Estrategia de trading de reversión basada en el indicador RSI estocástico
Fecha de creación:
2023-09-13 18:00:13
Última modificación:
2023-09-13 18:00:13
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ChaoZhang
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Esta estrategia se llama estrategia de inversión basada en el indicador RSI estocástico. La estrategia utiliza el indicador RSI estocástico para identificar el fenómeno de sobrecompra y sobreventa y realizar inversiones cuando se produce una reversión en las zonas extremas de sobrecompra y sobreventa.
El indicador Stochastic RSI se calcula de la siguiente manera: los datos del indicador RSI se toman como entrada para el cálculo de Stochastic y se obtienen las señales de las líneas K y D. Esto refleja el exceso de compra y venta del indicador RSI.
La lógica de la transacción es la siguiente:
Calcula el RSI rápido para capturar el exceso de compra y venta.
El promedio móvil ponderado del RSI, obtenido de la señal de la línea K en el RSI estocástico.
La línea K produce una señal de compra al atravesar su promedio móvil; y una señal de venta al atravesarla.
Cuando la línea K se acerca a una zona de sobrecompra o de sobreventa, se produce una señal de inversión y se considera la posibilidad de realizar una inversión.
La ventaja de esta estrategia es que utiliza el indicador Stochastic RSI para identificar puntos de reversión. Sin embargo, se necesita optimizar la combinación de parámetros y evitar el exceso de comercio. La estrategia de stop loss también es esencial.
En general, el RSI estocástico es un método común y práctico para determinar el momento de la reversión. Sin embargo, los comerciantes deben mantener el juicio de las grandes tendencias y evitar perseguir las altas y bajas en la reversión.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-09-05 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 5m
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/
// © MightyZinger
//@version=4
strategy(shorttitle="MZ SRSI",title="MightyZinger SRSI Strategy", overlay=false, pyramiding=1, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=5,commission_value=0.1)
//heiking ashi calculation
UseHAcandles = input(true, title="Use Heikin Ashi Candles in Algo Calculations")
////
// === /INPUTS ===
// === BASE FUNCTIONS ===
haClose = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close) : close
haOpen = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, open) : open
haHigh = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, high) : high
haLow = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, low) : low
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2021, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 12, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 30, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2021, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
src = UseHAcandles ? haClose : input(close, title="Source")
TopBand = input(80, step=0.01)
LowBand = input(20, step=0.01)
lengthRSI = input(2, minval=1,title="RSI Length")
lengthMA = input(50, minval=1,title="MA Length")
lengthRSI_MA= input(5, minval=1,title="RSI MA Length")
//RSI Source
maType = input(title="MA Type", type=input.string, defval="LRC", options=["SMA","EMA","DEMA","TEMA","LRC","WMA","MF","VAMA","TMA","HMA", "JMA", "Kijun v2", "EDSMA","McGinley"])
rsiMaType = input(title="RSI MA Type", type=input.string, defval="TMA", options=["SMA","EMA","DEMA","TEMA","LRC","WMA","MF","VAMA","TMA","HMA", "JMA", "Kijun v2", "EDSMA","McGinley"])
//MA Function
// Pre-reqs
//
tema(src, len) =>
ema1 = ema(src, len)
ema2 = ema(ema1, len)
ema3 = ema(ema2, len)
(3 * ema1) - (3 * ema2) + ema3
kidiv = input(defval=1,maxval=4, title="Kijun MOD Divider")
jurik_phase = input(title="* Jurik (JMA) Only - Phase", type=input.integer, defval=3)
jurik_power = input(title="* Jurik (JMA) Only - Power", type=input.integer, defval=1)
volatility_lookback = input(10, title="* Volatility Adjusted (VAMA) Only - Volatility lookback length")
// MF
beta = input(0.8,minval=0,maxval=1,step=0.1, title="Modular Filter, General Filter Only - Beta")
feedback = input(false, title="Modular Filter Only - Feedback")
z = input(0.5,title="Modular Filter Only - Feedback Weighting",step=0.1, minval=0, maxval=1)
//EDSMA
ssfLength = input(title="EDSMA - Super Smoother Filter Length", type=input.integer, minval=1, defval=20)
ssfPoles = input(title="EDSMA - Super Smoother Filter Poles", type=input.integer, defval=2, options=[2, 3])
//----
// EDSMA
get2PoleSSF(src, length) =>
PI = 2 * asin(1)
arg = sqrt(2) * PI / length
a1 = exp(-arg)
b1 = 2 * a1 * cos(arg)
c2 = b1
c3 = -pow(a1, 2)
c1 = 1 - c2 - c3
ssf = 0.0
ssf := c1 * src + c2 * nz(ssf[1]) + c3 * nz(ssf[2])
get3PoleSSF(src, length) =>
PI = 2 * asin(1)
arg = PI / length
a1 = exp(-arg)
b1 = 2 * a1 * cos(1.738 * arg)
c1 = pow(a1, 2)
coef2 = b1 + c1
coef3 = -(c1 + b1 * c1)
coef4 = pow(c1, 2)
coef1 = 1 - coef2 - coef3 - coef4
ssf = 0.0
ssf := coef1 * src + coef2 * nz(ssf[1]) + coef3 * nz(ssf[2]) + coef4 * nz(ssf[3])
// MA Main function
ma(type, src, len) =>
float result = 0
if type=="TMA"
result := sma(sma(src, ceil(len / 2)), floor(len / 2) + 1)
if type=="MF"
ts=0.,b=0.,c=0.,os=0.
//----
alpha = 2/(len+1)
a = feedback ? z*src + (1-z)*nz(ts[1],src) : src
//----
b := a > alpha*a+(1-alpha)*nz(b[1],a) ? a : alpha*a+(1-alpha)*nz(b[1],a)
c := a < alpha*a+(1-alpha)*nz(c[1],a) ? a : alpha*a+(1-alpha)*nz(c[1],a)
os := a == b ? 1 : a == c ? 0 : os[1]
//----
upper = beta*b+(1-beta)*c
lower = beta*c+(1-beta)*b
ts := os*upper+(1-os)*lower
result := ts
if type=="LRC"
result := linreg(src, len, 0)
if type=="SMA" // Simple
result := sma(src, len)
if type=="EMA" // Exponential
result := ema(src, len)
if type=="DEMA" // Double Exponential
e = ema(src, len)
result := 2 * e - ema(e, len)
if type=="TEMA" // Triple Exponential
e = ema(src, len)
result := 3 * (e - ema(e, len)) + ema(ema(e, len), len)
if type=="WMA" // Weighted
result := wma(src, len)
if type=="VAMA" // Volatility Adjusted
/// Copyright © 2019 to present, Joris Duyck (JD)
mid=ema(src,len)
dev=src-mid
vol_up=highest(dev,volatility_lookback)
vol_down=lowest(dev,volatility_lookback)
result := mid+avg(vol_up,vol_down)
if type=="HMA" // Hull
result := wma(2 * wma(src, len / 2) - wma(src, len), round(sqrt(len)))
if type=="JMA" // Jurik
/// Copyright © 2018 Alex Orekhov (everget)
/// Copyright © 2017 Jurik Research and Consulting.
phaseRatio = jurik_phase < -100 ? 0.5 : jurik_phase > 100 ? 2.5 : jurik_phase / 100 + 1.5
beta = 0.45 * (len - 1) / (0.45 * (len - 1) + 2)
alpha = pow(beta, jurik_power)
jma = 0.0
e0 = 0.0
e0 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(e0[1])
e1 = 0.0
e1 := (src - e0) * (1 - beta) + beta * nz(e1[1])
e2 = 0.0
e2 := (e0 + phaseRatio * e1 - nz(jma[1])) * pow(1 - alpha, 2) + pow(alpha, 2) * nz(e2[1])
jma := e2 + nz(jma[1])
result := jma
if type=="Kijun v2"
kijun = avg(lowest(len), highest(len))//, (open + close)/2)
conversionLine = avg(lowest(len/kidiv), highest(len/kidiv))
delta = (kijun + conversionLine)/2
result :=delta
if type=="McGinley"
mg = 0.0
mg := na(mg[1]) ? ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * pow(src/mg[1], 4))
result :=mg
if type=="EDSMA"
zeros = src - nz(src[2])
avgZeros = (zeros + zeros[1]) / 2
// Ehlers Super Smoother Filter
ssf = ssfPoles == 2
? get2PoleSSF(avgZeros, ssfLength)
: get3PoleSSF(avgZeros, ssfLength)
// Rescale filter in terms of Standard Deviations
stdev = stdev(ssf, len)
scaledFilter = stdev != 0
? ssf / stdev
: 0
alpha = 5 * abs(scaledFilter) / len
edsma = 0.0
edsma := alpha * src + (1 - alpha) * nz(edsma[1])
result := edsma
result
//Indicator
hline(TopBand, color=color.red,linestyle=hline.style_dotted, linewidth=2)
hline(LowBand, color=color.green, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=2)
// RSI Definition
rsiSource = ma(maType, src , lengthMA)
frsi = rsi(rsiSource, lengthRSI)
fsma = ma(rsiMaType, frsi , lengthRSI_MA)
plot(frsi,title='frsi', color= color.lime, linewidth=3)
fsmaColor=color.new(color.red, 80)
plot(fsma,title='fsma', color= fsmaColor , linewidth=3, style=plot.style_area)
//Background
bgcolor(frsi > fsma ? color.lime : color.orange, 80)
longcondition = crossover (frsi , fsma)
shortcondition = crossunder(frsi , fsma)
////////////////////////////////
//if (longcondition)
// strategy.entry("BUY", strategy.long, when = window())
//if (shortcondition)
// strategy.close("SELL", strategy.short, when = window())
strategy.entry(id="long", long = true, when = longcondition and window())
strategy.close("long", when = shortcondition and window())