Estrategias de negociación de marcos de tiempo múltiples basadas en el RSI y la media
¿ Qué pasa?
Resumen
Esta estrategia combina el indicador aleatorio RSI, el SMA de la media móvil y el WMA de la media móvil ponderada para buscar señales de compra y venta. También determina la dirección de la tendencia en marcos de tiempo de 5 minutos y 1 hora. En la tendencia estabilizadora, se produce una señal de negociación cuando el RSI rápido cruza o baja la línea lenta.
Principios estratégicos
La estrategia comienza por calcular el SMA de la media móvil ponderada de 144 ciclos y el SMA de la media móvil simple de 5 ciclos en dos marcos de tiempo de 1 hora y 5 minutos, respectivamente. Sólo cuando el SMA de 5 minutos está por encima de la WMA, se considera un mercado multivariado. Luego, la estrategia calcula el indicador multivariado del RSI, así como la línea K y la línea D correspondientes.
Análisis de ventajas
Es una estrategia de seguimiento de tendencias muy eficaz. Combina las tendencias de dos marcos de tiempo al mismo tiempo, reduciendo de manera muy efectiva las señales erróneas. Además, se filtra en combinación con varios indicadores, incluidos el RSI, SMA y WMA, para hacer que las señales sean más fiables. Al permitir que el RSI conduzca el KDJ, también modifica los problemas de falsas señales que pueden surgir fácilmente en las estrategias normales del KDJ. Además, la estrategia tiene configuraciones de stop loss y stop cap para bloquear las ganancias y controlar el riesgo de manera efectiva.
Análisis de riesgos
El mayor riesgo de esta estrategia es el error de tendencia. En los puntos de inflexión del mercado, las medias a corto y largo plazo pueden subir o bajar simultáneamente, lo que genera señales erróneas. Además, en los mercados turbulentos, el RSI también puede generar señales comerciales más confusas.
Dirección de optimización
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos: 1) Prueba los SMA, WMA y RSI de diferentes longitudes para encontrar la mejor combinación de parámetros 2) Añadir otros indicadores de juicio, como MACD, líneas de browning, etc. para verificar la fiabilidad de la señal. 3) Optimizar las estrategias de contención de pérdidas, probar métodos de contención de pérdidas de proporción fija, contención de pérdidas de punto de deslizamiento, seguimiento de pérdidas, etc. 4) Incorporar módulos de gestión de fondos para controlar el tamaño de la inversión individual y el umbral de riesgo general 5) Aumentar el algoritmo de aprendizaje automático para encontrar los parámetros que mejor funcionan a través de una gran cantidad de repeticiones
Resumen
La estrategia aprovecha las ventajas de las medias móviles y los indicadores aleatorios para crear un sistema de seguimiento de tendencias más confiable. Con múltiples marcos de tiempo y verificación de indicadores, puede capturar la dirección de la tendencia de la línea media y larga sin problemas. Al mismo tiempo, la configuración de los parámetros de suspensión de pérdidas y pérdidas también lo hace resistente a un cierto grado de turbulencia del mercado.
/*backtest
start: 2023-12-22 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © bufirolas
// Works well with a wide stop with 20 bars lookback
// for the SL level and a 2:1 reward ratio Take Profit .
// These parameters can be modified in the Inputs section of the strategy panel.
// "an entry signal it's a cross down or up on
// the stochastics. if you're in a downtrend
// on the hourly time frame you
// must also be in a downtrend on the five
// minute so the five period has to be below the 144
// as long as the five period is still trading below
// the 144 period on both the hourly and the five minutes
// we are looking for these short signals crosses down
// in the overbought region of the stochastic. Viceversa for longs"
//@version=4
strategy("Stoch + WMA + SMA strat", overlay=true)
//SL & TP Inputs
i_SL=input(true, title="Use Swing Lo/Hi Stop Loss & Take Profit")
i_SwingLookback=input(20, title="Swing Lo/Hi Lookback")
i_SLExpander=input(defval=10, step=1, title="SL Expander")
i_TPExpander=input(defval=30, step=1, title="TP Expander")
i_reverse=input(false, title="Reverse Trades")
i_TStop =input(false, title="Use Trailing Stop")
//Strategy Inputs
src4 = input(close, title="RSI Source")
stochOS=input(defval=20, step=5, title="Stochastics Oversold Level")
stochOB=input(defval=80, step=5, title="Stochastics Overbought Level")
//Stoch rsi Calculations
smoothK = input(3, minval=1)
smoothD = input(3, minval=1)
lengthRSI = input(14, minval=1)
lengthStoch = input(14, minval=1)
rsi1 = rsi(src4, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
h0 = hline(80, linestyle=hline.style_dotted)
h1 = hline(20, linestyle=hline.style_dotted)
//MA
wmalen=input(defval=144, title="WMA Length")
WMA = security(syminfo.tickerid, "60", wma(close, wmalen))
SMA = security(syminfo.tickerid, "60", sma(close, 5))
minWMA = wma(close, wmalen)
minSMA = sma(close, 5)
//Entry Logic
stobuy = crossover(k, d) and k < stochOS
stosell = crossunder(k, d) and k > stochOB
mabuy = minSMA > minWMA
daymabuy = SMA > WMA
//SL & TP Calculations
SwingLow=lowest(i_SwingLookback)
SwingHigh=highest(i_SwingLookback)
bought=strategy.position_size != strategy.position_size[1]
LSL=valuewhen(bought, SwingLow, 0)-((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_SLExpander)
SSL=valuewhen(bought, SwingHigh, 0)+((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_SLExpander)
lTP=(strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price-(valuewhen(bought, SwingLow, 0)))+((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_TPExpander))
sTP=(strategy.position_avg_price - (valuewhen(bought, SwingHigh, 0) - strategy.position_avg_price))-((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_TPExpander)
islong=strategy.position_size > 0
isshort=strategy.position_size < 0
//TrailingStop
dif=(valuewhen(strategy.position_size>0 and strategy.position_size[1]<=0, high,0))
-strategy.position_avg_price
trailOffset = strategy.position_avg_price - LSL
var tstop = float(na)
if strategy.position_size > 0
tstop := high- trailOffset - dif
if tstop<tstop[1]
tstop:=tstop[1]
else
tstop := na
StrailOffset = SSL - strategy.position_avg_price
var Ststop = float(na)
Sdif=strategy.position_avg_price-(valuewhen(strategy.position_size<0
and strategy.position_size[1]>=0, low,0))
if strategy.position_size < 0
Ststop := low+ StrailOffset + Sdif
if Ststop>Ststop[1]
Ststop:=Ststop[1]
else
Ststop := na
//Stop Selector
SL= islong ? LSL : isshort ? SSL : na
if i_TStop
SL:= islong ? tstop : isshort ? Ststop : na
TP= islong ? lTP : isshort ? sTP : na
//Entries
if stobuy and mabuy and daymabuy
strategy.entry("long", long=not i_reverse?true:false)
if stosell and not mabuy and not daymabuy
strategy.entry("short", long=not i_reverse?false:true)
//Exit
if i_SL
strategy.exit("longexit", "long", stop=SL, limit=TP)
strategy.exit("shortexit", "short", stop=SL, limit=TP)
//Plots
plot(i_SL ? SL : na, color=color.red, style=plot.style_cross)
plot(i_SL ? TP : na, color=color.green, style=plot.style_cross)
plot(minWMA)
plot(minSMA, color=color.green)
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