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Tendência de alta baseada no RSI seguindo a estratégia

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-25 14:32:19
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Resumo

Esta estratégia é projetada com base no indicador do Índice de Força Relativa (RSI) para comprar em pontos baixos do RSI e tirar lucro e parar a perda em pontos altos do RSI. Gerar sinais de compra quando o RSI cai abaixo da linha de sobrevenda e sinais de venda quando o RSI sobe acima da linha de sobrecompra. A estratégia é otimizada para rastrear tendências com controle de risco eficaz.

Estratégia lógica

A estratégia usa o indicador RSI para determinar se uma ação está sobrevalorizada ou subvalorizada. O RSI combinado com linhas de sobrecompra e sobrevenda forma sinais de compra e venda. Especificamente, se o RSI cruzar acima da linha de 20 sobrevenda, um sinal de compra é gerado; se o RSI cruzar abaixo da linha de 80 sobrecompra, um sinal de venda é gerado.

Após a entrada de uma posição longa, a estratégia define um stop loss inicial para controlar o risco de queda. Ao mesmo tempo, duas linhas de lucro com índices diferentes são definidas para obter lucros em lotes e bloquear lucros. Especificamente, 50% da posição obterá lucro primeiro a 3% acima do preço de entrada; em seguida, a posição restante de 50% obterá lucro a 5% acima do preço de entrada.

A estratégia utiliza efetivamente o indicador RSI para determinar o tempo de entrada.

Vantagens

  • Utilize o indicador RSI para determinar posições longas/cortas e evitar negociações às cegas
  • Parâmetros RSI otimizados para melhor efeito do indicador
  • O conceito razoável de dupla captação de lucros permite captar lucros em lotes para obter mais lucros
  • O stop loss inicial e o trailing stop loss evitam perdas enormes

Riscos

  • Desempenho fraco num mercado de alta que não pode sustentar lucros
  • A probabilidade de sinais incorretos do RSI existe e pode aumentar as perdas decorrentes de um julgamento inadequado do sinal
  • Risco de que as paradas não possam ser desencadeadas se os pontos de paragem de perdas forem definidos demasiado profundos
  • Risco de perdas aumentadas sem limite de tempos e proporções de pirâmide

Melhorias

  • Adicionar outros indicadores para filtrar os sinais RSI e melhorar a precisão
  • Estabelecer limites para os tempos e proporções de pirâmide
  • Efeitos do ensaio de diferentes parâmetros do RSI
  • Otimizar o stop loss e obter pontos de lucro para reduzir os riscos

Resumo

A estratégia utiliza o RSI para julgar a condição do mercado e tem uma configuração razoável de stop loss e take profit. Pode determinar efetivamente a tendência do mercado e controlar os riscos de negociação, adequado como uma tendência de alta após a estratégia. Filtragem de sinal, teste de parâmetros, otimização de stop loss etc. podem melhorar ainda mais a estabilidade da estratégia.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-24 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/

//@version=5

strategy(title='RSI Long Strategy', overlay=true, pyramiding=5, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
strat_dir_input = input.string(title='Strategy Direction', defval='long', options=['long', 'short', 'all'])
strat_dir_value = strat_dir_input == 'long' ? strategy.direction.long : strat_dir_input == 'short' ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
//INPUTS


length = input(21)
overSold = input(20)
overBought = input(80)
p = close

vrsi = ta.rsi(p, length)
price = close
var bool long = na
var bool short = na

long := ta.crossover(vrsi, overSold)
short := ta.crossunder(vrsi, overBought)

var float last_open_long = na
var float last_open_short = na

last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])
mpoint=(last_open_long+last_open_short)/2

entry_value = last_open_long
entry_value1 = last_open_short

// Rounding levels to min tick
nround(x) =>
    n = math.round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick
    n
//
disp_panels = input(true, title='Display info panels?')
fibs_label_off = input(40, title='fibs label offset')
fibs_label_size = input.string(size.normal, options=[size.tiny, size.small, size.normal, size.large, size.huge], title='fibs label size')
r1_x = timenow + math.round(ta.change(time) * fibs_label_off)
r1_y = last_open_short
text1 = 'High : ' + str.tostring(nround(last_open_short))
s1_y = last_open_long
text3 = 'low : ' + str.tostring(nround(last_open_long))

R1_label = disp_panels ? label.new(x=r1_x, y=r1_y, text=text1, xloc=xloc.bar_time, yloc=yloc.price, color=color.orange, style=label.style_label_down, textcolor=color.black, size=fibs_label_size) : na
S1_label = disp_panels ? label.new(x=r1_x, y=s1_y, text=text3, xloc=xloc.bar_time, yloc=yloc.price, color=color.lime, style=label.style_label_up, textcolor=color.black, size=fibs_label_size) : na

label.delete(R1_label[1])
label.delete(S1_label[1])
//
plot(mpoint, title='avreage', color=color.new(color.red, 40), style=plot.style_linebr, linewidth=3, trackprice=true, offset=-9999)
plot(last_open_short, title='high', color=color.new(color.red, 40), style=plot.style_linebr, linewidth=3, trackprice=true, offset=-9999)
plot(last_open_long, title='low', color=color.new(color.blue, 40), style=plot.style_linebr, linewidth=3, trackprice=true, offset=-9999)
//
trend = input(false)
if barstate.islast and trend == true
    line z = line.new(bar_index[1], last_open_short[1], bar_index, last_open_short, extend=extend.both, color=color.red, style=line.style_dashed, width=1)
    line f = line.new(bar_index[1], mpoint[1], bar_index, mpoint, extend=extend.both, color=color.blue, style=line.style_dashed, width=1)
    line w = line.new(bar_index[1], last_open_long[1], bar_index, last_open_long, extend=extend.both, color=color.green, style=line.style_dashed, width=1)
    line.delete(z[1])
    line.delete(f[1])
    line.delete(w[1])
    
//bu = ta.crossover(close, mpoint)
//sz = ta.crossunder(close, mpoint)
//bu1 = ta.crossover(close, last_open_short)
sz1 = ta.crossunder(close, last_open_short)
bu2 = ta.crossover(close, last_open_long)
//sz2 = ta.crossunder(close, last_open_long)
//plotshape(sz, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0), size=size.tiny)
//plotshape(bu, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.blue, 0), size=size.tiny)
//plotshape(sz1, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny)
//plotshape(bu1, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.tiny)
//plotshape(sz2, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny)
//plotshape(bu2, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.tiny)

l = bu2
s = sz1 
if l
    strategy.entry('buy', strategy.long)
if s
    strategy.entry('sell', strategy.short)
per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1 = input.int(title=' qty_percent1', defval=50, minval=1)
q2 = input.int(title=' qty_percent2', defval=50, minval=1)
tp1 = input.float(title=' Take profit1', defval=3, minval=0.01)
tp2 = input.float(title=' Take profit2', defval=5, minval=0.01)
//tp4 = input.float(title=' Take profit4', defval=5, minval=0.01)
strategy.exit('x1', qty_percent=q1, profit=per(tp1), loss=los)
strategy.exit('x2', qty_percent=q2, profit=per(tp2), loss=los)
Mais.

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