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La stratégie de l'indicateur de divergence des IRS

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-01-25 11:49:36 Je vous en prie.
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Résumé

La logique de la stratégie

L'indicateur de base de cette stratégie est le RSI. Il analyse la divergence entre l'indicateur RSI et le prix.

Plus précisément, lorsque l'indice RSI forme un minimum relativement bas tandis que le prix forme un minimum relativement élevé, il s'agit d'une divergence haussière entre l'indice RSI et le prix. Cela implique que le prix peut s'inverser vers le haut. La stratégie établira une position longue à ce stade.

En capturant ces divergences entre l'indicateur de volatilité et le prix, la stratégie peut détecter en temps opportun les opportunités d'inversions de prix et atteindre un achat bas et une vente élevée.

Les avantages

La stratégie RSI Divergence présente les avantages suivants:

  1. Les divergences entre l'indicateur RSI et le prix impliquent souvent un renversement de tendance imminent, ce qui est un signal prédictif très efficace.

  2. En établissant des positions à des points de divergence, il est en mesure d'acheter à des prix relativement bas et de vendre à des prix relativement élevés, conformément aux meilleures pratiques de négociation quantitative.

  3. Les paramètres principaux sont juste la période RSI et la période lookback, qui est très simple et facile à optimiser.

Les risques

La stratégie RSI Divergence comporte également certains risques:

  1. Les signaux de divergence peuvent être de faux signaux. Les divergences entre le RSI et le prix ne conduisent pas nécessairement à des renversements de prix réels. Parfois, ils forment également de faux renversements, conduisant à des pertes commerciales. Un stop loss raisonnable doit être défini pour contrôler les risques.

  2. Une mauvaise performance sur les marchés en tendance. Lorsque le prix montre une tendance directionnelle claire, l'espace de profit de cette stratégie serait relativement petit. Il est préférable de désactiver temporairement la stratégie dans ce cas et d'attendre de nouveaux marchés en évolution.

  3. Risque de pyramide. La stratégie a fixé des paramètres de pyramide. En cas de transactions perdantes consécutives, elle peut accélérer le retrait du compte. La taille de la position et le stop loss doivent être contrôlés pour atténuer le risque.

Améliorations

La stratégie peut également être optimisée dans les aspects suivants:

  1. Combinez d'autres indicateurs pour le filtrage des signaux. MACD, KDJ et d'autres indicateurs peuvent être ajoutés pour vérifier les points de divergence du RSI, filtrant certains faux signaux et améliorant le taux de gain de la stratégie.

  2. Optimiser les paramètres du RSI. Différentes périodes de RSI peuvent être testées pour trouver celle qui correspond le mieux aux caractéristiques du produit. Généralement entre 6 et 15 fonctionne bien.

  3. Optimiser la période de réflexion. La période de réflexion affecte directement la fréquence de trading de la stratégie. Différentes valeurs peuvent être testées pour trouver la fréquence optimale, généralement entre 5 et 15 est une bonne plage.

  4. Ajouter une logique de stop loss. Des méthodes de stop loss raisonnables comme ATR trailing stop loss peuvent être mises en œuvre pour réduire rapidement les pertes lorsqu'elles sont encourues. Cela peut contrôler efficacement le risque de la stratégie.

Conclusion


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//study(title="Divergence Indicator", format=format.price)
//GOOGL setting  5 , close, 3 , 1  profitLevel at 75 shows win rate  87.21 %  profit factor 7.059
//GOOGL setting  8 , close, 3 , 1  profitLevel at 80 shows win rate  86.57 %  profit factor 18.96 
//SPY setting    5, close , 3, 3  profitLevel at 70  , shows win rate 80.34%  profit factor 2.348
strategy(title="RSI Divergence Indicator", overlay=false,pyramiding=2, default_qty_value=2,   default_qty_type=strategy.fixed, initial_capital=10000, currency=currency.USD)

len = input(title="RSI Period", minval=1, defval=9)
src = input(title="RSI Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=3)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=1)
takeProfitRSILevel = input(title="Take Profit at RSI Level", minval=70, defval=80)

rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=60)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=5)
plotBull = input(title="Plot Bullish", defval=true)
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bullish", defval=true)
plotBear = input(title="Plot Bearish", defval=true)
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bearish", defval=false)

//useTrailStopLoss = input(false, title="Use Trailing Stop Loss")

sl_type = input("NONE", title="Trailing StopLoss Type", options=['ATR','PERC', 'NONE'])

stopLoss = input(title="Stop Loss%", defval=5, minval=1)

atrLength=input(14, title="ATR Length (for Trailing stop loss)")
atrMultiplier=input(3.5, title="ATR Multiplier (for Trailing stop loss)")


bearColor = color.purple
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 = rsi(src, len)

plot(osc, title="RSI", linewidth=2, color=#8D1699)
hline(50, title="Middle Line", linestyle=hline.style_dotted)
obLevel = hline(70, title="Overbought", linestyle=hline.style_dotted)
osLevel = hline(30, title="Oversold", linestyle=hline.style_dotted)
fill(obLevel, osLevel, title="Background", color=#9915FF, transp=90)

plFound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true

_inRange(cond) =>
    bars = barssince(cond == true)
    rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish

// Osc: Higher Low
oscHL = osc[lbR] > valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Lower Low
priceLL = low[lbR] < valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

bullCond = plotBull and priceLL and oscHL and plFound

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] < valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Higher Low
priceHL = low[lbR] > valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

hiddenBullCond = plotHiddenBull and priceHL and oscLL and plFound

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
	 )

longCondition=bullCond or hiddenBullCond
//? osc[lbR] : na  
//hiddenBullCond
strategy.entry(id="RSIDivLE", long=true,  when=longCondition)


//Trailing StopLoss
////// Calculate trailing SL
/////////////////////////////////////////////////////
sl_val = sl_type == "ATR"      ? stopLoss * atr(atrLength) : 
         sl_type == "PERC" ? close * stopLoss / 100 : 0.00

trailing_sl = 0.0
trailing_sl :=   strategy.position_size>=1 ?  max(low  - sl_val, nz(trailing_sl[1])) :  na

//draw initil stop loss
//plot(strategy.position_size>=1 ? trailing_sl : na, color = color.blue , style=plot.style_linebr,  linewidth = 2, title = "stop loss")
//plot(trailing_sl, title="ATR Trailing Stop Loss", style=plot.style_linebr, linewidth=1, color=color.purple, transp=30)
//Trailing StopLoss
////// Calculate trailing SL
/////////////////////////////////////////////////////


//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish

// Osc: Lower High
oscLH = osc[lbR] < valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Higher High
priceHH = high[lbR] > valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

bearCond = plotBear and priceHH and oscLH and phFound

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] > valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Lower High
priceLH = high[lbR] < valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

hiddenBearCond = plotHiddenBear and priceLH and oscHH and phFound

plot(
	 phFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bearish",
	 linewidth=2,
	 color=(hiddenBearCond ? hiddenBearColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 hiddenBearCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bearish Label",
	 text=" H Bear ",
	 style=shape.labeldown,
	 location=location.absolute,
	 color=bearColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )
longCloseCondition=crossover(osc,takeProfitRSILevel) or bearCond
strategy.close(id="RSIDivLE", comment="Close All="+tostring(close - strategy.position_avg_price, "####.##"), when= abs(strategy.position_size)>=1  and  sl_type == "NONE" and longCloseCondition)

//close all on stop loss
strategy.close(id="RSIDivLE", comment="TSL="+tostring(close - strategy.position_avg_price, "####.##"),  when=abs(strategy.position_size)>=1 and (sl_type == "PERC"   or sl_type == "ATR" ) and crossunder(close, trailing_sl)  )  //close<ema55 and rsi5Val<20 //ema34<ema55  //close<ema89


// Calculate start/end date and time condition
startDate  = input(timestamp("2019-01-01T00:00:00"), type = input.time)
finishDate = input(timestamp("2021-01-01T00:00:00"), type = input.time)
 
time_cond  = time >= startDate and time <= finishDate


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