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Trendfolgende Strategie auf der Grundlage von RSI und gewichtetem gleitendem Durchschnitt

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-25 13:28:24
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Übersicht

Diese Strategie basiert auf zwei bekannten Indikatoren: Relative Strength Index (RSI) und Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA). Sie identifiziert den Markttrend und folgt seiner Richtung. Der RSI beurteilt Überkauf/Überverkauf, der WMA bestimmt den Preistrend. Die Kombination beider kann irrelevante Signale effektiv herausfiltern und die Rentabilität verbessern. Dies ist eine mittelfristige/langfristige Strategie, verbunden mit einer Geldmanagementmethode zur Anpassung der Positionsgröße basierend auf Gewinn/Verlust.

Strategie Logik

RSI-Indikator

Der RSI ist einer der bekanntesten Indikatoren für Überkauf/Überverkauf.

$$RSI = 100 - \frac{100}{1+\frac{AvgGain}{AvgLoss}}$$

Wo AvgGain der Durchschnitt der Tage ist, an denen der Schließungswert über dem offenen Wert in den letzten x Tagen liegt, und AvgLoss der Durchschnitt des absoluten Wertes der Tage ist, an denen der Schließungswert unter dem offenen Wert in den letzten x Tagen liegt.

Diese Strategie setzt die RSI-Periode auf 20, um den Trend zu beurteilen.

Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA)

Im Vergleich zur SMA wird der WMA die jüngsten Preise stärker gewichtet.

$$WMA = \frac{\sum_{i=1}^n w_i x_i}$

Wo w das Gewicht ist, wächst w exponentiell mit zunehmendem i. Diese Strategie verwendet folgende Gewichtsformel:

$$w = \begin{cases} 100/(4+(n-4)1.3), und i <= 3 \ 1.3w, & i > 3 \end{cases}$$

Das heißt, das Gewicht ist in den letzten 3 Tagen gleich und wächst alle 1 Tag um das 1,3-fache rückwärts.

Die WMA-Länge in dieser Strategie beträgt 20.

Strategische Signale

Langsignal: RSI > 60 und 20-Tage-ROC von WMA < -1 Kurzsignal: RSI < 40 und 20-Tage-ROC von WMA > 1

Die 20-Tage-ROC der WMA wird berechnet wie folgt:

$$ROC = (WMA_{today}/WMA_{20_days_ago}) - 1) \mal 100$$

Vorteile

  • Verwenden Sie RSI, um die Trendrichtung zu bestimmen, vermeiden Sie Geld auf Whipsaw-Märkten zu verlieren
  • WMA wägt die jüngsten Preise ab, um Lärm zu reduzieren und wichtige Trends zu identifizieren
  • Die Kombination von RSI und WMA ROC filtert irrelevante Signale aus
  • Mehrfache ATR-Verzinsung, flexible Verzinsung
  • Geldmanagement passt die Positionsgröße anhand von Gewinn/Verlust an, kontrolliert das Risiko

Risiken

  • Falsche Einstellungen von Parametern können die Handelsfrequenz erhöhen
  • Eine falsche Einstellung des Stop-Loss kann die Verluste vergrößern
  • Als Trendstrategie, nicht geeignet für den Bereichsmarkt
  • Beachtung der Veränderungen der Makroumgebung, gegebenenfalls manuelle Intervention

Verbesserungsrichtlinien

  • Prüfung der RSI-Länge, der WMA-Länge und der ROC-Schwelle, um den optimalen Parametersatz zu ermitteln
  • Verschiedene Geldmanagementmethoden testen, um den besten Positionsanpassungsplan zu finden
  • Hinzufügen weiterer Indikatoren zur weiteren Signalfilterung
  • Einbeziehung einer Stop-Loss-Strategie zur Begrenzung des Verlustrisikos pro Handel
  • Optimieren Sie die Gewinnstrategie, um den Gewinn während des Trends zu maximieren

Schlussfolgerung

Diese Strategie kombiniert RSI und WMA, um die Trendrichtung zu bestimmen, mit dem Ziel, von einem großen Trend auf mittlere/lange Sicht zu profitieren. Geldmanagement- und Gewinnnahmestrategien werden auch zur Risikokontrolle verwendet. Sie hat praktischen Wert, aber die Parameter-Einstellungen und der Stop-Loss-Mechanismus müssen kontinuierlich getestet und optimiert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

/*backtest
start: 2022-12-24 00:00:00
end: 2023-12-06 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © gsanson66


//This code is based on RSI and a backed weighted MA
//@version=5
strategy("RSI + MA BACKTESTING", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.fixed, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, slippage=3)


//------------------------TOOL TIPS---------------------------//

t1 = "Choice between a Standard MA (SMA) or a backed-weighted MA (RWMA) which permits to minimize the impact of short term reversal. Default is RWMA."
t2 = "Value of RSI to send a LONG or a SHORT signal. RSI above 60 is a LONG signal and RSI below 40 is a SHORT signal."
t3 = "Rate of Change Value of selected MA to send a LONG or a SHORT signal. By default : ROC MA below -1 is a LONG signal and ROC MA above 1 is a SHORT signal"
t4 = "Threshold value to trigger trailing Take Profit. This threshold is calculated as a multiple of the ATR (Average True Range)."
t5 = "Percentage value of trailing Take Profit. This Trailing TP follows the profit if it increases, remaining selected percentage below it, but stops if the profit decreases."
t6 = "Each gain or losse (relative to the previous reference) in an amount equal to this fixed ratio will change quantity of orders."
t7 = "The amount of money to be added to or subtracted from orders once the fixed ratio has been reached."


//------------------------FUNCTIONS---------------------------//

//@function which calculate a retro weighted moving average to minimize the impact of short term reversal
rwma(source, length) =>
    sum = 0.0
    denominator = 0.0
    weight = 0.0
    weight_x = 100/(4+(length-4)*1.30)
    weight_y = 1.30*weight_x
    for i=0 to length - 1
        if i <= 3
            weight := weight_x
        else
            weight := weight_y
        sum := sum + source[i] * weight
        denominator := denominator + weight
    rwma = sum/denominator

//@function which permits the user to choose a moving average type
ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "RWMA" => rwma(source, length)

//@function Displays text passed to `txt` when called.
debugLabel(txt, color) =>
    label.new(bar_index, high, text = txt, color=color, style = label.style_label_lower_right, textcolor = color.black, size = size.small)

//@function which looks if the close date of the current bar falls inside the date range
inBacktestPeriod(start, end) => (time >= start) and (time <= end)


//--------------------------------USER INPUTS-------------------------------//

//Technical parameters
rsiLengthInput = input.int(20, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("RWMA", title="MA Type", options=["SMA", "RWMA"], group="MA Settings", inline="1", tooltip=t1)
maLenghtInput = input.int(20, minval=1, title="MA Length", group="MA Settings", inline="1")
rsiLongSignalValue = input.int(60, minval=1, maxval=99, title="RSI Long Signal", group="Strategy parameters", inline="3")
rsiShortSignalValue = input.int(40, minval=1, maxval=99, title="RSI Short Signal", group="Strategy parameters", inline="3", tooltip=t2)
rocMovAverLongSignalValue = input.float(-1, maxval=0, title="ROC MA Long Signal", group="Strategy parameters", inline="4")
rocMovAverShortSignalValue = input.float(1, minval=0, title="ROC MA Short Signal", group="Strategy parameters", inline="4", tooltip=t3)
//TP Activation and Trailing TP
takeProfitActivationInput = input.float(5, minval=1.0, title="TP activation in multiple of ATR", group="Strategy parameters", tooltip=t4)
trailingStopInput = input.float(3, minval=0, title="Trailing TP in percentage", group="Strategy parameters", tooltip=t5)
//Money Management
fixedRatio = input.int(defval=400, minval=1, title="Fixed Ratio Value ($)", group="Money Management", tooltip=t6)
increasingOrderAmount = input.int(defval=200, minval=1, title="Increasing Order Amount ($)", group="Money Management", tooltip=t7)
//Backtesting period
startDate = input(title="Start Date", defval=timestamp("1 Jan 2018 00:00:00"), group="Backtesting Period")
endDate = input(title="End Date", defval=timestamp("1 July 2024 00:00:00"), group="Backtesting Period")


//------------------------------VARIABLES INITIALISATION-----------------------------//

float rsi = ta.rsi(close, rsiLengthInput)
float ma = ma(close, maLenghtInput, maTypeInput)
float roc_ma = ((ma/ma[maLenghtInput]) - 1)*100
float atr = ta.atr(20)
var float trailingStopOffset = na
var float trailingStopActivation = na
var float trailingStop = na
var float stopLoss = na
var bool long = na
var bool short = na
var bool bufferTrailingStopDrawing = na
float theoreticalStopPrice = na
bool inRange = na
equity = math.abs(strategy.equity - strategy.openprofit)
strategy.initial_capital = 50000
var float capital_ref = strategy.initial_capital
var float cashOrder = strategy.initial_capital * 0.95


//------------------------------CHECKING SOME CONDITIONS ON EACH SCRIPT EXECUTION-------------------------------//

//Checking if the date belong to the range
inRange := true

//Checking performances of the strategy
if equity > capital_ref + fixedRatio
    spread = (equity - capital_ref)/fixedRatio
    nb_level = int(spread)
    increasingOrder = nb_level * increasingOrderAmount
    cashOrder := cashOrder + increasingOrder
    capital_ref := capital_ref + nb_level*fixedRatio
if equity < capital_ref - fixedRatio
    spread = (capital_ref - equity)/fixedRatio
    nb_level = int(spread)
    decreasingOrder = nb_level * increasingOrderAmount
    cashOrder := cashOrder - decreasingOrder
    capital_ref := capital_ref - nb_level*fixedRatio

//Checking if we close all trades in case where we exit the backtesting period
if strategy.position_size!=0 and not inRange
    debugLabel("END OF BACKTESTING PERIOD : we close the trade", color=color.rgb(116, 116, 116))
    strategy.close_all()
    bufferTrailingStopDrawing := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na
    trailingStop := na
    short := false
    long := false


//------------------------------STOP LOSS AND TRAILING STOP ACTIVATION----------------------------//

// We handle the stop loss and trailing stop activation 
if (low <= stopLoss or high >= trailingStopActivation) and long
    if high >= trailingStopActivation
        bufferTrailingStopDrawing := true
    else if low <= stopLoss
        long := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na
if (low <= trailingStopActivation or high >= stopLoss) and short
    if low <= trailingStopActivation
        bufferTrailingStopDrawing := true
    else if high >= stopLoss
        short := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na


//-------------------------------------TRAILING STOP--------------------------------------//

// If the traling stop is activated, we manage its plotting with the bufferTrailingStopDrawing
if bufferTrailingStopDrawing and long
    theoreticalStopPrice := high - trailingStopOffset * syminfo.mintick
    if na(trailingStop)
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if theoreticalStopPrice > trailingStop
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if low <= trailingStop
        trailingStop := na
        bufferTrailingStopDrawing := false
        long := false
if bufferTrailingStopDrawing and short
    theoreticalStopPrice := low + trailingStopOffset * syminfo.mintick
    if na(trailingStop)
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if theoreticalStopPrice < trailingStop
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if high >= trailingStop
        trailingStop := na
        bufferTrailingStopDrawing := false
        short := false


//---------------------------------LONG CONDITION--------------------------//

if rsi >= 60 and roc_ma <= rocMovAverLongSignalValue and inRange and not long
    if short
        bufferTrailingStopDrawing := false
        stopLoss := na
        trailingStopActivation := na
        trailingStop := na
        short := false
    trailingStopActivation := close + takeProfitActivationInput*atr
    trailingStopOffset := (trailingStopActivation * trailingStopInput/100) / syminfo.mintick
    stopLoss := close - 3*atr
    long := true
    qty = cashOrder/close
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty)
    strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = stopLoss, trail_price = trailingStopActivation,
                 trail_offset = trailingStopOffset)


//--------------------------------SHORT CONDITION-------------------------------//

if rsi <= 40 and roc_ma >= rocMovAverShortSignalValue and inRange and not short
    if long
        bufferTrailingStopDrawing := false
        stopLoss := na
        trailingStopActivation := na
        trailingStop := na
        long := false
    trailingStopActivation := close - takeProfitActivationInput*atr
    trailingStopOffset := (trailingStopActivation * trailingStopInput/100) / syminfo.mintick
    stopLoss := close + 3*atr
    short := true
    qty = cashOrder/close
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty)
    strategy.exit("Exit Short", "Short", stop = stopLoss, trail_price = trailingStopActivation,
                 trail_offset = trailingStopOffset)


//--------------------------------PLOTTING ELEMENT---------------------------------//

// Plotting of element in the graph
plotchar(rsi, "RSI", "", location.top, color.rgb(0, 214, 243))
plot(ma, "MA", color.rgb(219, 219, 18))
plotchar(roc_ma, "ROC MA", "", location.top, color=color.orange)
// Visualizer trailing stop and stop loss movement
plot(stopLoss, "SL", color.red, 3, plot.style_linebr)
plot(trailingStopActivation, "Trigger Trail", color.green, 3, plot.style_linebr)
plot(trailingStop, "Trailing Stop",  color.blue, 3, plot.style_linebr)
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