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RSI estocástico con la estrategia de Auto Buy Scalper

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-10-31 11:34:47
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Resumen general

Esta estrategia tiene como objetivo implementar una estrategia de comercio de scalper de monedas de compra automática y mantenimiento basada en los indicadores técnicos del RSI estocástico y EMA. Está diseñada para velas de 5 minutos, optimizadas para BTC. El objetivo es mantener la moneda tanto como sea posible durante las tendencias laterales o no significativas.

Estrategia lógica

La estrategia utiliza el indicador RSI para determinar los niveles de sobrecompra y sobreventa, combinado con la relación entre los valores K y D del RSI estocástico para generar señales de compra y venta.

Se activará una señal de compra cuando la línea del RSI estocástico K esté por debajo de 20, considerada sobreventa, y K esté por encima de D. Después de eso, se determinará si se vende en base a tres condiciones: 1) el precio sube más del 1% seguido de una reversión de la EMA; 2) la línea del RSI estocástico K está por debajo de D; 3) el precio de stop loss alcanza el 98.5% del precio de entrada.

Además, un giro a la baja de la EMA a corto plazo después de una tendencia alcista también se considerará una señal de venta.

Ventajas

El uso del RSI estocástico para el tiempo de entrada es más confiable, filtrando de manera efectiva las falsas rupturas.
La incorporación de EMA puede detectar mejor el momento del cambio de tendencia.
La aplicación de stop loss ayuda a controlar las pérdidas de manera efectiva.
Mantener la moneda tanto como sea posible reduce la frecuencia de negociación y las tarifas.

Los riesgos

Las señales falsas potenciales del indicador RSI.
El ajuste del porcentaje de pérdida de parada adecuadamente.
La configuración incorrecta de los parámetros de la EMA puede perder el momento de cambio de tendencia.

Direcciones de optimización

Prueba diferentes combinaciones de parámetros del RSI y del RSI estocástico para un ajuste óptimo.
Pruebe diferentes porcentajes de stop loss para equilibrar la prevención de pérdidas y los retiros.
Prueba las combinaciones de EMA largas y cortas para determinar los mejores parámetros para detectar los cambios de tendencia.
Considere la posibilidad de añadir otros indicadores para mejorar la precisión de los tiempos de entrada y salida.

Resumen de las actividades

Esta estrategia integra las fortalezas del RSI estocástico, EMA y otros indicadores, utilizando métodos relativamente robustos para determinar el momento de entrada y salida. Se pueden lograr mejoras adicionales en la rentabilidad y la estabilidad a través de la optimización de parámetros y la gestión de riesgos.

/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Stochastic RSI W Auto Buy Scalper Scirpt III ", shorttitle="Stoch RSI_III", format=format.price, precision=2)
smoothK = input.int(3, "K", minval=1)
smoothD = input.int(3, "D", minval=1)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = ta.rsi(src, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
plot(k, "K", color=#2962FF)
plot(d, "D", color=#FF6D00)
h0 = hline(80, "Upper Band", color=#787B86)
hline(50, "Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
h1 = hline(20, "Lower Band", color=#787B86)

longStopLoss  = strategy.opentrades.entry_price(0)* (.985)

stochDropping = ta.falling(k,2)
shortSma = ta.sma(hlc3,12)
shorterSma = ta.sma(hlc3,3)
plot(shortSma[3])

shortSmaFlip = (ta.change(shortSma,3)>0) and ta.falling(hlc3,1)
shorterSmaFlip = (ta.change(shorterSma,2)>0) and ta.falling(hlc3,1)
messageSellText ='"type": "sell", "symbol": "BTCUSD", "marketPosition": "{{strategy.market_position}}"'

messageBuyText ='"type": "buy", "symbol": "BTCUSD", "marketPosition": {{strategy.market_position}}"'

fill(h0, h1, color=color.rgb(33, 150, 243, 90), title="Background")

strategy.entry("Tech", strategy.long, when=(strategy.position_size <= 0 and k<17 and k>d),alert_message=messageBuyText)
//original: strategy.close("TL", when=(strategy.position_size >= 0 and (k>90 and k<d)))

takeProfit = hlc3 > strategy.opentrades.entry_price(0)*1.01
//longStopLoss  = strategy.opentrades.entry_price(0)* (.995)

strategy.close("Tech", when=(strategy.position_size >= 0 and (k>90 and k<d and stochDropping)) or close<longStopLoss, comment="rsi or Stop sell",alert_message=messageSellText)
//strategy.close("Tech", when=(strategy.position_size >= 0 and close<longStopLoss), comment="stopLoss sell",alert_message=messageSellText)

strategy.close("Tech", when=(shortSmaFlip and k>20 and takeProfit),comment="Sma after profit",alert_message=messageSellText)

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