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Stratégie de négociation à court terme basée sur RSI et SMA

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-01 10h35
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Résumé

Cette stratégie s'appelle Short-Term RSI et SMA Percentage Change. Elle utilise des indicateurs techniques communs tels que le RSI et la moyenne mobile pour déterminer l'entrée et la sortie des transactions. Le RSI est un oscillateur de momentum qui a une valeur comprise entre 0 et 100, où une valeur supérieure à 70 est considérée comme surachetée et inférieure à 30 survendue. Le SMA est une moyenne mobile simple qui peut refléter les tendances des prix à court et à long terme. Cette stratégie construit des signaux d'entrée et de sortie basés sur ces deux indicateurs, et les tests de retour montrent qu'elle peut obtenir de bonnes performances.

La logique de la stratégie

Lorsque le RSI est supérieur à 50, il est considéré comme un signal haussier. Cela indique que le marché est en équilibre avec la zone haussière. Lorsque la SMA de 9 jours est supérieure à la SMA de 100 jours, cela signifie que la tendance à court terme est meilleure que la tendance à long terme, et nous pouvons entrer dans une position longue. En outre, si la SMA de 9 jours à court terme a un changement relatif de plus de 6% par rapport au prix, cela indique une accélération de la tendance à court terme, ce qui est également un signal d'entrée.

Si vous êtes déjà dans une position longue, cette stratégie utilisera le stop de trail SAR parabolique pour verrouiller les bénéfices.

Analyse des avantages

Cette stratégie combine des indicateurs de tendance et des oscillateurs, de sorte qu'il peut entrer sur le marché lorsqu'une tendance claire apparaît, tout en évitant les périodes où le marché est en renversement, réduisant considérablement le risque de trading.

Les tests antérieurs montrent que cette stratégie peut profiter de tendances à court terme assez évidentes avec de bons résultats.

Analyse des risques

Cette stratégie repose sur des indicateurs tels que le RSI et le SMA, qui ont un certain retard.

En outre, le trading à haute fréquence entraîne des coûts de trading plus élevés.

Directions d'optimisation

Cette stratégie peut envisager d'incorporer davantage d'indicateurs pour déterminer les signaux d'entrée et de sortie, tels que l'ajout d'indicateurs de volume pour éviter de fausses ruptures.

En outre, l'optimisation peut être effectuée sur les produits de trading, les paramètres de cycle pour trouver la meilleure combinaison de paramètres.

Conclusion

Cette stratégie Short-term RSI et SMA Percentage Change utilise de manière complète des indicateurs techniques communs tels que le RSI et le SMA pour construire une stratégie de trading à court terme. Elle peut saisir des tendances à court terme assez évidentes pour réaliser des bénéfices, tout en ayant des arrêts pour verrouiller les bénéfices. Cette stratégie convient aux investisseurs qui aiment le trading à haute fréquence, mais le risque d'inversion rapide du marché nécessite également une attention. Avec une optimisation supplémentaire, cette stratégie peut obtenir de meilleurs résultats.


/*backtest
start: 2024-01-24 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © Coinrule

//@version=5
strategy("Short Term RSI and SMA Percentage Change",
         overlay=true,
         initial_capital=1000,
         process_orders_on_close=true,
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
         default_qty_value=100,
         commission_type=strategy.commission.percent,
         commission_value=0.1)

showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 5, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0

//==================================Buy Conditions============================================

//RSI
length = input(14)
rsi = ta.rsi(close, length)
buyCondition1 = rsi > 50

//MA
SMA9 = ta.sma(close, 9)
SMA100 = ta.sma(close, 100)
plot(SMA9, color = color.green)
plot(SMA100, color = color.blue)
buyCondition2 = (SMA9 > SMA100)

//Calculating MA Percentage Change
buyMA = (close/SMA9)
buyCondition3 = buyMA >= 0.06

if (buyCondition1 and buyCondition2 and buyCondition3 and timePeriod) //and buyCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long)

//==================================Sell Conditions============================================

// Configure trail stop level with input options
longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01
shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01

// Determine trail stop loss prices
longStopPrice = 0.0
shortStopPrice = 0.0

longStopPrice := if strategy.position_size > 0
    stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
    math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0

shortStopPrice := if strategy.position_size < 0
    stopValue = close * (1 + shortTrailPerc)
    math.min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
    999999
    
strategy.exit('Exit', stop = longStopPrice, limit = shortStopPrice)


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