Estrategia RSI apilada en diagonal con marcos temporales múltiples
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia es una estrategia de RSI de múltiples marcos de tiempo que no se replantea, y solo se hace cuando dos marcos de tiempo más altos están sobrevendidos. La redacté en la línea de 1 minuto de BTC/USD, pero la lógica se puede aplicar a otros activos.
El principio
La estrategia de la superposición de la esquina alivia este problema mediante el método de la esquina, es decir, vender cuando el marco de tiempo más rápido supera comprar y comprar cuando el marco de tiempo más lento supera vender.
Por lo tanto, esta estrategia es diagonal. Podría crear un guión separado que cambie entre el diagonal hacia arriba y el diagonal hacia abajo según la tendencia general, ya que el indicador puede no parpadear con frecuencia durante una tendencia ascendente prolongada. Esto se puede considerar como una convección X en el gráfico de la secuencia y el marco de tiempo.
Las ventajas
- El uso de indicadores RSI de varios marcos de tiempo mejora la fiabilidad de las señales de negociación
- La entrada en la superposición de los ángulos ofrece más oportunidades en una tendencia descendente
- Indicadores sin replantear, señal confiable
- Parámetros RSI y límites de sobrecompra y sobreventa configurables para adaptarse a diferentes mercados
- Considere los costos de las transacciones y busque ganancias estables en lugar de transacciones de alta frecuencia
Riesgos y soluciones
- El RSI es propenso a falsas señales y puede ajustar los parámetros o agregar condiciones de filtrado según corresponda
- La superposición de los ángulos aumenta la dificultad de entrada y reduce el número de marcos de tiempo de superposición
- Hacer más, asumir riesgos direccionales, y considerar hacer más de equilibrado.
- Utiliza el Stop Loss Fijo para controlar las pérdidas individuales
Dirección de optimización
- Aumentar el juicio de tendencias, usando la superposición de los ángulos cuando la tendencia es baja, y el ángulo de los ángulos de la tendencia es alta
- Optimización de los parámetros RSI para encontrar la combinación óptima de parámetros
- Aumentar el volumen, MA y otros indicadores de filtro para mejorar la calidad de la señal
- Aumentar las estrategias de corto plazo para que sean rentables en todos los mercados
- Optimización de las estrategias de detención de pérdidas y reducción de retiros
Resumir
Esta estrategia en general es una estrategia de comercio de tendencia bajista muy eficaz. Utilizando el indicador RSI de varios marcos temporales y la superposición de entradas en contracorno, se pueden capturar oportunidades de rebote en la fase bajista.
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-06-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © wbburgin
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strategy("MTF Layered RSI - Bitcoin Bot [wbburgin]",overlay=false, pyramiding = 20, initial_capital=10000)
length = input.int(7,"RSI Length")
tf2 = input.timeframe("3",title="HT 1")
tf3 = input.timeframe("5",title="HT 2")
ob = input.int(80,"Overbought Level")
os = input.int(20,"Oversold Level")
rsi = ta.rsi(close,length)
rsi2 = request.security(syminfo.tickerid, tf2, rsi[1], barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
rsi3 = request.security(syminfo.tickerid, tf3, rsi[1], barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
plot(rsi,color=color.yellow,title="RSI Current TF")
plot(rsi2,color=color.new(color.yellow,50),title="RSI HT1")
plot(rsi3,color=color.new(color.yellow,75),title="RSI HT2")
lm=hline(os,title="Oversold")
hm=hline(ob,title="Overbought")
fill(hm,lm,color=color.new(color.blue,95))
htCross = (ta.crossover(rsi2,os) and rsi3>os and rsi>os) or (ta.crossover(rsi3,os) and rsi2>os and rsi>os)
buySig = (ta.crossover(rsi,os) and rsi2 < os and rsi3 < os) or htCross
sellSig = ta.crossunder(rsi,ob)
if buySig
strategy.entry("Long",strategy.long)
if sellSig
strategy.close("Long")
plotshape(buySig,title="Buysig",style=shape.triangleup,location=location.bottom,color=color.green,size=size.tiny)
plotshape(sellSig,title="Sellsig",style=shape.triangledown,location=location.top,color=color.red,size=size.tiny)