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RSI MACD Crossover Estrategia de seguimiento de doble MA

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-10-23 17:00:44
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Resumen general

Esta estrategia combina el indicador RSI, el indicador MACD y las medias móviles dobles para lograr efectos de seguimiento de tendencias y posicionamiento en el mercado de volatilidad.

Estrategia lógica

Calcular el indicador RSI de sobrecompra y sobreventa

Calcular el cambio de precio tendencia alcista y tendencia bajista
Calcular el RSI basado en la variación de precios
Determinar los niveles de sobrecompra y sobreventa

Calcular el MACD para el cruce

Calcular el MA rápido, el MA lento y la línea de señal
Entra por la cruz dorada y sale por la cruz de la muerte.
Trazar las situaciones de cruce

Implementar un filtro doble de MA

Calcular las medias móviles rápidas y lentas
Solo se considerará la negociación cuando el MA rápido cruce el MA lento
Filtra el ruido y sigue la tendencia

Indicadores combinados para la entrada

Se trata de un sistema de control de los flujos de caja.
Mejorar la exactitud y la estabilidad de la estrategia

Análisis de ventajas

La combinación de múltiples indicadores mejora la precisión
La tendencia siguiente filtra el ruido y mejora la estabilidad
El RSI detecta puntos de reversión potenciales
El cruce MACD proporciona señales de entrada y salida simples
El doble MA elimina la mayoría de las operaciones de contratrend
Fácil de entender con pocos parámetros, bueno para aprender

Análisis de riesgos

Riesgo de sobreajuste con múltiples indicadores
El doble MA sacrifica la flexibilidad y puede perder oportunidades
Los parámetros RSI y MACD requieren una selección cuidadosa
Preste atención al stop loss basado en el símbolo
Requiere un reajuste periódico de los parámetros

Direcciones de optimización

Ajustar los parámetros del RSI para diferentes símbolos
Optimizar los períodos de doble admisión para un mejor seguimiento
Añadir stop loss para controlar la pérdida de una sola operación
Incorporar más indicadores para enriquecer el combo
Desarrollar un modelo adaptativo de parámetros para el ajuste automático

Resumen de las actividades

Esta estrategia combina RSI, MACD y doble MA para identificar y rastrear tendencias, y filtra las señales a través de múltiples capas. Es muy adecuado para que los principiantes aprendan y mejoren. La ventaja radica en su simplicidad y adaptabilidad.

/*backtest
start: 2023-09-22 00:00:00
end: 2023-10-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3

// strategy(title="RSI MACD", precision = 6, pyramiding = 1, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 99, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.25, initial_capital = 1000)

// Component Code Start
// Example usage:
// if testPeriod()
//   strategy.entry("LE", strategy.long)
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(7, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)

// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)

testPeriod() => true
// Component Code Stop

//standard rsi template
src = ohlc4, len = input(14, minval=1, title="Length")
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, color=#87ff1a)
band1 = hline(80)
band = hline(50)
band0 = hline(20)
fill(band1, band0, color=purple, transp=90)

//macd

fast_length = input(title="Fast Length",  defval=9)
slow_length = input(title="Slow Length",  defval=72)
signal_length = input(title="Signal Length",  defval=9)

fast_ma = sma(rsi, fast_length) 
slow_ma = sma(rsi, slow_length) 
shortma = sma(ohlc4, fast_length)
longma = sma(ohlc4, slow_length)
controlmainput = input(title = "Control MA", defval = 234)
controlma = sma(ohlc4, controlmainput)
macdx = fast_ma - slow_ma
signalx = sma(macdx, signal_length)
hist = macdx - signalx
ma_hist = shortma - controlma
macd = macdx + 50
signal = signalx + 50

plot(macd,"macd", color = fuchsia)
plot(hist,"hist", style = histogram, color = fuchsia)
//plot(ma_hist,"ma hist", style = histogram, color = orange)
plot(signal,"signal", color = white)

//input
control_buy_toggle = input(true, "Buy on crossover control MA?", type = bool)
buy_on_control = control_buy_toggle == true? true : false

//conditions
buy = buy_on_control == true? ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal) or crossover(shortma, controlma) : ma_hist > 0 and shortma > longma and crossover(macd,signal)
sell = ma_hist > 0 and shortma > longma and crossunder(macd,signal)
stop = crossunder(shortma, longma) or crossunder(shortma, controlma)

plotshape(buy,"buy", shape.triangleup, location.bottom, green, size = size.tiny)
plotshape(sell,"sell", shape.triangledown, location.bottom, red, size = size.tiny)
plotshape(stop,"stop",shape.circle,location.bottom, white, size = size.tiny)

if testPeriod()
    strategy.entry("buy", true, when = buy, limit = close)
    strategy.close("buy", when = sell)
    strategy.close("buy", when = stop)

Más.