Análisis de la estrategia de bandas RSI y OTT
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia se llama RSI_OTT-TP/SL. Esta estrategia combina el indicador RSI y el juicio de las señales de negociación de las ondas OTT, y pertenece a la estrategia de seguimiento de tendencias. La estrategia determina la dirección de la tendencia del mercado a través del indicador RSI y utiliza las ondas OTT para ubicar puntos de entrada específicos.
Principio de estrategia
Esta estrategia utiliza el RSI y el OTT para determinar tendencias y puntos de entrada.
El RSI se utiliza para determinar la dirección de la tendencia general. El indicador RSI puede mostrar si el mercado está sobrecomprado o sobrevendido. La zona de sobreventa establecida en el RSI es una señal de sobrecompra y la zona de sobreventa establecida en la zona de sobreventa.
La banda OTT se utiliza para encontrar el punto de entrada. Es una banda formada sobre la base del indicador de volatilidad VAR. Cuando el precio se rompe la vía OTT desde abajo hacia arriba, se hace una señal de más; cuando el precio se rompe la vía OTT desde arriba hacia abajo, se hace una señal de falta.
Después de determinar la tendencia y confirmar el punto de entrada, la estrategia abrirá más o menos posiciones al romper la banda OTT.
El Stop Loss tiene una casilla de entrada que permite al usuario configurarlo. Cuando se activa el precio de stop o stop, la estrategia se liquida automáticamente.
La estrategia también permite solo hacer más, solo hacer menos o negociar de dos maneras.
Ventajas estratégicas
La combinación de RSI y bandas de OTT permite encontrar puntos de entrada de alta probabilidad con precisión en la determinación de tendencias.
La banda OTT utiliza un indicador de volumen, con una gran sensibilidad a las fluctuaciones de precios, para detectar puntos de inflexión con anticipación.
Las estrategias ofrecen una función de stop-loss que puede bloquear las ganancias o salir de las pérdidas antes de que las pérdidas se amplíen, lo que es beneficioso para el control del riesgo.
La estructura del código es clara, está bien comentada y es fácil de entender y modificar.
Los parámetros de la estrategia se pueden ajustar de manera flexible a través de la interfaz para adaptarse a diferentes entornos de mercado.
Riesgo estratégico
El RSI tiene problemas de retraso y puede perder el punto de inflexión de tendencia, lo que puede causar pérdidas innecesarias.
La banda OTT también puede generar señales falsas, y se recomienda combinar la forma de la línea K para verificar.
La configuración incorrecta de stop loss también puede afectar el rendimiento de la estrategia, y es necesario ajustar los parámetros para diferentes variedades.
Las estrategias se basan en la detección de una sola variedad, y los parámetros de las diferentes variedades en el disco real necesitan ser optimizados por separado.
La ventana de tiempo de retroalimentación es corta y es posible que no se pueda comprobar completamente la eficacia de la estrategia, por lo que se recomienda ampliar el ciclo de retroalimentación.
Dirección de optimización
Se puede considerar la inclusión de filtros en otros indicadores, como MACD, KD, etc., para reducir la erradicación de la admisión.
Se puede ajustar dinámicamente la amplitud de la pérdida de parada basada en el método de la volatilidad.
Se puede estudiar la optimización de los parámetros de las diferentes variedades y establecer criterios de selección de parámetros.
Se pueden probar métodos de aprendizaje automático para optimizar dinámicamente los parámetros de la estrategia.
Se puede agregar la confirmación de precios, para evitar falsas rupturas. También se puede utilizar el indicador de promedio para juzgar la tendencia.
Se puede considerar el paso de la MA como una forma de parar, en lugar de un simple parar proporcional.
Resumir
Esta estrategia en su conjunto es una estrategia típica de seguimiento de tendencias. En primer lugar, se determina la dirección de la tendencia a través del RSI, y luego se utiliza la banda de ondas OTT para determinar el punto de entrada específico, y finalmente se establece un stop loss para bloquear los beneficios y controlar el riesgo. La ventaja de esta estrategia es que la combinación de indicadores es simple y efectiva, y el rendimiento de la retrospectiva es mejor.
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 2h
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/
// © BigCoinHunter
//@version=5
strategy(title="RSI_OTT-TP/SL", overlay=true,
pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100, initial_capital=1000,
currency=currency.USD, commission_value=0.05,
commission_type=strategy.commission.percent,
process_orders_on_close=true)
//----------- get the user inputs --------------
//---------- RSI -------------
price = input(close, title="Source")
RSIlength = input.int(defval=6,title="RSI Length")
RSIoverSold = input.int(defval=50, title="RSI OverSold", minval=1)
RSIoverBought = input.int(defval=50, title="RSI OverBought", minval=1)
//------- OTT Bands ----------------
src = close
length=input.int(defval=1, title="OTT Period", minval=1)
percent=input.float(defval=5, title="OTT Percent", step=0.1, minval=0.001)
mav = input.string(title="OTT MA Type", defval="VAR", options=["SMA", "EMA", "WMA", "TMA", "VAR", "WWMA", "ZLEMA", "TSF"])
ottUpperPercent = input.float(title="OTT Upper Line Coeff", defval=0.01, minval = 0.001, step=0.001)
ottLowerPercent = input.float(title="OTT Lower Line Coeff", defval=0.01, minval = 0.001, step=0.001)
Var_Func(src,length)=>
valpha=2/(length+1)
vud1=src>src[1] ? src-src[1] : 0
vdd1=src<src[1] ? src[1]-src : 0
vUD=math.sum(vud1,9)
vDD=math.sum(vdd1,9)
vCMO=nz((vUD-vDD)/(vUD+vDD))
VAR=0.0
VAR:=nz(valpha*math.abs(vCMO)*src)+(1-valpha*math.abs(vCMO))*nz(VAR[1])
VAR=Var_Func(src,length)
Wwma_Func(src,length)=>
wwalpha = 1/ length
WWMA = 0.0
WWMA := wwalpha*src + (1-wwalpha)*nz(WWMA[1])
WWMA=Wwma_Func(src,length)
Zlema_Func(src,length)=>
zxLag = length/2==math.round(length/2) ? length/2 : (length - 1) / 2
zxEMAData = (src + (src - src[zxLag]))
ZLEMA = ta.ema(zxEMAData, length)
ZLEMA=Zlema_Func(src,length)
Tsf_Func(src,length)=>
lrc = ta.linreg(src, length, 0)
lrc1 = ta.linreg(src,length,1)
lrs = (lrc-lrc1)
TSF = ta.linreg(src, length, 0)+lrs
TSF=Tsf_Func(src,length)
getMA(src, length) =>
ma = 0.0
if mav == "SMA"
ma := ta.sma(src, length)
ma
if mav == "EMA"
ma := ta.ema(src, length)
ma
if mav == "WMA"
ma := ta.wma(src, length)
ma
if mav == "TMA"
ma := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
ma
if mav == "VAR"
ma := VAR
ma
if mav == "WWMA"
ma := WWMA
ma
if mav == "ZLEMA"
ma := ZLEMA
ma
if mav == "TSF"
ma := TSF
ma
ma
MAvg=getMA(src, length)
fark=MAvg*percent*0.01
longStop = MAvg - fark
longStopPrev = nz(longStop[1], longStop)
longStop := MAvg > longStopPrev ? math.max(longStop, longStopPrev) : longStop
shortStop = MAvg + fark
shortStopPrev = nz(shortStop[1], shortStop)
shortStop := MAvg < shortStopPrev ? math.min(shortStop, shortStopPrev) : shortStop
dir = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and MAvg > shortStopPrev ? 1 : dir == 1 and MAvg < longStopPrev ? -1 : dir
MT = dir==1 ? longStop: shortStop
OTT=MAvg>MT ? MT*(200+percent)/200 : MT*(200-percent)/200
light_green=#08ff12
light_red=#fe0808
OTTupper = nz(OTT[2])*(1+ottUpperPercent)
OTTlower = nz(OTT[2])*(1-ottLowerPercent)
p1 = plot(OTTupper, color=light_green, linewidth=1, title="OTT UPPER")
p2 = plot(nz(OTT[2]), color=color.new(color.yellow,0), linewidth=1, title="OTT MIDDLE")
p3 = plot(OTTlower, color=light_red, linewidth=1, title="OTT LOWER")
fill(plot1=p1, plot2=p3, title="OTT Background", color=color.new(color.aqua,90), fillgaps=false, editable=true)
buyEntry = ta.crossover(src, OTTlower)
sellEntry = ta.crossunder(src, OTTupper)
//---------- input TP/SL ---------------
tp = input.float(title="Take Profit:", defval=0.0, minval=0.0, maxval=100.0, step=0.1) * 0.01
sl = input.float(title="Stop Loss: ", defval=0.0, minval=0.0, maxval=100.0, step=0.1) * 0.01
isEntryLong = input.bool(defval=true, title= 'Long Entry', inline="11")
isEntryShort = input.bool(defval=true, title='Short Entry', inline="11")
//---------- backtest range setup ------------
fromDay = input.int(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input.int(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input.int(defval = 2021, title = "From Year", minval = 2010)
toDay = input.int(defval = 30, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input.int(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input.int(defval = 2022, title = "To Year", minval = 2010)
//------------ time interval setup -----------
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
//------- define the global variables ------
var bool long = true
var bool stoppedOutLong = false
var bool stoppedOutShort = false
//--------- Colors ---------------
//TrendColor = RSIoverBought and (price[1] > BBupper and price < BBupper) and BBbasis < BBbasis[1] ? color.red : RSIoverSold and (price[1] < BBlower and price > BBlower) and BBbasis > BBbasis[1] ? color.green : na
//bgcolor(switch2?(color.new(TrendColor,50)):na)
//--------- calculate the input/output points -----------
longProfitPrice = strategy.position_avg_price * (1 + tp) // tp -> take profit percentage
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - sl) // sl -> stop loss percentage
shortProfitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - tp)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + sl)
//---------- RSI + Bollinger Bands Strategy -------------
vrsi = ta.rsi(price, RSIlength)
rsiCrossOver = ta.crossover(vrsi, RSIoverSold)
rsiCrossUnder = ta.crossunder(vrsi, RSIoverBought)
OTTCrossOver = ta.crossover(src, OTTlower)
OTTCrossUnder = ta.crossunder(src, OTTupper)
if (not na(vrsi))
if rsiCrossOver and OTTCrossOver
long := true
if rsiCrossUnder and OTTCrossUnder
long := false
//------- define the global variables ------
buySignall = false
sellSignall = false
//------------------- determine buy and sell points ---------------------
buySignall := window() and long and (not stoppedOutLong)
sellSignall := window() and (not long) and (not stoppedOutShort)
//---------- execute the strategy -----------------
if(isEntryLong and isEntryShort)
if long
strategy.entry("LONG", strategy.long, when = buySignall, comment = "ENTER LONG")
stoppedOutLong := true
stoppedOutShort := false
else
strategy.entry("SHORT", strategy.short, when = sellSignall, comment = "ENTER SHORT")
stoppedOutLong := false
stoppedOutShort := true
else if(isEntryLong)
strategy.entry("LONG", strategy.long, when = buySignall)
strategy.close("LONG", when = sellSignall)
if long
stoppedOutLong := true
else
stoppedOutLong := false
else if(isEntryShort)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, when = sellSignall)
strategy.close("SHORT", when = buySignall)
if not long
stoppedOutShort := true
else
stoppedOutShort := false
//----------------- take profit and stop loss -----------------
if(tp>0.0 and sl>0.0)
if ( strategy.position_size > 0 )
strategy.exit(id="LONG", limit=longProfitPrice, stop=longStopPrice, comment="Long TP/SL Trigger")
else if ( strategy.position_size < 0 )
strategy.exit(id="SHORT", limit=shortProfitPrice, stop=shortStopPrice, comment="Short TP/SL Trigger")
else if(tp>0.0)
if ( strategy.position_size > 0 )
strategy.exit(id="LONG", limit=longProfitPrice, comment="Long TP Trigger")
else if ( strategy.position_size < 0 )
strategy.exit(id="SHORT", limit=shortProfitPrice, comment="Short TP Trigger")
else if(sl>0.0)
if ( strategy.position_size > 0 )
strategy.exit(id="LONG", stop=longStopPrice, comment="Long SL Trigger")
else if ( strategy.position_size < 0 )
strategy.exit(id="SHORT", stop=shortStopPrice, comment="Short SL Trigger")