Estratégia de acompanhamento de tendências com base no RSI e na média móvel ponderada


Data de criação: 2023-12-25 13:28:24 última modificação: 2023-12-25 13:28:24
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Estratégia de acompanhamento de tendências com base no RSI e na média móvel ponderada

Visão geral

Esta estratégia baseia-se em dois indicadores famosos: o indicador de força relativa (RSI) e a média móvel ponderada (WMA), que são usados para identificar tendências de mercado e acompanhar sua direção. O RSI é usado para determinar sobrecompra e sobrevenda, e o WMA é usado para determinar a tendência de preços, que, combinados, podem ser usados para filtrar efetivamente os sinais irrelevantes e aumentar a probabilidade de lucro. Esta é uma estratégia de médio e longo prazo, combinada com métodos de gerenciamento de fundos, que podem ajustar as posições de acordo com as perdas e ganhos.

Princípio da estratégia

Indicador RSI

O RSI é um dos mais conhecidos indicadores de sobrecompra e sobrevenda. Sua fórmula é:

\[RSI = 100 - \frac{100}{1+\frac{AvgGain}{AvgLoss}}\]

AvgGain é a soma do preço de fechamento maior que o preço de abertura no período determinado, dividido pelo número de dias. AvgLoss é a soma do valor absoluto do preço de fechamento menor que o preço de abertura, dividido pelo número de dias.

Esta estratégia define o ciclo RSI em 20 como um indicador para julgar a tendência. Quando o RSI é maior do que 60, ele produz um sinal de cabeçalho e quando é menor do que 40, ele produz um sinal de cabeçalho.

Média móvel ponderada WMA

A WMA é mais forte do que a SMA para ajustar os preços de curto prazo. A fórmula de cálculo é:

\[WMA = \frac{\sum_{i=1}^n w_i x_i}{\sum_{i=1}^n w_i}\]

w é o peso, que cresce exponencialmente com o aumento de i. A fórmula de peso utilizada por esta estratégia é:

\[w = \begin{cases} 100/(4+(n-4)*1.3), & i <= 3 \ 1.3*w, & i > 3 \end{cases}\]

Isto é, os últimos 3 dias têm o mesmo peso, depois cada dia anterior tem um aumento de 1,3 vezes. Isso pode enfatizar o impacto dos preços recentes.

A duração do WMA nesta estratégia é de 20 dias.

Sinais estratégicos

Sinais múltiplos: RSI > 60 e WMA 20 dias ROC < -1
Sinal de cabeça vazia: RSI < 40 e WMA 20 dias ROC > 1

A fórmula para o ROC de 20 dias da WMA é:

Então, o que é que você tem que fazer?

Vantagens estratégicas

  • Usando o RSI para avaliar a direção da tendência, evitar o esgotamento financeiro em mercados turbulentos
  • A WMA avalia as principais tendências em termos de redução do ruído, com base no aumento recente
  • Usado em combinação com RSI e WMA ROC, para filtrar efetivamente sinais não relacionados
  • Utilizando múltiplos ATRs de parada aleatória, o rastreamento de parada permite o bloqueio de lucro com flexibilidade
  • O método de gerenciamento de fundos pode ajustar o tamanho da posição de acordo com os ganhos e perdas e controlar o risco

Risco estratégico

  • Parâmetros de estratégia inadequados podem levar a transações frequentes, recomendando parâmetros de otimização
  • A configuração inadequada do ponto de parada pode aumentar os prejuízos
  • Como estratégia de acompanhamento de tendências, não é adequado para os mercados de liquidação de choques
  • Atenção às mudanças macroeconômicas e compensação manual, se necessário

Direção de otimização da estratégia

  • Teste o comprimento do RSI, o comprimento do WMA e o limite do ROC para encontrar a melhor combinação de parâmetros
  • Teste diferentes métodos de gestão de fundos para encontrar a melhor solução de ajuste de posição
  • Adicionar outros critérios de avaliação para filtrar mais sinais
  • Combinação de estratégias de stop loss para reduzir o risco de perdas individuais
  • Optimizar estratégias de parada para aumentar o lucro possível em uma tendência

Resumir

Esta estratégia utiliza um conjunto de dois indicadores para determinar a direção da tendência, o RSI e o WMA, para aproveitar os lucros das principais tendências. Ao mesmo tempo, o uso de gestão de fundos e estratégias de controle de risco de parada, tem um certo valor real.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-12-24 00:00:00
end: 2023-12-06 05:20:00
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/
// © gsanson66


//This code is based on RSI and a backed weighted MA
//@version=5
strategy("RSI + MA BACKTESTING", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.fixed, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, slippage=3)


//------------------------TOOL TIPS---------------------------//

t1 = "Choice between a Standard MA (SMA) or a backed-weighted MA (RWMA) which permits to minimize the impact of short term reversal. Default is RWMA."
t2 = "Value of RSI to send a LONG or a SHORT signal. RSI above 60 is a LONG signal and RSI below 40 is a SHORT signal."
t3 = "Rate of Change Value of selected MA to send a LONG or a SHORT signal. By default : ROC MA below -1 is a LONG signal and ROC MA above 1 is a SHORT signal"
t4 = "Threshold value to trigger trailing Take Profit. This threshold is calculated as a multiple of the ATR (Average True Range)."
t5 = "Percentage value of trailing Take Profit. This Trailing TP follows the profit if it increases, remaining selected percentage below it, but stops if the profit decreases."
t6 = "Each gain or losse (relative to the previous reference) in an amount equal to this fixed ratio will change quantity of orders."
t7 = "The amount of money to be added to or subtracted from orders once the fixed ratio has been reached."


//------------------------FUNCTIONS---------------------------//

//@function which calculate a retro weighted moving average to minimize the impact of short term reversal
rwma(source, length) =>
    sum = 0.0
    denominator = 0.0
    weight = 0.0
    weight_x = 100/(4+(length-4)*1.30)
    weight_y = 1.30*weight_x
    for i=0 to length - 1
        if i <= 3
            weight := weight_x
        else
            weight := weight_y
        sum := sum + source[i] * weight
        denominator := denominator + weight
    rwma = sum/denominator

//@function which permits the user to choose a moving average type
ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "RWMA" => rwma(source, length)

//@function Displays text passed to `txt` when called.
debugLabel(txt, color) =>
    label.new(bar_index, high, text = txt, color=color, style = label.style_label_lower_right, textcolor = color.black, size = size.small)

//@function which looks if the close date of the current bar falls inside the date range
inBacktestPeriod(start, end) => (time >= start) and (time <= end)


//--------------------------------USER INPUTS-------------------------------//

//Technical parameters
rsiLengthInput = input.int(20, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("RWMA", title="MA Type", options=["SMA", "RWMA"], group="MA Settings", inline="1", tooltip=t1)
maLenghtInput = input.int(20, minval=1, title="MA Length", group="MA Settings", inline="1")
rsiLongSignalValue = input.int(60, minval=1, maxval=99, title="RSI Long Signal", group="Strategy parameters", inline="3")
rsiShortSignalValue = input.int(40, minval=1, maxval=99, title="RSI Short Signal", group="Strategy parameters", inline="3", tooltip=t2)
rocMovAverLongSignalValue = input.float(-1, maxval=0, title="ROC MA Long Signal", group="Strategy parameters", inline="4")
rocMovAverShortSignalValue = input.float(1, minval=0, title="ROC MA Short Signal", group="Strategy parameters", inline="4", tooltip=t3)
//TP Activation and Trailing TP
takeProfitActivationInput = input.float(5, minval=1.0, title="TP activation in multiple of ATR", group="Strategy parameters", tooltip=t4)
trailingStopInput = input.float(3, minval=0, title="Trailing TP in percentage", group="Strategy parameters", tooltip=t5)
//Money Management
fixedRatio = input.int(defval=400, minval=1, title="Fixed Ratio Value ($)", group="Money Management", tooltip=t6)
increasingOrderAmount = input.int(defval=200, minval=1, title="Increasing Order Amount ($)", group="Money Management", tooltip=t7)
//Backtesting period
startDate = input(title="Start Date", defval=timestamp("1 Jan 2018 00:00:00"), group="Backtesting Period")
endDate = input(title="End Date", defval=timestamp("1 July 2024 00:00:00"), group="Backtesting Period")


//------------------------------VARIABLES INITIALISATION-----------------------------//

float rsi = ta.rsi(close, rsiLengthInput)
float ma = ma(close, maLenghtInput, maTypeInput)
float roc_ma = ((ma/ma[maLenghtInput]) - 1)*100
float atr = ta.atr(20)
var float trailingStopOffset = na
var float trailingStopActivation = na
var float trailingStop = na
var float stopLoss = na
var bool long = na
var bool short = na
var bool bufferTrailingStopDrawing = na
float theoreticalStopPrice = na
bool inRange = na
equity = math.abs(strategy.equity - strategy.openprofit)
strategy.initial_capital = 50000
var float capital_ref = strategy.initial_capital
var float cashOrder = strategy.initial_capital * 0.95


//------------------------------CHECKING SOME CONDITIONS ON EACH SCRIPT EXECUTION-------------------------------//

//Checking if the date belong to the range
inRange := true

//Checking performances of the strategy
if equity > capital_ref + fixedRatio
    spread = (equity - capital_ref)/fixedRatio
    nb_level = int(spread)
    increasingOrder = nb_level * increasingOrderAmount
    cashOrder := cashOrder + increasingOrder
    capital_ref := capital_ref + nb_level*fixedRatio
if equity < capital_ref - fixedRatio
    spread = (capital_ref - equity)/fixedRatio
    nb_level = int(spread)
    decreasingOrder = nb_level * increasingOrderAmount
    cashOrder := cashOrder - decreasingOrder
    capital_ref := capital_ref - nb_level*fixedRatio

//Checking if we close all trades in case where we exit the backtesting period
if strategy.position_size!=0 and not inRange
    debugLabel("END OF BACKTESTING PERIOD : we close the trade", color=color.rgb(116, 116, 116))
    strategy.close_all()
    bufferTrailingStopDrawing := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na
    trailingStop := na
    short := false
    long := false


//------------------------------STOP LOSS AND TRAILING STOP ACTIVATION----------------------------//

// We handle the stop loss and trailing stop activation 
if (low <= stopLoss or high >= trailingStopActivation) and long
    if high >= trailingStopActivation
        bufferTrailingStopDrawing := true
    else if low <= stopLoss
        long := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na
if (low <= trailingStopActivation or high >= stopLoss) and short
    if low <= trailingStopActivation
        bufferTrailingStopDrawing := true
    else if high >= stopLoss
        short := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na


//-------------------------------------TRAILING STOP--------------------------------------//

// If the traling stop is activated, we manage its plotting with the bufferTrailingStopDrawing
if bufferTrailingStopDrawing and long
    theoreticalStopPrice := high - trailingStopOffset * syminfo.mintick
    if na(trailingStop)
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if theoreticalStopPrice > trailingStop
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if low <= trailingStop
        trailingStop := na
        bufferTrailingStopDrawing := false
        long := false
if bufferTrailingStopDrawing and short
    theoreticalStopPrice := low + trailingStopOffset * syminfo.mintick
    if na(trailingStop)
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if theoreticalStopPrice < trailingStop
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if high >= trailingStop
        trailingStop := na
        bufferTrailingStopDrawing := false
        short := false


//---------------------------------LONG CONDITION--------------------------//

if rsi >= 60 and roc_ma <= rocMovAverLongSignalValue and inRange and not long
    if short
        bufferTrailingStopDrawing := false
        stopLoss := na
        trailingStopActivation := na
        trailingStop := na
        short := false
    trailingStopActivation := close + takeProfitActivationInput*atr
    trailingStopOffset := (trailingStopActivation * trailingStopInput/100) / syminfo.mintick
    stopLoss := close - 3*atr
    long := true
    qty = cashOrder/close
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty)
    strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = stopLoss, trail_price = trailingStopActivation,
                 trail_offset = trailingStopOffset)


//--------------------------------SHORT CONDITION-------------------------------//

if rsi <= 40 and roc_ma >= rocMovAverShortSignalValue and inRange and not short
    if long
        bufferTrailingStopDrawing := false
        stopLoss := na
        trailingStopActivation := na
        trailingStop := na
        long := false
    trailingStopActivation := close - takeProfitActivationInput*atr
    trailingStopOffset := (trailingStopActivation * trailingStopInput/100) / syminfo.mintick
    stopLoss := close + 3*atr
    short := true
    qty = cashOrder/close
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty)
    strategy.exit("Exit Short", "Short", stop = stopLoss, trail_price = trailingStopActivation,
                 trail_offset = trailingStopOffset)


//--------------------------------PLOTTING ELEMENT---------------------------------//

// Plotting of element in the graph
plotchar(rsi, "RSI", "", location.top, color.rgb(0, 214, 243))
plot(ma, "MA", color.rgb(219, 219, 18))
plotchar(roc_ma, "ROC MA", "", location.top, color=color.orange)
// Visualizer trailing stop and stop loss movement
plot(stopLoss, "SL", color.red, 3, plot.style_linebr)
plot(trailingStopActivation, "Trigger Trail", color.green, 3, plot.style_linebr)
plot(trailingStop, "Trailing Stop",  color.blue, 3, plot.style_linebr)