En la carga de los recursos... Cargando...
  1. Cuadrado
  2. Las bandas de Bollinger y la estrategia de venta corta del RSI

Las bandas de Bollinger y la estrategia de venta corta del RSI

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-15 15:54:05
Las etiquetas:

img

Resumen general

La estrategia de venta corta de Bollinger Bands y RSI es una estrategia de negociación a corto plazo basada en Bollinger Bands y Relative Strength Index (RSI). Combina Bollinger Bands para medir si el mercado está sobrecalentado y RSI para determinar el impulso del mercado, para identificar oportunidades de venta corta. Se corta cuando el precio se rompe por encima de la banda superior de Bollinger y el RSI es mayor de 70, lo que indica que el mercado está sobrecalentado.

Estrategia lógica

La estrategia se basa en dos indicadores principales:

  1. Bandas de Bollinger. Las bandas de Bollinger consisten en una banda media, una banda superior y una banda inferior. La banda media es el promedio móvil de n días. Las bandas superior e inferior son n desviaciones estándar por encima y por debajo de la banda media. Cuando el precio rebota de la banda inferior a la banda superior, el mercado se considera sobrecalentado. Cuando el precio cae de la banda superior a la banda inferior, el mercado se ha enfriado.

  2. RSI. El RSI compara la ganancia y pérdida promedio durante un período, para determinar la fuerza de las tendencias alcistas y bajistas. Cuando el RSI está por encima de 70, indica que el precio está sobrecalentado. Cuando el RSI está por debajo de 30, indica que el precio está sobrevendido.

La lógica de negociación específica es:

  1. Cuando el precio se rompe por encima de la banda superior de Bollinger y el RSI es mayor que 70, desencadena la señal de sobrecalentamiento de Bollinger y la señal de sobrecompra del RSI, por lo tanto, va corto.

  2. Cuando el precio se rompe por debajo de la banda inferior de Bollinger, el mercado se invierte más frío, por lo que la posición se cierra.

La estrategia también establece un stop loss y take profit:

  1. El valor de las pérdidas de suspensión se fija al precio de entrada * (1+1%), es decir, a una pérdida del 1%.

  2. El beneficio obtenido se fija al precio de entrada * (1-7%), es decir, se obtiene un beneficio del 7% y luego se cierra la posición.

Ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. Combina las bandas de Bollinger y el RSI, evita la probabilidad de error de juicio de un solo indicador.

  2. Utiliza las bandas de Bollinger Bands y las áreas de sobrecompra y sobreventa del RSI para determinar el momento preciso de entrada y salida de las operaciones a corto plazo.

  3. Se establece un stop loss y un take profit antes de la entrada para controlar los riesgos.

  4. Lógica simple y clara, fácil de entender e implementar.

  5. Las bandas de Bollinger flexibles y los parámetros del RSI ajustables a diferentes períodos y entornos de mercado.

Los riesgos

A pesar de las ventajas, la estrategia tiene algunos riesgos que mitigar:

  1. Tanto las bandas de Bollinger como el RSI son indicadores de tendencia, no adecuados para mercados de rango o sin dirección.

  2. No se puede garantizar que el stop loss y take profit siempre se activarán perfectamente.

  3. Los movimientos extremos del mercado podrían penetrar el stop loss y causar pérdidas superiores a las esperadas.

  4. Requiere un constante ajuste de parámetros de los indicadores para adaptarse a los mercados cambiantes.

Métodos de gestión de riesgos correspondientes:

  1. Incorpore indicadores de referencia como promedios móviles para determinar la tendencia local, evitando problemas innecesarios.

  2. Reducir el tamaño de las posiciones, diversificar entre estrategias, para distribuir los riesgos.

  3. Ampliar el porcentaje de pérdida de parada o establecer súper paradas para resistir movimientos extremos del mercado.

  4. Ajustar continuamente los parámetros en función de los resultados de las pruebas en vivo.

Oportunidades de optimización

Se podrían considerar varios aspectos para optimizar aún más la estrategia:

  1. Incorporar otros indicadores para evitar cambios innecesarios, por ejemplo, EMA, MACD.

  2. Prueba de parámetros óptimos en diferentes productos y plazos, por ejemplo, 15m, 30m, 1h en las principales criptomonedas y acciones.

  3. Implementar paradas dinámicas, ajustando el nivel de parada en función de la volatilidad del mercado en tiempo real, para reducir el riesgo de paradas.

  4. Considere la optimización a través de algoritmos de aprendizaje automático para descubrir automáticamente parámetros óptimos o patrones más complejos.

Conclusión

La estrategia a corto plazo primero identifica el momento óptimo de venta corta mediante la medición de la temperatura y el impulso del mercado con bandas de Bollinger y RSI. Luego controla el riesgo con stop loss y take profit. Su ventaja radica en la simplicidad y facilidad de implementación. Los principales riesgos provienen de las limitaciones de los indicadores y las carreras de stop. Las soluciones incluyen incorporar más indicadores, ajustar dinámicamente los parámetros y permitir paradas más amplias. Queda mucho espacio para la optimización mediante la introducción de más indicadores y mejoras computacionales.

/*backtest
start: 2023-12-07 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © Coinrule
// Works best on 30m, 45m timeframe

//@version=5
strategy("Bollinger Bands and RSI Short Selling",
         overlay=true,
         initial_capital = 1000,
         default_qty_value = 30,
         default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
         commission_type=strategy.commission.percent,
         commission_value=0.1)

//Backtest period
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2021, 12, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0

//Bollinger Bands Indicator
length = input.int(20, minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))


// RSI inputs and calculations
lengthRSI = 14
RSI = ta.rsi(close, lengthRSI)
oversold= input(30)


//Stop Loss and Take Profit for Shorting
Stop_loss= ((input (1))/100)
Take_profit= ((input (7)/100))

shortStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + Stop_loss)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - Take_profit)

//Entry and Exit
strategy.entry(id="short", direction=strategy.short, when=ta.crossover(close, upper) and RSI < 70 and timePeriod and notInTrade)

if (ta.crossover(upper, close) and RSI > 70 and timePeriod)
    strategy.exit(id='close', stop = shortTakeProfit, limit = shortStopPrice)
Más.

2019 FMZ - Todos los derechos reservados