Esta estrategia se llama RSI_OTT-TP/SL. Combina el indicador RSI y las bandas OTT para determinar las señales de negociación, pertenecientes a las estrategias de tendencia siguiente. La estrategia juzga la dirección de la tendencia del mercado a través del indicador RSI y utiliza las bandas OTT para localizar puntos de entrada específicos. También permite a los usuarios establecer ratios de toma de ganancias y stop loss para bloquear las ganancias o evitar las pérdidas automáticamente.
Esta estrategia utiliza indicadores RSI y OTT para determinar la tendencia y los puntos de entrada.
El RSI se utiliza para juzgar la dirección general de la tendencia. El RSI puede mostrar si el mercado está sobrecomprado o sobrevendido. Cruzar el RSI por encima del nivel de sobrecompra es una señal de compra, mientras que cruzar por debajo del nivel de sobreventa es una señal de venta. La longitud predeterminada del RSI es de 6, el nivel de sobrecompra es de 50 y el nivel de sobreventa también es de 50 en esta estrategia.
Las bandas OTT se utilizan para descubrir puntos de entrada. Son bandas formadas en base al indicador de tasa de cambio de volatilidad (VAR). Cuando el precio rompe la banda inferior hacia arriba, es una señal de compra. Cuando el precio rompe la banda superior hacia abajo, es una señal de venta.
Después de determinar la tendencia y confirmar el punto de entrada, esta estrategia abrirá posiciones largas o cortas cuando el precio rompa las bandas OTT.
La estrategia cerrará posiciones automáticamente cuando se toque el precio de toma de ganancias o stop loss.
La estrategia también permite el comercio sólo largo, sólo corto o en ambas direcciones.
La combinación de bandas RSI y OTT puede encontrar puntos de entrada de alta probabilidad bajo un juicio de tendencia preciso.
Las bandas OTT utilizan indicadores de impulso y son muy sensibles a las fluctuaciones de precios, lo que puede detectar los puntos de inflexión temprano.
Las funciones de toma de ganancias y stop loss ayudan a bloquear las ganancias y limitar las pérdidas antes de que se expandan, lo que beneficia el control de riesgos.
La estructura del código es clara con suficientes comentarios, fácil de entender y modificar.
Los parámetros de la estrategia se pueden ajustar de forma flexible a través de la interfaz para adaptarse a los diferentes entornos del mercado.
El RSI tiene una emisión rezagada y puede perder los puntos de inversión de tendencia, lo que lleva a pérdidas innecesarias.
Las bandas OTT también pueden generar señales falsas.
Los parámetros deben ajustarse para diferentes productos.
La estrategia solo se prueba en un solo producto. Los parámetros deben optimizarse por separado para diferentes productos en el comercio en vivo.
La ventana de tiempo de backtest es corta y puede no validar plenamente la eficacia de la estrategia.
Considere la posibilidad de añadir otros indicadores de filtración, como el MACD, el KD, etc., para reducir las entradas falsas.
Los rangos de toma de ganancias y de stop loss pueden ajustarse dinámicamente en función de la volatilidad.
Optimización de parámetros de investigación para diferentes productos para establecer criterios de selección de parámetros.
Prueba métodos de aprendizaje automático para optimizar dinámicamente los parámetros de estrategia.
Añadir confirmación de volumen para evitar fallas. Los indicadores de volumen también se pueden utilizar para determinar tendencias.
Considerar el uso de la penetración de MA como stop loss en lugar de un simple stop loss porcentual.
En resumen, esta es una estrategia típica de seguimiento de tendencias. Primero juzga la dirección de la tendencia a través del RSI, luego utiliza bandas OTT para ayudar a determinar puntos de entrada específicos, y finalmente establece tomar ganancias y detener pérdidas para bloquear las ganancias y controlar los riesgos. Las ventajas de esta estrategia son combinaciones de indicadores simples y efectivas y buenos resultados de pruebas de retroceso. Pero también hay algunos riesgos como el retraso del RSI y las señales falsas de la banda OTT. Esto requiere que optimizemos los parámetros cuidadosamente en el comercio en vivo y agregemos otros indicadores técnicos para la confirmación para mejorar la estabilidad de la estrategia. Con la optimización y verificación continuas, esta estrategia puede convertirse en una estrategia de seguimiento de tendencias muy práctica.
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © BigCoinHunter
//@version=5
strategy(title="RSI_OTT-TP/SL", overlay=true,
pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100, initial_capital=1000,
currency=currency.USD, commission_value=0.05,
commission_type=strategy.commission.percent,
process_orders_on_close=true)
//----------- get the user inputs --------------
//---------- RSI -------------
price = input(close, title="Source")
RSIlength = input.int(defval=6,title="RSI Length")
RSIoverSold = input.int(defval=50, title="RSI OverSold", minval=1)
RSIoverBought = input.int(defval=50, title="RSI OverBought", minval=1)
//------- OTT Bands ----------------
src = close
length=input.int(defval=1, title="OTT Period", minval=1)
percent=input.float(defval=5, title="OTT Percent", step=0.1, minval=0.001)
mav = input.string(title="OTT MA Type", defval="VAR", options=["SMA", "EMA", "WMA", "TMA", "VAR", "WWMA", "ZLEMA", "TSF"])
ottUpperPercent = input.float(title="OTT Upper Line Coeff", defval=0.01, minval = 0.001, step=0.001)
ottLowerPercent = input.float(title="OTT Lower Line Coeff", defval=0.01, minval = 0.001, step=0.001)
Var_Func(src,length)=>
valpha=2/(length+1)
vud1=src>src[1] ? src-src[1] : 0
vdd1=src<src[1] ? src[1]-src : 0
vUD=math.sum(vud1,9)
vDD=math.sum(vdd1,9)
vCMO=nz((vUD-vDD)/(vUD+vDD))
VAR=0.0
VAR:=nz(valpha*math.abs(vCMO)*src)+(1-valpha*math.abs(vCMO))*nz(VAR[1])
VAR=Var_Func(src,length)
Wwma_Func(src,length)=>
wwalpha = 1/ length
WWMA = 0.0
WWMA := wwalpha*src + (1-wwalpha)*nz(WWMA[1])
WWMA=Wwma_Func(src,length)
Zlema_Func(src,length)=>
zxLag = length/2==math.round(length/2) ? length/2 : (length - 1) / 2
zxEMAData = (src + (src - src[zxLag]))
ZLEMA = ta.ema(zxEMAData, length)
ZLEMA=Zlema_Func(src,length)
Tsf_Func(src,length)=>
lrc = ta.linreg(src, length, 0)
lrc1 = ta.linreg(src,length,1)
lrs = (lrc-lrc1)
TSF = ta.linreg(src, length, 0)+lrs
TSF=Tsf_Func(src,length)
getMA(src, length) =>
ma = 0.0
if mav == "SMA"
ma := ta.sma(src, length)
ma
if mav == "EMA"
ma := ta.ema(src, length)
ma
if mav == "WMA"
ma := ta.wma(src, length)
ma
if mav == "TMA"
ma := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
ma
if mav == "VAR"
ma := VAR
ma
if mav == "WWMA"
ma := WWMA
ma
if mav == "ZLEMA"
ma := ZLEMA
ma
if mav == "TSF"
ma := TSF
ma
ma
MAvg=getMA(src, length)
fark=MAvg*percent*0.01
longStop = MAvg - fark
longStopPrev = nz(longStop[1], longStop)
longStop := MAvg > longStopPrev ? math.max(longStop, longStopPrev) : longStop
shortStop = MAvg + fark
shortStopPrev = nz(shortStop[1], shortStop)
shortStop := MAvg < shortStopPrev ? math.min(shortStop, shortStopPrev) : shortStop
dir = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and MAvg > shortStopPrev ? 1 : dir == 1 and MAvg < longStopPrev ? -1 : dir
MT = dir==1 ? longStop: shortStop
OTT=MAvg>MT ? MT*(200+percent)/200 : MT*(200-percent)/200
light_green=#08ff12
light_red=#fe0808
OTTupper = nz(OTT[2])*(1+ottUpperPercent)
OTTlower = nz(OTT[2])*(1-ottLowerPercent)
p1 = plot(OTTupper, color=light_green, linewidth=1, title="OTT UPPER")
p2 = plot(nz(OTT[2]), color=color.new(color.yellow,0), linewidth=1, title="OTT MIDDLE")
p3 = plot(OTTlower, color=light_red, linewidth=1, title="OTT LOWER")
fill(plot1=p1, plot2=p3, title="OTT Background", color=color.new(color.aqua,90), fillgaps=false, editable=true)
buyEntry = ta.crossover(src, OTTlower)
sellEntry = ta.crossunder(src, OTTupper)
//---------- input TP/SL ---------------
tp = input.float(title="Take Profit:", defval=0.0, minval=0.0, maxval=100.0, step=0.1) * 0.01
sl = input.float(title="Stop Loss: ", defval=0.0, minval=0.0, maxval=100.0, step=0.1) * 0.01
isEntryLong = input.bool(defval=true, title= 'Long Entry', inline="11")
isEntryShort = input.bool(defval=true, title='Short Entry', inline="11")
//---------- backtest range setup ------------
fromDay = input.int(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input.int(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input.int(defval = 2021, title = "From Year", minval = 2010)
toDay = input.int(defval = 30, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input.int(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input.int(defval = 2022, title = "To Year", minval = 2010)
//------------ time interval setup -----------
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
//------- define the global variables ------
var bool long = true
var bool stoppedOutLong = false
var bool stoppedOutShort = false
//--------- Colors ---------------
//TrendColor = RSIoverBought and (price[1] > BBupper and price < BBupper) and BBbasis < BBbasis[1] ? color.red : RSIoverSold and (price[1] < BBlower and price > BBlower) and BBbasis > BBbasis[1] ? color.green : na
//bgcolor(switch2?(color.new(TrendColor,50)):na)
//--------- calculate the input/output points -----------
longProfitPrice = strategy.position_avg_price * (1 + tp) // tp -> take profit percentage
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - sl) // sl -> stop loss percentage
shortProfitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - tp)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + sl)
//---------- RSI + Bollinger Bands Strategy -------------
vrsi = ta.rsi(price, RSIlength)
rsiCrossOver = ta.crossover(vrsi, RSIoverSold)
rsiCrossUnder = ta.crossunder(vrsi, RSIoverBought)
OTTCrossOver = ta.crossover(src, OTTlower)
OTTCrossUnder = ta.crossunder(src, OTTupper)
if (not na(vrsi))
if rsiCrossOver and OTTCrossOver
long := true
if rsiCrossUnder and OTTCrossUnder
long := false
//------- define the global variables ------
buySignall = false
sellSignall = false
//------------------- determine buy and sell points ---------------------
buySignall := window() and long and (not stoppedOutLong)
sellSignall := window() and (not long) and (not stoppedOutShort)
//---------- execute the strategy -----------------
if(isEntryLong and isEntryShort)
if long
strategy.entry("LONG", strategy.long, when = buySignall, comment = "ENTER LONG")
stoppedOutLong := true
stoppedOutShort := false
else
strategy.entry("SHORT", strategy.short, when = sellSignall, comment = "ENTER SHORT")
stoppedOutLong := false
stoppedOutShort := true
else if(isEntryLong)
strategy.entry("LONG", strategy.long, when = buySignall)
strategy.close("LONG", when = sellSignall)
if long
stoppedOutLong := true
else
stoppedOutLong := false
else if(isEntryShort)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, when = sellSignall)
strategy.close("SHORT", when = buySignall)
if not long
stoppedOutShort := true
else
stoppedOutShort := false
//----------------- take profit and stop loss -----------------
if(tp>0.0 and sl>0.0)
if ( strategy.position_size > 0 )
strategy.exit(id="LONG", limit=longProfitPrice, stop=longStopPrice, comment="Long TP/SL Trigger")
else if ( strategy.position_size < 0 )
strategy.exit(id="SHORT", limit=shortProfitPrice, stop=shortStopPrice, comment="Short TP/SL Trigger")
else if(tp>0.0)
if ( strategy.position_size > 0 )
strategy.exit(id="LONG", limit=longProfitPrice, comment="Long TP Trigger")
else if ( strategy.position_size < 0 )
strategy.exit(id="SHORT", limit=shortProfitPrice, comment="Short TP Trigger")
else if(sl>0.0)
if ( strategy.position_size > 0 )
strategy.exit(id="LONG", stop=longStopPrice, comment="Long SL Trigger")
else if ( strategy.position_size < 0 )
strategy.exit(id="SHORT", stop=shortStopPrice, comment="Short SL Trigger")