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Uma estratégia de negociação de reversão do RSI

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-30 17:06:45
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Resumo

Esta estratégia identifica condições de mercado de sobrecompra e sobrevenda usando o indicador RSI para ficar curto em crossovers de baixa em zonas de sobrecompra e ficar longo em crossovers de alta em zonas de sobrevenda.

Estratégia lógica

Os sinais de negociação desta estratégia são gerados com base em cruzamentos de alta / baixa do indicador RSI. O indicador RSI normalmente usa 30 como a linha de sobrevenda e 70 como a linha de sobrecompra. Quando a linha RSI cruza acima da linha de sobrevenda, um sinal de compra é gerado. Quando a linha RSI cruza abaixo da linha de sobrecompra, um sinal de venda é gerado. Com base nessa lógica, a estratégia identifica zonas de sobrecompra e sobrevenda e gera os sinais longos / curtos correspondentes.

Após a entrada de uma posição, a estratégia usa paradas percentual de trailing, atualizando continuamente o preço mais alto / mais baixo alcançado e trailing uma porcentagem fixa longe disso como o stop loss.

Análise das vantagens

As vantagens desta estratégia incluem:

A utilização do RSI para identificar os níveis de sobrecompra/supervenda é uma técnica de negociação madura para capturar de forma fiável os pontos de virada do mercado.
O uso de crossovers bullish/bearish filtra alguns sinais falsos e torna a negociação mais confiável.
As paradas de tendência bloqueiam os lucros tanto quanto possível, enquanto também têm paradas rápidas para conter perdas por negociação.
Os níveis fixos de TP/SL também controlam eficazmente o risco por transacção.
No geral, a lógica é simples e clara, fácil de entender e implementar, adequada para iniciantes.

Análise de riscos

Os riscos desta estratégia incluem:

Os sinais RSI podem ser falsos, com alta chance de falha do padrão, levando ao gatilho de stop loss.
O TP/SL fixo não pode adaptar-se à volatilidade do mercado, pode reduzir os lucros ou permitir perdas.
Percentagem de atraso apenas segue o preço mais alto / mais baixo, pode ser muito agressivo deixando lucros para trás.
O risco de sobreajuste como parâmetros poderia ser otimizado apenas para dados históricos.
Frequência elevada de transacções aumentando os custos de transacções e o deslizamento.

Orientações de otimização

Possíveis formas de melhorar a estratégia:

Otimizar os parâmetros do RSI para melhores resultados.
Adicionar indicadores de filtro para maior precisão do sinal.
Previsão de prejuízos/benefícios adaptativos baseados na volatilidade do mercado.
Limitar a frequência do comércio para reduzir os custos de transacção.
Adicionar o tamanho da posição para limitar as perdas por transação.
Testes de regresso num período de tempo mais longo para testar a estabilidade.

Conclusão

Em resumo, esta é uma estratégia de reversão típica que usa o RSI para identificar sobrecompra/supervenda, com cruzamento touro/urso como sinais. Paradas de tendência e TP/SL fixos gerenciam o risco. A lógica é simples e fácil de implementar, adequada para iniciantes.

/*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"}]
*/

// LOVE JOY PEACE PATIENCE KINDNESS GOODNESS FAITHFULNESS GENTLENESS SELF-CONTROL 
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// Author: © JoshuaMcGowan
// Taken from https://www.tradingview.com/script/GbZGYi6l-Adding-some-essential-components-to-a-prebuilt-RSI-strategy/
// Just updated to compile in version 4. 

//@version=4

strategy("Adding some essential components to a prebuilt RSI strategy", overlay=true)

/////////////// Component Code Start ///////////////

testStartYear = input(2011, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(8, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(2100, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(9, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(29, "Backtest Stop Day")
// testStopDay = testStartDay + 1
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)

// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)

testPeriod() => true
    
/////////////// Component Code Stop ///////////////

// Replace RSI Component, Long/Short, and Long Signal/Short Signal conditions with your trade setup components.
///////////// RSI component /////////////

length = input( 14 )
overSold = input( 30 )
overBought = input( 70 )
price = close

vrsi = rsi(price, length)
notna = not na(vrsi)

/////////////// STRATEGY ///////////////

ts = input(99999, "Trailing Stop") / 100
tp = input(99999, "Take Profit") / 100
sl = input(99999, "Stop Loss") / 100

// Update this with your setup. 
long = notna and crossover(vrsi, overSold)
short = notna and crossunder(vrsi, overBought)

last_long = 0
last_short = 0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

// Update this to reflect your setup. 
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

float last_open_long_signal = 0
float last_open_short_signal = 0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0
last_short_signal = 0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

float last_high = 0
float last_low = 0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

long_ts = not na(last_high) and high <= (last_high - ts) //and high >= last_open_long_signal
short_ts = not na(last_low) and low >= (last_low + ts) //and low <= last_open_short_signal

long_tp = high >= (last_open_long_signal + tp)
short_tp = low <= (last_open_short_signal - tp)

long_sl = low <= (last_open_long_signal - sl)
short_sl = high >= (last_open_short_signal + sl)

leverage = input(200, "Leverage")
long_call = last_open_long_signal - (0.8 + 0.2 * (1/leverage)) / leverage * last_open_long_signal
short_call = last_open_short_signal + (0.78 + 0.2 * (1/leverage)) / leverage * last_open_short_signal
long_call_signal = low <= long_call
short_call_signal = high >= short_call

if testPeriod()
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_signal)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_signal)

    // plot(long_call, color=color.red)
    // plot(short_call, color=color.green)
    strategy.close("Long", when=long_call_signal)
    strategy.close("Short", when=short_call_signal)
    strategy.close("Long", when=long_tp)
    strategy.close("Short", when=short_tp)
    strategy.close("Long", when=long_sl)
    strategy.close("Short", when=short_sl)
    strategy.close("Long", when=long_ts)
    strategy.close("Short", when=short_ts)

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