皆さんこんにちは。今日はマジック チェンジ RSI 戦略を共有します。RSI は相対的な強さの指標です。本質的にはモメンタム指標であり、一定期間内の価格変化の速度と変化の大きさを測定するために使用されます。これは 0 ～ 100 のスケールで変化し、通常は 70 と 30 が過熱と過冷却の境界となります。RSI インジケーターをトレンド モメンタム フィルタリング インジケーターに変更するには、移動平均 (MA)、MACD などの他のテクニカル インジケーターを組み合わせることを検討できます。
しかし、これらの伝統的な指標の組み合わせがあまり効果的ではないことは誰もが知っています。何年も前、私は 100 を超えるテクニカル指標要素を使用して、順列と組み合わせによって株式と先物のバッチ バックテストを実施しました。この研究では、従来のテクニカル指標はエントリーの利便性という点ではランダムなサイコロ投げに似ており、エグジット効果はさらに悪いことが判明しました。
今号の戦略の源「151トレーディング戦略」
01 戦略ロジック
以下の図に示すように、RSI の元のロジックを簡単に説明しましょう。
RSI この指標は実際に ER 効率係数の本質を利用しているため、以下の図に示すように RSI が 0 ～ 100 の間で変動するのはこのためです。
本の説明も含め、RSIの多くの人は買われすぎ、売られすぎ、そして反転するので、誰もがそれを反転または振動する指標と見なしています。したがって、私たちの目的は非常に単純です - モメンタムに変更し、ロジック アルゴリズムをフィルタリングします。
この戦略は、RSI の値と事前設定された上限および下限 (rsi_upper および rsi_ lower) との関係、およびトレンド (TrendValue) に基づいて「フロー値」 (flow_value) を計算します。さらに、この戦略では、「フロー係数」(flow_factor) を使用してフロー値のサイズを調整します。以下に示すように:
(公式アカウントがはっきりと見えない場合は、ワークスペースで KD05_i が読み込まれているのが視覚的に確認できます)
上の図から、論理データと市場が 1 対 1 にどの程度対応しているかがわかります。また、この戦略は普遍的に適応可能で、先物、株式、デジタル通貨に適用できます（視覚的な検証、エントリーの具体的な分析、および出口）。
外観の点では、Krange の最初のバージョンに基づいて、2 番目のバージョンの加速モジュールを置き換え、最初のバージョンの適応加速モジュールを追加しました。
02戦略的 パフォーマンス
BTC+ETH+LINK+SOL+MATIC
以下の図に示すように、売上高 1,000 に基づいて手数料を計算し、完了した最適化結果を MC レポートの形で提示します。
3D ビジュアライゼーションのすべてのパラメータを 1 つずつ表示できます。
最後に、次の図に示すように、100,000 回のモンテカルロ シミュレーションを実行します。
モンテカルロシミュレーションが具体的にどのような意味を持つのかについては、最初の記事で紹介したので、ここでは詳しく説明しません。ここで、赤はシミュレートされた最大ドローダウンを表し、青は最小ドローダウンを表し、緑はベースラインを表します。
03 戦略の説明
この戦略は RSI マジック チェンジ アルゴリズムを採用しており、適応型ロング/ショート タイミングを通じて、この論理ベンチマークをスーパー トレンドライン タイミングと同様のフレームワークの核として使用します。
KD05は異質性が低く、適応性と汎用性が高いため、強力なフレームワークを持っており、これをベースに詳細なフィルタリングを多数追加して、このフレームワークに追加することができます。たとえば、フレームワークはバンドとトレンドを特定し、一般的なトレンド判断に基づいて市場から撤退する場面で変更を加えることができます。
この戦略のショート エントリー ロジックは基本的にロング ポジションのロジックと同じです。期間は 30 分です。コードを見るだけで済みます。後でライブで説明します。
プラットフォームの違いにより、バックテストの性能はMC版に準じます！！！
この戦略はファームオファーの参考としてのみ使用され、ファームオファー取引の損益については投資家が個人的に責任を負います。