La estrategia RSI-CCI Fusion combina las fortalezas de los indicadores RSI y CCI para formar un enfoque de negociación potente.
Calcular los valores del RSI y del CCI.
Estandarizar el RSI y el CCI utilizando la puntuación z para una mejor comparabilidad.
Fuse RSI y CCI estandarizados con pesos designados.
Calcular las bandas dinámicas superior e inferior para identificar los niveles de sobrecompra/sobreventa.
Considera corto cuando el indicador de fusión cruza por debajo de la banda superior. Considera largo cuando cruza por encima de la banda inferior.
En comparación con el uso de RSI o CCI solo, las ventajas de esta estrategia incluyen:
Integra las fortalezas de ambos indicadores para una mejor precisión.
Las bandas dinámicas más científicas reducen las señales falsas.
La normalización permite la comparabilidad, mejorando la fusión.
Puede evaluar tanto la tendencia como las condiciones de sobrecompra/sobreventa.
Algunos riesgos de esta estrategia:
Los parámetros inadecuados pueden perder puntos comerciales clave.
Las ponderaciones inadecuadas pueden debilitar el papel de un indicador.
Ignorar la tendencia general puede provocar operaciones contrarias a la tendencia.
Los ajustes de banda demasiado sueltos o demasiado apretados aumentan los riesgos de error de juicio.
Se puede optimizar mediante:
Encontrar parámetros óptimos a través de pruebas.
Ajuste de las ponderaciones en función de las condiciones del mercado.
Incorporación de indicadores de tendencia y volumen para una mayor precisión.
Establecimiento de stop loss/take profit para controlar los riesgos.
Optimizando las bandas para equilibrar sensibilidad y ruido.
La estrategia de fusión RSI-CCI mejora el juicio mediante la consolidación de indicadores. Con parámetros adecuados y control de riesgos, generalmente supera a las estrategias de indicadores únicos.
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start: 2023-08-19 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Julien_Eche
//@version=5
// strategy("RSI-CCI Fusion Strategy", shorttitle="RSI-CCI Fusion Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
length = input(14, title="Length")
rsi_weight = input.float(0.5, title="RSI Weight", minval=0.0, maxval=1.0)
cci_weight = 1.0 - rsi_weight
enableShort = input(false, "Enable Short Positions")
src = close
rsi = ta.rsi(src, length)
cci = ta.cci(src, length)
// Standardize the RSI and CCI values using z-score
rsi_std = ta.stdev(rsi, length)
rsi_mean = ta.sma(rsi, length)
rsi_z = (rsi - rsi_mean) / rsi_std
cci_std = ta.stdev(cci, length)
cci_mean = ta.sma(cci, length)
cci_z = (cci - cci_mean) / cci_std
// Combine the standardized RSI and CCI
combined_z = rsi_weight * rsi_z + cci_weight * cci_z
// Rescale to the original scale
rescaled = combined_z * ta.stdev(combined_z, length) + ta.sma(combined_z, length)
// Calculate dynamic upper and lower bands
upper_band = ta.sma(rescaled, length) + ta.stdev(rescaled, length)
lower_band = ta.sma(rescaled, length) - ta.stdev(rescaled, length)
// Buy and sell conditions
buySignal = ta.crossover(rescaled, lower_band)
sellSignal = ta.crossunder(rescaled, upper_band)
// Enter long position
if buySignal
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Exit long position
if sellSignal
strategy.close("Buy")
// Enter short position if enabled
if enableShort and sellSignal
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Exit short position if enabled
if enableShort and buySignal
strategy.close("Sell")