Стратегия изменения волатильности RWI
ChaoZhang
Обзор
Стратегия обратного отсчета RWI используется для определения того, находится ли рынок в состоянии обратного отсчета, путем вычисления высоких и низких уровней RWI в течение определенного цикла, для обнаружения возможности для обратного отсчета, для использования стратегии обратного отсчета, для открытия пустых голов в высоких и низких уровнях, для получения прибыли.
Стратегический принцип
Эта стратегия начинается с вычисления RWI-высоких и RWI-низких точек в течение периода определенной длины (например, 14 K-линий). Формула вычисления RWI-высоких и низких точек выглядит следующим образом:
RWI-высота = ((высота - минимальная точка перед N циклом) / ((ATR* sqrt ((N циклов))
Низкий RWI = ((высший предыдущий N циклов - низкий) / ((ATR N циклов * sqrt ((N))
Затем рассчитывается разница между высокой и низкой точкой RWI и отметкой от отметки от отметки, чтобы определить, меньше ли отметка от отметки (например 1) Если высокая и низкая точки RWI меньше от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки от отметки отметки отметки от отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки отметки
Если RWI-высота превышает RWI-низ, то можно считать, что рынок собирается измениться. Если RWI-низ превышает RWI-высоту, то можно считать, что рынок собирается измениться.
Анализ преимуществ
Стратегия обратного отсчета волатильности RWI имеет следующие преимущества:
- Высокая вероятность победы при точном определении перелома с помощью RWI
- Использование стратегии обратного отсчета в условиях рыночных потрясений
- Ясность и понятность стратегии, гибкость в параметрах
- Конфигурируемая длина двух циклов для улучшения качества сигнала
Анализ рисков
Также существуют риски, связанные со стратегией RWI по реверсии волатильности:
- Обратный сигнал может иметь ложный прорыв, в результате чего возникают потери
- Если тенденция сохраняется, больше сигналов обратного пути, что может привести к убыткам.
- Неправильная настройка параметров RWI может привести к снижению качества сигнала
- При увеличении волатильности RWI отпадает.
Для управления рисками можно соответствующим образом регулировать параметры RWI, настраивать условия фильтрации, ограничивать диапазон обращения и т. д.
Направление оптимизации
Стратегия обратного обращения волатильности RWI также может быть оптимизирована в следующих аспектах:
- Добавление двойного временного оси суждения, конфигурация RWI-индикатора с длинным и коротким периодом, улучшение качества сигнала
- В сочетании с другими показателями, такими как KD, MACD и т. Д., решение может быть изменено, чтобы избежать ложного прорыва.
- Конфигурирование стратегии стоп-лосс, строгий контроль за единичными потерями
- Динамическая оптимизация параметров RWI для адаптации к изменениям рынка
- Оптимизация управления позициями, увеличение и уменьшение позиций в зависимости от рыночных условий
Подвести итог
Общая концепция стратегии по реверсированию волатильности RWI ясна, используется индикатор RWI для определения времени реверсирования, стратегия имеет лучшую логику торговли, эффективнее в шокирующем рынке. С помощью оптимизации параметров, контроля риска и других средств можно использовать эту стратегию более стабильно и эффективно.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Copyright (c) 2020-present, JMOZ (1337.ltd)
strategy("RWI Strategy", overlay=false)
length = input(title="Length", type=input.integer, defval=14, minval=1)
threshold = input(title="Threshold", type=input.float, defval=1.0, step=0.1)
rwi(length, threshold) =>
rwi_high = (high - nz(low[length])) / (atr(length) * sqrt(length))
rwi_low = (nz(high[length]) - low) / (atr(length) * sqrt(length))
is_rw = rwi_high < threshold and rwi_low < threshold
[is_rw, rwi_high, rwi_low]
[is_rw, rwi_high, rwi_low] = rwi(length, threshold)
long = not is_rw and rwi_high > rwi_low
short = not is_rw and rwi_low > rwi_high
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
plot(rwi_high, title="RWI High", linewidth=1, color=is_rw?color.gray:color.blue, transp=0)
plot(rwi_low, title="RWI Low", linewidth=1, color=is_rw?color.gray:color.red, transp=0)