Cette stratégie est basée sur les caractéristiques de réversion moyenne de l'indicateur RSI. Le RSI suracheté et survendu a tendance à revenir en arrière, créant des opportunités de trading.
La logique de la stratégie:
Calculer la valeur du RSI et définir des seuils de surachat et de survente, généralement 60 et 30.
Quand le RSI franchit la ligne de surachat, passez à court.
Quand le RSI franchit la ligne de survente, allez long.
Le prix d' entrée est le prix du stop-loss long * (1 - % de stop-loss).
Si le prix atteint le stop loss, quittez la position.
Les avantages:
Captures signifie des opportunités de renversement lors de retraits de tendance en utilisant RSI.
La négociation de rupture permet une entrée en temps opportun lors d'inversions de tendance.
L'exposition au risque est calculée en fonction de l'exposition au risque.
Les risques:
L'indicateur RSI a tendance à donner de faux signaux.
L'arrêt de perte trop serré provoque des arrêts excessifs.
Le mauvais timing des entrées peut entraîner des positions surdimensionnées.
En résumé, la stratégie de réversion moyenne du RSI traite les surextensions du RSI. Elle suit la tendance avec une perte contrôlée sur les transactions individuelles. Mais la fiabilité du RSI est faible. Les investisseurs doivent l'utiliser prudemment avec d'autres indicateurs de confirmation, des arrêts optimisés et s'attendre à des rendements modestes à long terme.
/*backtest
start: 2022-09-05 00:00:00
end: 2023-09-11 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/
// © relevantLeader16058
//@version=4
strategy(shorttitle='RSI Bot Strategy',title='Quadency Mean Reversion Bot Strategy', overlay=true, initial_capital = 100, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.08)
//Backtest dates
start = input(defval = timestamp("08 Mar 2021 00:00 -0600"), title = "Start Time", type = input.time)
finish = input(defval = timestamp("9 Mar 2021 23:59 -0600"), title = "Start Time", type = input.time)
window() => true // create function "within window of time"
// Complete Control over RSI inputs and source price calculations
lengthRSI = input(14, minval=1)
source = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
strat = input(title="Strategy", defval="Long/Short", options=["Long Only", "Long/Short", "Short Only"])
strat_val = strat == "Long Only" ? 1 : strat == "Long/Short" ? 0 : -1
stoploss = input(5.00, "Stop Loss %")
oversold= input(30)
overbought= input(60)
// Standard RSI Calculation
RSI = rsi(close, lengthRSI)
stLossLong=(1-(stoploss*.01))
stLossShort=(1+(stoploss*.01))
//Long and Short Strategy Logic
GoLong = crossunder(RSI, oversold) and window()
GoShort = crossover(RSI, overbought) and window()
// Strategy Entry and Exit
if (GoLong)
if strat_val > -1
strategy.entry("LONG", strategy.long)
if strat_val < 1
strategy.close("SHORT")
if (GoShort)
if strat_val > -1
strategy.close("LONG")
if strat_val < 1
strategy.entry("SHORT", strategy.short)
LongStopLoss = barssince(GoLong)<barssince(GoShort) and crossunder(low, valuewhen(GoLong, close, 0)*stLossLong)
ShortStopLoss = barssince(GoLong)>barssince(GoShort) and crossover(high, valuewhen(GoShort, close, 0)*stLossShort)
if (ShortStopLoss)
strategy.close("SHORT")
if (LongStopLoss)
strategy.close("LONG")