圣杯依然闪耀 --基于短时RSI的均值回归策略跑出30%年化

Connor‘s RSI: 我愿称之为年度最伟大的指标 人们发明了各种技术指标。这些技术指标中,以价格因子居多,比如均线、ATR、MACD, RSI, JDK等。由于拥挤效应的存在,多数因子的有效性也越来越弱,或者说,它们的使用范围也越来越局限。 但有一个因子,是基于著名的RSI的改进版。如果说在多因子时代,我们可以仅凭一个因子就构建出策略,并且还很有可能跑赢市场的话,它是不二之选。 阅读详情

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圣杯依然闪耀 RSI 永远是我最爱的指标 – 因为潮汐和回归是这个蓝色星球的生命年轮,这样的轮回也存在于交易世界。而 RSI 就是刻画市场中的潮汐和回归的最好指标之一。

年初我介绍过 Connor’s RSI。这次我们将探索 Connors 提出的一个基于短时 RSI 的均值回归策略,重点是介绍策略优化应该从哪些方面入手。

策略实验及评测数据来自于Quantitativo 网。

策略概要

所有人应该都已经熟悉 RSI 指标了。我们常用的 RSI 指标是基于 6,12 和 24 周期计算出来的。

RS=SMMA(U,n)SMMA(D,n) RS = \frac{\text{SMMA}(U,n)}{\text{SMMA}(D,n)} RS=SMMA(D,n)SMMA(U,n)​

在 Elasticsearch 中回测 RSI 交叉策略 有时候,您可能有一些疯狂的想法并且想要测试您的交易策略。 通过使用历史市场数据进行回测,您可以评估风险、利润并衡量业绩,从而获得使用这个交易策略的信心。 当然,如果你是一个熟练的程序员,你没有问题去编写复杂且负载繁重的程序来处理检索后的数据分析。 由于 Elasticsearch 在搜索、数据分析和机器学习方面的强大能力,值得为你写一系列关于 Elasticsearch 回测不同交易策略的文章供参考。 在之前所写《RSI BB 还是RSI & BB? 很简单,让我们用 Elasticsea... 阅读详情

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