Esta estrategia identifica oportunidades de reversión después de situaciones de sobrecompra o sobreventa basadas en el indicador RSI.
Esta estrategia utiliza el indicador RSI para determinar las situaciones de sobrecompra y sobreventa en el mercado.
Específicamente, si el RSI entra en la zona de sobrecompra, monitoreará si el precio continúa subiendo (formando mínimos más altos) mientras que el RSI forma mínimos más bajos - una divergencia alcista regular; o el precio forma mínimos más bajos y el RSI forma mínimos más altos
Del mismo modo, si el RSI entra en la zona de sobreventa, controlará si el precio continúa cayendo (formando máximos más bajos) mientras que el RSI forma máximos más altos
Una vez detectadas las señales de inversión anteriores, se tomarán posiciones largas o cortas de acuerdo con los parámetros configurados.
La mayor ventaja de esta estrategia es poder identificar situaciones de mercado extremas en las que las probabilidades de reversión son altas y el margen de ganancia para las operaciones de reversión es grande.
Además, la estrategia incluye el seguimiento tanto de las divergencias regulares como de las ocultas para que se puedan identificar más oportunidades de reversión y no se pierdan buenas oportunidades debido a situaciones puntuales.
El mayor riesgo que enfrenta esta estrategia son situaciones de sobrecompra o sobreventa aún más extremas, las llamadas "direct up, 90 degrees down".
Además, si los parámetros no se establecen correctamente y hay errores al juzgar las situaciones de sobrecompra y sobreventa, pueden ocurrir fácilmente errores.
La forma de manejar esto es establecer razonablemente los límites superior e inferior para las zonas de sobrecompra y sobreventa para evitar situaciones demasiado extremas.
La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:
Incorporar otros indicadores para determinar las condiciones de sobrecompra y sobreventa para evitar depender únicamente del RSI
Añadir lógica para identificar la consolidación antes de las rupturas cuando la probabilidad de reversión es mayor
Optimizar la configuración del objetivo de ganancia después de las reversiones para permitir un tamaño de posición más científico
Utilice métodos de aprendizaje automático en los últimos años de datos históricos para optimizar automáticamente los parámetros
Mejorar la optimización de la lógica de stop loss, por ejemplo, obtener ganancias oportunas, stop loss escalonado, stop loss posterior, etc.
En conclusión, esta es una estrategia típica de arbitraje estadístico. Trata de capturar oportunidades cuando el mercado se recupera de situaciones extremas de regreso al equilibrio. En comparación con las estrategias de seguimiento de tendencias, tiene tasas de ganancia y rentabilidad más altas, pero también enfrenta mayores riesgos. Con la optimización de parámetros y el control de riesgos, este tipo de estrategias pueden obtener ganancias constantemente.
/*backtest start: 2023-01-01 00:00:00 end: 2024-01-07 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h 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/ // made by Imal_Max // thanks to neo the crypto trader's idea // // thanks to JayTradingCharts RSI Divergence /w Alerts indicator for the base code. // we modified this to detect the divergence only if price was oversold or overbought recently and a few more settings // also now you can backtest the settings easy //@version=5 // 🔥 comment out the line below to disable the alerts and enable the backtester //indicator(title="RSI Divergence Indicator with Alerts Overbought Oversold", shorttitle="RSI OB/OS Divergence", format=format.price, timeframe="") // 🔥 uncomment the line below to enable the backtester + uncomment the lines slightly below and at the bottom of the script strategy(title="RSI Divergence Indicator with Alerts Overbought Oversold", shorttitle="RSI OB/OS Divergence", overlay=true) len = input.int(title='RSI Period', minval=1, defval=14, group='regular RSI settings') src = input.source(title='RSI Source', defval=close, group='regular RSI settings') lbR = input.int(title='Pivot Lookback Right', defval=5, group='regular RSI settings') lbL = input.int(title='Pivot Lookback Left', defval=5, group='regular RSI settings') rangeUpper = input.int(title='Max of Lookback Range', defval=60, group='regular RSI settings') rangeLower = input.int(title='Min of Lookback Range', defval=5, group='regular RSI settings') plotBull = input.bool(title='Plot Bullish', defval=true, group='regular RSI settings') plotHiddenBull = input.bool(title='Plot Hidden Bullish', defval=true, group='regular RSI settings') plotBear = input.bool(title='Plot Bearish', defval=true, group='regular RSI settings') plotHiddenBear = input.bool(title='Plot Hidden Bearish', defval=true, group='regular RSI settings') // ob/os divergence settings obvalue = input.int(title='OB RSI Value', defval=70, group='look for RSI divergence after OverBought/OverSold', inline='Input 0', tooltip="min RSI Level needed within lookback period to look for bullish divergences") oblookback = input.int(title='OB lookback period', defval=30, group='look for RSI divergence after OverBought/OverSold', inline='Input 0') osvalue = input.int(title='OS RSI Value', defval=35, group='look for RSI divergence after OverBought/OverSold', inline='Input 1', tooltip="max RSI Level needed within lookback period to look for bearish divergences") oslookback = input.int(title='OS lookback period', defval=30, group='look for RSI divergence after OverBought/OverSold', inline='Input 1') minBearRSI = input.int(title='min RSI for bear Alerts', defval=60, group='look for RSI divergence after OverBought/OverSold', tooltip="min RSI needed at the time where bearish divergence gets detected") maxBullRSI = input.int(title='max RSI for Bull Alerts', defval=50, group='look for RSI divergence after OverBought/OverSold', tooltip="max RSI needed at the time where bullish divergence gets detected") // Backtesteer Info enableBacktesterInfo = input(true, title="to enable the Backtester, uncomment/comment the 🔥 lines in the source code", group='enable Backtester') // Backtester input stuff // long settings - 🔥 uncomment the 3 lines below to disable the alerts and enable the backtester longTrading = input(true, title="enable Long Backtester (to disable uncheck 'plot Bullish' and 'plot hidden Bullish as well')", group='Long Backtester') longStopLoss = input.float(0.5, title='Stop Loss %', group='Long Backtester') / 100 longTakeProfit = input.float(2.0, title='Take Profit %', group='Long Backtester') / 100 // short settings - 🔥 uncomment the 3 lines below to disable the alerts and enable the backtester shortTrading = input(true, title="enable Short Backtester (to disable uncheck 'plot Bearish' and 'plot hidden Bearish as well'", group='Short Backtester') shortStopLoss = input.float(0.5, title='Stop Loss %', group='Short Backtester') / 100 shortTakeProfit = input.float(2.0, title='Take Profit %', group='Short Backtester') / 100 // Backtesting Range settings - 🔥 uncomment the 6 lines below to disable the alerts and enable the backtester startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group='Backtesting range') startMonth = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group='Backtesting range') startYear = input.int(title='Start Year', defval=2016, minval=1800, maxval=2100, group='Backtesting range') endDate = input.int(title='End Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group='Backtesting range') endMonth = input.int(title='End Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group='Backtesting range') endYear = input.int(title='End Year', defval=2040, minval=1800, maxval=2100, group='Backtesting range') bearColor = color.red bullColor = color.green hiddenBullColor = color.new(color.green, 80) hiddenBearColor = color.new(color.red, 80) textColor = color.white noneColor = color.new(color.white, 100) osc = ta.rsi(src, len) plot(osc, title='RSI', linewidth=2, color=color.new(#00bcd4, 0)) obLevel = hline(obvalue, title='Overbought', linestyle=hline.style_dotted) osLevel = hline(osvalue, title='Oversold', linestyle=hline.style_dotted) minRSIline = hline(minBearRSI, title='max RSI for Bull divergence', linestyle=hline.style_dotted) maxRSIline = hline(maxBullRSI, title='max RSI for Bull divergence', linestyle=hline.style_dotted) fill(obLevel, minRSIline, title='Bear Zone Background', color=color.new(#f44336, 90)) fill(osLevel, maxRSIline, title='Bull Zone Background', color=color.new(#4caf50, 90)) RSI0line = hline(0, title='RSI 0 Line', linestyle=hline.style_dotted) RSI100line = hline(100, title='RSI 100 Line', linestyle=hline.style_dotted) fill(obLevel, RSI100line, title='Overbought Zone Background', color=color.new(#e91e63, 75)) fill(osLevel, RSI0line, title='Oversold Zone Background', color=color.new(#4caf50, 75)) plFound = na(ta.pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true phFound = na(ta.pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true _inRange(cond) => bars = ta.barssince(cond == true) rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper // check if RSI was OS or OB recently obHighestRsi = ta.highest(osc, oblookback) osLowestRsi = ta.lowest(osc, oslookback) //------------------------------------------------------------------------------ // Regular Bullish // Osc: Higher Low oscHL = osc[lbR] > ta.valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1]) // Price: Lower Low priceLL = low[lbR] < ta.valuewhen(plFound, low[lbR], 1) bullCond = plotBull and priceLL and oscHL and plFound and osLowestRsi < osvalue and osc < maxBullRSI plot(plFound ? osc[lbR] : na, offset=-lbR, title='Regular Bullish', linewidth=2, color=bullCond ? bullColor : noneColor, transp=0) plotshape(bullCond ? osc[lbR] : na, offset=-lbR, title='Regular Bullish Label', text=' Bull ', style=shape.labelup, location=location.absolute, color=bullColor, textcolor=textColor, transp=0) //------------------------------------------------------------------------------ // Hidden Bullish // Osc: Lower Low oscLL = osc[lbR] < ta.valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1]) // Price: Higher Low priceHL = low[lbR] > ta.valuewhen(plFound, low[lbR], 1) hiddenBullCond = plotHiddenBull and priceHL and oscLL and plFound and osLowestRsi < osvalue and osc < maxBullRSI plot(plFound ? osc[lbR] : na, offset=-lbR, title='Hidden Bullish', linewidth=2, color=hiddenBullCond ? hiddenBullColor : noneColor, transp=0) plotshape(hiddenBullCond ? osc[lbR] : na, offset=-lbR, title='Hidden Bullish Label', text=' H Bull ', style=shape.labelup, location=location.absolute, color=bullColor, textcolor=textColor, transp=0) //------------------------------------------------------------------------------ // Regular Bearish // Osc: Lower High oscLH = osc[lbR] < ta.valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1]) // Price: Higher High priceHH = high[lbR] > ta.valuewhen(phFound, high[lbR], 1) bearCond = plotBear and priceHH and oscLH and phFound and obHighestRsi > obvalue and osc > minBearRSI plot(phFound ? osc[lbR] : na, offset=-lbR, title='Regular Bearish', linewidth=2, color=bearCond ? bearColor : noneColor, transp=0) plotshape(bearCond ? osc[lbR] : na, offset=-lbR, title='Regular Bearish Label', text=' Bear ', style=shape.labeldown, location=location.absolute, color=bearColor, textcolor=textColor, transp=0) //------------------------------------------------------------------------------ // Hidden Bearish // Osc: Higher High oscHH = osc[lbR] > ta.valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1]) // Price: Lower High priceLH = high[lbR] < ta.valuewhen(phFound, high[lbR], 1) hiddenBearCond = plotHiddenBear and priceLH and oscHH and phFound and obHighestRsi > obvalue and osc > minBearRSI plot(phFound ? osc[lbR] : na, offset=-lbR, title='Hidden Bearish', linewidth=2, color=hiddenBearCond ? 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