, что цена закрытия будет расти в течение определенного периода
2. Распределение вероятности того, что RSI продолжит расти в течение соответствующего периода B
3. Используя закон Байеса, вычислить вероятность того, что A и B произойдут одновременно
4. Когда вероятность выше, чем обесценение, считая, что тенденция продолжится, используйте торговый сигнал

В частности, стратегия сначала определяет параметр p как циклический параметр для расчета показателя RSI, а r - временной диапазон для прогнозирования будущих ценовых изменений. Затем, в течение периода p, рассчитывается, сколько раз в течение периода r RSI продолжает расти, и рассчитывается вероятное распределение A. В то же время, в течение периода p, рассчитывается, сколько раз в течение периода r RSI продолжает расти после окончания этого периода, и рассчитывается вероятное распределение B.

Затем, применяя формулу закона Байеса, рассчитывается вероятность того, что цены на криптовалюты будут расти и RSI будет продолжать расти, как конечный показатель вероятности. Когда эта вероятность выше заданной отметки, считается, что тенденция будет расти, и принимается многоторговый курс; когда вероятность ниже отметки, считается, что тенденция будет реверсироваться, и принимается равновесная позиция.

Таким образом, стратегический анализ учитывает информацию о ценах и технических показателях, применяет статистику вероятности и законы Бейеса, чтобы судить о будущих тенденциях и генерировать торговые сигналы.

Стратегические преимущества

Основные преимущества этой стратегии:

1. Объединение различных видов информацииСтратегия учитывает не только информацию о ценах, но также включает информацию о технических показателях, таких как RSI, для обобщения будущих тенденций и повышения точности оценки.

2. Прогноз вероятности: с помощью статистического вероятностного распределения, вероятные прогнозы на ценовые и RSI направления изменения, а не просто числовое сравнение, чтобы сделать суждения более научным.

3. Бейесовская оптимизация: применение закона Бейеса для вычисления соответствующей вероятности, оптимизация исходной статистической вероятности, чтобы сделать суждение более точным.

4. Гибкие параметры: Предоставление множества параметров для корректировки и оптимизации, возможность адаптации параметров для различных рынков и активов, повышение адаптивности стратегии.

5. Простые и эффективныеУмение ясно мыслить, понимать и оптимизировать торговые сигналы с помощью простых статистических и вероятностных операций.

Стратегический риск

В этой стратегии также есть следующие основные риски:

1. Параметры зависимости: эффективность стратегии зависит от параметров, в разных рынках необходимо скорректировать большое количество параметров, чтобы достичь оптимального эффекта, что увеличивает сложность работы стратегии.

2. Вероятность ошибкиИз-за ограниченного времени и ограниченности выборки, вероятность полученных результатов может не соответствовать реальным тенденциям, что приводит к искажению суждений.

3. Особые событияКрупные внезапные события могут повлиять на соотношение рыночных цен и RSI и привести к неэффективности стратегии.

4. Технические показатели не работаютВ некоторых ситуациях на рынке технические показатели, такие как RSI, могут подавать сигналы о провале, что приводит к неудаче стратегического решения.

Решение риска включает в себя: оптимизацию процесса настройки параметров, корректировку статистического времени и количества выборки, объединение большей вспомогательной информации, аномальные случаи ручного вмешательства и т. д.

Оптимизация стратегии

Основными направлениями оптимизации стратегии являются:

1. Многовременные рамки: можно использовать стратегию на различных временных промежутках (солнечные, солнечные и т.д.), сопоставить суждения, повысить стабильность.

2. Другие показатели: Добавить дополнительные сигналы технических показателей, такие как форма K-линии, средняя скорость движения и т. д., чтобы улучшить оценку.

3. Оптимизация моделиПрименение методов машинного обучения для оптимизации Bayesian модели, чтобы сделать вычисления более точными.

4. Динамические параметры: Добавление модуля динамической оптимизации параметров, позволяющего корректировать параметры в соответствии с изменениями рынка в реальном времени.

5. Механизм управления ветромНапример, в случае, если вы не можете выйти на рынок, вы можете выбрать один из следующих вариантов:

6. Интегрированные улучшенияИнтеграция с другими типами стратегий или моделей, формирование механизмов голосования, повышение стабильности суждений.

Подвести итог

Эта стратегия сначала рассчитывает распределение вероятности цены и RSI, а затем использует правила Бейеса для вычисления комбинированной вероятности, чтобы генерировать торговый сигнал, когда вероятность выше заданного порога, и получать прибыль. Эта стратегия объединяет информацию из нескольких источников, применяет прогноз вероятности и оптимизацию Бейеса, чтобы оценить эффективность. Основные направления оптимизации включают расширение временных рамок, увеличение показателей, динамику параметров и т. Д.