La stratégie de trading TAM intraday RSI utilise le croisement des indicateurs RSI à travers différentes périodes pour générer des signaux d'entrée et de sortie intraday.
La stratégie utilise deux indicateurs RSI pour générer des signaux d'achat et de vente. Le signal d'achat utilise un RSI à courte durée de 2 jours et un RSI à moyenne durée de 14 jours, déclenchant un achat lorsque le RSI court ou moyen dépasse 50. Le signal de vente utilise un RSI à courte durée de 7 jours et un RSI à moyenne durée de 50 jours, déclenchant une vente lorsque le RSI court ou moyen dépasse 50.
La stratégie exige également que le RSI dépasse réellement le seuil de 50, pas seulement le franchir, ce qui aide à filtrer de nombreux faux signaux.
Les conditions de vente sont similaires:
Un tel filtrage multicouche garantit que les signaux ne sont déclenchés que lorsque le RSI montre des indications claires de surachat/survente et ne seront pas induits en erreur par des oscillations mineures.
La stratégie TAM RSI intraday présente les avantages suivants:
L'utilisation du double RSI fournit une analyse sur plusieurs délais, filtrant efficacement le bruit du marché et n'entrant que dans des points d'inversion de tendance importants.
L'exigence d'une valeur réelle du RSI pour franchir le seuil clé permet d'éviter de faux signaux de rupture.
L'adoption d'un RSI de paramètres différents pour l'entrée et la sortie permet de déterminer plus précisément le moment de l'inversion.
Le RSI affiche une performance relativement stable dans les fenêtres de négociation intraday, adaptée aux stratégies intraday.
Les paramètres personnalisables permettent d'ajuster les données RSI pour différents marchés et de meilleurs résultats.
La logique simple et claire facilite la compréhension et la mise en œuvre du trading d'algo.
Il existe également des risques liés à cette stratégie:
Le trading intradien comporte un risque d'écart d'opération du jour au lendemain qui peut éviter les paramètres de stop loss.
La divergence de l'ISR est fréquente et doit être validée avec d'autres indicateurs.
La volatilité élevée des périodes intraday signifie que le stop loss doit être large mais pas trop large.
L'optimisation des paramètres comporte des risques de surajustement, ce qui nécessite des tests sur différents marchés.
Les limitations de backtesting ne peuvent pas refléter pleinement le trading réel, nécessitant un réglage pour la performance en direct.
La stratégie peut être améliorée dans les domaines suivants:
Ajoutez la confirmation avec d'autres indicateurs tels que KDJ, MACD, etc.
Mettre en place un filtre de volume pour ne prendre en compte que les signaux d'augmentation du volume.
Optimiser les paramètres pour des cycles encore plus courts.
Aider la décision avec des modèles d'apprentissage automatique pour trouver des paramètres optimaux par algorithme.
Une touche artistique combinant les niveaux clés S/R, les schémas graphiques de l'analyse technique.
Améliorer le stop loss avec des méthodes basées sur la volatilité et l'ATR dynamique.
Dans l'ensemble, la stratégie TAM intraday RSI est une stratégie quantitative très pratique. Elle évalue efficacement les conditions de surachat et de survente à l'aide de l'évaluation du RSI sur plusieurs délais et génère des signaux solides lorsqu'elle est combinée à des règles d'entrée / sortie strictes pour filtrer les faux signaux. Avec une optimisation et une gestion des risques appropriées, la stratégie peut produire des signaux de trading stables et obtenir de bons résultats. Sa logique claire et directe facilite la mise en œuvre et le test pour les traders algos.
/*backtest start: 2023-09-16 00:00:00 end: 2023-10-16 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/ // © DvKel //@version=5 strategy("TAM - RSI Strategy", overlay = true) // Input parameters useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest", group="Backtest Time Period") startDate = input(timestamp("2020-01-01"), title = "Start date", group = "Backtest Time Period") buyRsiLength1 = input(2, title = "RSI Buy Length 1 (default 2)", group="Buy configuration") buyRsiLength2 = input(14, title = "RSI Buy Length 2 (default 14)", group="Buy configuration") buyRsiValue = input(50, title = "RSI Buy Value Signal (default 50)", group="Buy configuration") closeRsiLength1 = input(7, title = "RSI Close Length 1 (default 7)", group="Close configuration") closeRsiLength2 = input(50, title = "RSI Close Length 2 (default 50)", group="Close configuration") closeRsiValue = input(50, title = "RSI Close Value Signal (default 50)", group="Close configuration") // Check timeframe inTradeWindow = true // Calculate RSI rsiBuy1Value = ta.rsi(close, buyRsiLength1) rsiBuy2Value = ta.rsi(close, buyRsiLength2) rsiClose1Value = ta.rsi(close, closeRsiLength1) rsiClose2Value = ta.rsi(close, closeRsiLength2) // Strategy conditions //(ta.crossover(rsiBuy1Value, buyRsiValue) or ta.crossover(rsiBuy2Value, buyRsiValue)) and //8ta.crossunder(rsiClose1Value, closeRsiValue) or ta.crossunder(rsiClose2Value, closeRsiValue)) and buyCondition = (ta.crossover(rsiBuy1Value, buyRsiValue) or ta.crossover(rsiBuy2Value, buyRsiValue)) and rsiBuy1Value > buyRsiValue and rsiBuy2Value > buyRsiValue closeCondition = (ta.crossunder(rsiClose1Value, closeRsiValue) or ta.crossunder(rsiClose2Value, closeRsiValue)) and rsiClose1Value < closeRsiValue and rsiClose2Value < closeRsiValue // Strategy actions if (inTradeWindow and buyCondition) strategy.entry("Buy", strategy.long) if (inTradeWindow and closeCondition) strategy.close("Buy") // Plot RSI and overbought/oversold levels plotchar(rsiBuy1Value, title = "RSI-Buy1", color = color.green) plotchar(rsiBuy2Value, title = "RSI-Buy2", color = color.lime) plotchar(rsiClose1Value, title = "RSI-Close1", color = color.red) plotchar(rsiClose2Value, title = "RSI-Close2", color = color.fuchsia)