R语言量化交易中使用支持向量机优化RSI策略是可行的，并且有助于发现更适合当前市场条件的RSI阈值。
1. RSI指标的传统理解： 传统上，RSI值超过70被认为代表超买，而低于30则代表超卖。 这些阈值的有效性在不同市场和不同时间段可能会有所不同。
2. 支持向量机简介： SVM是一种强大的机器学习算法，擅长发现非线性模式。 它通过找到一条称为“决策边界”的线来工作，该线可以根据类别最好地分离数据。 SVM可以使用“核”函数将数据映射到多维特征空间，以便在更高维度中线性分离数据。
3. 使用SVM优化RSI策略的步骤： 数据准备：收集交易数据，如AUD/USD每小时的开盘价、收盘价等。 特征工程：计算RSI值，并根据50期简单移动平均线定义趋势。 模型训练：使用SVM算法训练模型，以识别与趋势相关的RSI值模式。 模型测试：在测试集上验证模型的有效性，评估其预测性能。 策略构建：根据SVM模型的预测结果构建交易策略，并设定相应的买卖信号。
4. SVM在RSI策略中的优势： 能够发现更适合当前市场条件的RSI阈值，提高交易信号的准确性。 考虑了市场整体趋势，增强了策略的鲁棒性。 通过机器学习算法得出规则，使交易者能够结合自己的经验进行策略调整和优化。
注意：虽然SVM在量化交易中具有潜在优势，但实际应用中仍需谨慎处理数据、选择合适的核函数和参数，并进行充分的测试和验证。此外，量化交易策略的成功还受到多种因素的影响，包括市场条件、交易执行成本、风险管理等。因此，在使用SVM优化RSI策略时，应综合考虑这些因素。