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Estratégia de negociação de seguimento de tendências do RSI neural dinâmico

Autora:ChaoZhang, Data: 2025-01-17 14:19:08
Tags:SMARSI

Dynamic Neural RSI Trend-Following Trading Strategy

Resumo

Esta estratégia é um sistema de negociação quantitativo baseado em médias móveis, indicador RSI e stop loss de trailing.

Princípios de estratégia

A estratégia usa uma média móvel simples de 200 dias (SMA) como linha de base para julgamento da tendência, combinada com o índice de força relativa (RSI) para gerar sinais de negociação. 1. Usa a SMA de 200 dias para julgar a tendência principal, considerando apenas posições longas quando o preço está acima da média 2. Identifica sinais de sobrevenda quando o RSI cai abaixo do limiar pré-definido (padrão 40) 3. Ativa a entrada longa quando ambas as condições são cumpridas e o período de espera desde a última saída (default 10 dias) decorreram 4. Protege os lucros durante a detenção da posição através de stop loss (default 5%) 5. Sair da posição quando o preço quebra abaixo do trailing stop ou da SMA de 200 dias

Vantagens da estratégia

Combina filtragem dupla de tendência e momento para melhorar a precisão da negociação
Utiliza o mecanismo de trailing stop para efetivamente bloquear os lucros
Definir intervalos de negociação para evitar negociações frequentes
Forte regulabilidade dos parâmetros para se adaptar a diferentes ambientes de mercado
Lógica de negociação clara, fácil de compreender e executar
Cálculos simples com alta eficiência computacional

Riscos estratégicos

O atraso da média móvel pode causar atrasos nos sinais de entrada e saída
O indicador RSI pode gerar falsos sinais em mercados variáveis
A taxa fixa de retenção pode não ser adequada a todos os ambientes de mercado
A otimização dos parâmetros pode levar a um sobreajuste
Poderá sofrer atrasos significativos em mercados altamente voláteis

Orientações para a otimização da estratégia

Introdução de percentagem de parada de atraso adaptada à volatilidade
Adicionar indicadores de volume como confirmação auxiliar
Substitua a média móvel simples pela média móvel exponencial para melhor sensibilidade
Incorporar indicadores de sentimento de mercado para otimizar o calendário das negociações
Desenvolver um mecanismo de otimização de parâmetros dinâmicos
Adicionar mecanismo de confirmação de estratégia de vários prazos

Resumo

Esta é uma estratégia de negociação quantitativa com estrutura completa e lógica clara. Ela busca retornos estáveis enquanto controla o risco combinando vários indicadores técnicos. Embora haja espaço para otimização, a estrutura básica tem boa praticidade e extensão. A estratégia é adequada para investidores de médio a longo prazo e se adapta bem a diferentes ambientes de mercado.

/*backtest
start: 2025-01-09 00:00:00
end: 2025-01-16 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/

//@version=5
strategy("200 SMA Crossover Strategy", overlay=false)

// Define inputs
smaLength = input.int(200, title="SMA Length")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiThreshold = input.float(40, title="RSI Threshold")
trailStopPercent = input.float(5.0, title="Trailing Stop Loss (%)")
waitingPeriod = input.int(10, title="Waiting Period (Days)")

// Calculate 200 SMA
sma200 = ta.sma(close, smaLength)

// Calculate RSI
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)

// Plot the 200 SMA and RSI
plot(sma200, color=color.blue, linewidth=2, title="200 SMA")
plot(rsi, color=color.purple, title="RSI", display=display.none)

// Define buy and sell conditions
var isLong = false
var float lastExitTime = na
var float trailStopPrice = na

// Explicitly declare timeSinceExit as float
float timeSinceExit = na(lastExitTime) ? na : (time - lastExitTime) / (24 * 60 * 60 * 1000)
canEnter = na(lastExitTime) or timeSinceExit > waitingPeriod

buyCondition = close > sma200 and rsi < rsiThreshold and canEnter

if (buyCondition and not isLong)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    trailStopPrice := na
    isLong := true

// Update trailing stop loss if long
if (isLong)
    trailStopPrice := na(trailStopPrice) ? close * (1 - trailStopPercent / 100) : math.max(trailStopPrice, close * (1 - trailStopPercent / 100))

// Check for trailing stop loss or sell condition
if (isLong and (close < trailStopPrice or close < sma200))
    strategy.close("Buy")
    lastExitTime := time
    isLong := false

// Plot buy and sell signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=(isLong and close < trailStopPrice) or close < sma200, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

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