Tendencia del RSI siguiendo la estrategia con stop loss de seguimiento
El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-08 11:41:31Las etiquetas:
Resumen general
Esta estrategia es una estrategia de negociación automatizada que identifica la tendencia utilizando el indicador RSI y confirma la tendencia con promedios móviles, con configuraciones de stop loss y take profit.
Estrategia lógica
La estrategia utiliza principalmente el indicador RSI para identificar las condiciones de sobrecompra y sobreventa para determinar la tendencia. Los valores superiores a 70 para el RSI indican una condición de sobrecompra y los valores inferiores a 30 indican una condición de sobreventa. La tendencia se confirma utilizando las señales de cruz dorada y cruz de muerte de los promedios móviles. Las señales comerciales específicas son:
Señales largas: el RSI va por encima de 68 y la media móvil actual cruza por encima de la media móvil anterior, vaya largo.
Señales cortas: el RSI cae por debajo de 28 y la media móvil actual cruza por debajo de la media móvil anterior, corta.
Las configuraciones de stop loss y take profit están escalonadas, de más sueltas a más estrictas:
Tome ganancias largas: Tome ganancias el 50% de la posición al 1,4% por encima del máximo, tome ganancias el 100% al 0,8% por encima del máximo.
El valor de las pérdidas de suspensión a largo plazo se fijará en un 2% por debajo del precio de entrada.
Tome ganancia corta: Tome ganancia del 50% de la posición al 0,4% por debajo del mínimo, tome ganancia del 100% al 0,8% por debajo del mínimo. Las pérdidas de detención cortas se fijan en un 2% por encima del precio de entrada.
Además, cuando la tendencia se invierte, como el RSI que se rompe por debajo de 30 cuando es largo, cierre toda la posición larga en el mercado; cuando el RSI se rompe por encima de 60 cuando es corto, cierre toda la posición corta en el mercado.
Ventajas
- Utilice el RSI para determinar sobrecompra/sobreventa para evitar comprar alto y vender bajo.
- Filtros con medias móviles para reducir las operaciones en contra de la tendencia principal.
- Los estagnados toman objetivos de ganancias para maximizar las ganancias.
- Un stop loss más amplio permite un cierto retroceso.
- El cierre de posiciones basado en la inversión de tendencia reacciona rápidamente a eventos repentinos.
Los riesgos
- Mal ajuste de parámetros RSI que conduce a señales inexactas.
- Mal ajuste de los parámetros de la media móvil que conduce a un filtrado débil.
- El stop loss es demasiado amplio y conduce a grandes pérdidas.
- Tomar ganancias demasiado apretadas dejando ganancias sobre la mesa.
- Una señal de reversión inexacta cierra posiciones innecesariamente.
Para hacer frente a los riesgos anteriores, se debe hacer un ajuste extensivo de los parámetros. También se debe establecer el stop loss y el take profit de manera apropiada en función de la volatilidad del mercado. Las señales de reversión deben usarse con cuidado para evitar pérdidas innecesarias.
Oportunidades de mejora
La estrategia puede mejorarse aún más:
- Añadir más filtros como el volumen para mejorar la precisión de la señal.
- Implementar un stop loss para obtener ganancias.
- Utilice el retraso para obtener ganancias para algunas salidas para maximizar las ganancias.
- Añadir el cambio de instrumentos para utilizar los parámetros óptimos.
- Incorporar el coste de transporte de los futuros para ajustar dinámicamente las paradas.
Conclusión
En general, esta es una estrategia de seguimiento de tendencias madura y confiable. Identifica la tendencia bien utilizando el RSI y filtra más con promedios móviles. También implementa ajustes de stop loss y take profit escalonados. Puede funcionar muy bien en los mercados de tendencias si se sintoniza adecuadamente.
// © CRabbit
//@version=5
// Starting with $100 and using 10% of the account per trade
strategy("RSI Template", shorttitle="RSI", overlay=false, initial_capital=100, default_qty_value=10, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
// RSI Indicator
ma(source, length, type) =>
switch type
"SMA" => ta.sma(source, length)
"Bollinger Bands" => ta.sma(source, length)
"EMA" => ta.ema(source, length)
"SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
"WMA" => ta.wma(source, length)
"VWMA" => ta.vwma(source, length)
rsiLengthInput = input.int(4, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
rsiSourceInput = input.source(close, "Source", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "Bollinger Bands", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA Settings")
maLengthInput = input.int(23, title="MA Length", group="MA Settings")
bbMultInput = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="BB StdDev", group="MA Settings")
up = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
rsiMA = ma(rsi, maLengthInput, maTypeInput)
isBB = maTypeInput == "Bollinger Bands"
plot(rsi, "RSI", color=#7E57C2)
plot(rsiMA, "RSI-based MA", color=color.green)
rsiUpperBand = hline(70, "RSI Upper Band", color=#787B86)
hline(50, "RSI Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
rsiLowerBand = hline(30, "RSI Lower Band", color=#787B86)
fill(rsiUpperBand, rsiLowerBand, color=color.rgb(126, 87, 194, 90), title="RSI Background Fill")
// Configure backtest start date with inputs
startDate = input.int(title="Start Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title="Start Month", defval=6, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title="Start Year", defval=2022, minval=1800, maxval=2100)
// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = (time >= timestamp(syminfo.timezone,
startYear, startMonth, startDate, 0, 0))
// Long and Short buy strategy
// Submit a market open/ close Long order, but only on/after start date
if (afterStartDate)
if rsi > 68 and (rsiMA > rsiMA[1])
strategy.entry("Long Order", strategy.long, comment="ENTER-LONG")
if rsi < 30
strategy.close("Long Order", alert_message="L-CL")
strategy.exit("L-TP1", from_entry="Long Order", limit=high * 1.004, qty_percent=50, alert_message="L-TP1" + str.tostring(high * 1.004))
strategy.exit("L-TP2", from_entry="Long Order", limit=high * 1.008, qty_percent=100, alert_message="L-TP2" + str.tostring(high * 1.008))
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long Order", stop=low * 0.98, alert_message="L-SL" + str.tostring(low * 0.98))
// Submit a market Open/ Close Short order, but only on/after start date
if (afterStartDate)
if rsi < 28 and (rsiMA < rsiMA[1])
strategy.entry("Short Order", strategy.short, comment="ENTER-SHORT")
if rsi > 60
strategy.close("Short Order", alert_message="S-CL")
strategy.exit("S-TP1", from_entry="Short Order", limit=low * 0.996, qty_percent=50, alert_message="S-TP1" + str.tostring(low * 0.996))
strategy.exit("S-TP2", from_entry="Short Order", limit=low * 0.992, qty_percent=100, alert_message="S-TP2" + str.tostring(low * 0.992))
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short Order", stop=high * 1.02, alert_message="S-SL" + str.tostring(high * 1.02))
// MONTHLY TABLE //
prec = input(2, title = "Return Precision")
new_month = month(time) != month(time[1])
new_year = year(time) != year(time[1])
eq = strategy.equity
bar_pnl = eq / eq[1] - 1
cur_month_pnl = 0.0
cur_year_pnl = 0.0
// Current Monthly P&L
cur_month_pnl := new_month ? 0.0 :
(1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
// Current Yearly P&L
cur_year_pnl := new_year ? 0.0 :
(1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
// Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
var month_pnl = array.new_float(0)
var month_time = array.new_int(0)
var year_pnl = array.new_float(0)
var year_time = array.new_int(0)
if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islast))
array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
array.push(month_time, time[1])
if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islast))
array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
array.push(year_time, time[1])
// Monthly P&L Table
var monthly_table = table(na)
if (barstate.islast)
monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)
table.cell(monthly_table, 0, 0, "", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)
for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.new(color.green, transp = 50) : color.new(color.red, transp = 50)
table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor = y_color)
for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
m_col = month(array.get(month_time, mi))
m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.new(color.green, transp = 70) : color.new(color.red, transp = 70)
table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor = m_color)
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