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As bandas de Bollinger e a estratégia de combinação do RSI

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-06 09:41:30
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Resumo

A estratégia é chamada de Bollinger Bands e RSI Double Confirmation Strategy.

Estratégia lógica

A estratégia baseia-se principalmente em dois indicadores: as bandas de Bollinger e o RSI.

  1. As Bandas de Bollinger contêm banda superior, banda média e banda inferior, que são construídas calculando a média móvel e o desvio padrão durante um determinado período.

  2. O RSI é usado para determinar o momento do rebote inferior e o callback superior.

Os sinais de negociação para esta estratégia são:

  1. Sinal de compra: Fechar o preço cruza acima da faixa inferior + RSI abaixo de 30
  2. Signais de venda: Fechar os preços abaixo da faixa superior + RSI acima de 70

Isto evita que os falsos sinais dependam de um único indicador e permite uma estratégia mais fiável de baixa compra e alta venda.

Análise das vantagens

  1. A combinação de Bandas de Bollinger e RSI fornece uma confirmação dupla para os sinais e evita uma falha de ruptura.
  2. O RSI determina os níveis de sobrecompra e sobrevenda, as Bandas de Bollinger determinam os níveis de ruptura, melhorando a precisão da decisão.
  3. Os parâmetros Bollinger Bands e RSI podem ser ajustados para diferentes mercados, resultando numa forte adaptabilidade.
  4. Monitorização em tempo real do preço em relação às Bandas de Bollinger, sem atraso de tempo.
  5. Conseguir baixas compras e altas vendas, acompanhando as tendências do mercado com grande espaço de lucro.

Análise de riscos

  1. A selecção inadequada do desvio-padrão das bandas de Bollinger pode conduzir a sinais demasiado frequentes ou demasiado poucos.
  2. As configurações incorretas dos parâmetros do RSI podem perder o melhor momento de entrada e saída.
  3. Relativamente baixa frequência de sinal, pode não ser capaz de abrir posições por um longo tempo.
  4. Incapaz de determinar a direcção da tendência, com risco de gerar sinais de reversa.

Soluções de gestão de riscos:

  1. Otimizar os parâmetros das Bandas de Bollinger e do RSI para encontrar a melhor combinação.
  2. Incorporar outros indicadores para determinar a tendência e a qualidade do sinal.
  3. Ajustar adequadamente o tamanho das posições para controlar as perdas de transações individuais.

Orientações de otimização

  1. Incorporar média móvel para determinar a direção da tendência e evitar sinais de reversa.
  2. Adicionar estratégias de stop loss como trailing stop para evitar a ampliação das perdas.
  3. Adicione mecanismos de dimensionamento de posições à pirâmide ao longo das tendências e bloqueie lucros de curto prazo.
  4. Realizar a otimização de parâmetros para dados de alta frequência para melhorar a qualidade do sinal.
  5. Introduzir modelos de aprendizagem de máquina para avaliar a qualidade do sinal e reduzir os falsos sinais.

Resumo

A estratégia realiza compras baixas e vendas altas através do mecanismo de verificação dupla de Bollinger Bands e RSI, reduzindo sinais falsos e evitando perder o melhor momento de entrada. Enquanto isso, o design parametrizado aumenta a capacidade de adaptação e o espaço de otimização. Mas ainda há alguns riscos que precisam de otimização adicional para melhorar a estabilidade.


/*backtest
start: 2024-01-06 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © samuelarbos

//@version=4
strategy("Estrategia de Bandas de Bollinger y RSI", overlay=true)

// Definimos los parámetros de las bandas de Bollinger
source = input(close, title="Precio base")
length = input(20, minval=1, title="Longitud")
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Desviación estándar")

// Calculamos las bandas de Bollinger
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Definimos el RSI y sus parámetros
rsi_source = input(close, title="RSI Fuente")
rsi_length = input(14, minval=1, title="RSI Longitud")
rsi_overbought = input(70, minval=0, maxval=100, title="RSI Sobrecompra")
rsi_oversold = input(30, minval=0, maxval=100, title="RSI Sobrevendido")

// Calculamos el RSI
rsi = rsi(rsi_source, rsi_length)

// Definimos las señales de compra y venta
buy_signal = crossover(close, lower) and rsi < rsi_oversold
sell_signal = crossunder(close, upper) and rsi > rsi_overbought

// Compramos cuando se da la señal de compra
if (buy_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    
// Vendemos cuando se da la señal de venta
if (sell_signal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)


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