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Una tendencia que sigue una estrategia

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-10-24 14:47:38
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Resumen general

Esta estrategia combina los extremos del indicador del Índice de Fuerza Relativa (RSI) y el filtrado del Promedio Móvil Simple (SMA) para rastrear tendencias. Cuando el RSI alcanza niveles extremos de sobrecompra o sobreventa, se determinan direcciones largas y cortas basadas en la dirección del SMA. La estrategia es adecuada para índices bursátiles estadounidenses, índices europeos, índices asiáticos, oro, plata y otras variedades. A través de reglas simples de RSI y SMA, captura efectivamente las tendencias.

Estrategia lógica

  1. Calcular el valor del indicador RSI, fijar el límite superior del umbral de sobrecompra en 65 y el límite inferior del umbral de sobreventa en 45.

  2. Calcular la SMA de 200 días para determinar la dirección de la tendencia.

  3. Cuando el RSI está por debajo de 45 (sobreventa) y el precio está por encima de la SMA, vaya largo; cuando el RSI está por encima de 65 (sobrecompra) y el precio está por debajo de la SMA, vaya corto.

  4. Cuando el RSI esté por encima de 75 (muy sobrecomprado) y el precio esté por encima de la SMA, cierre posiciones largas; cuando el RSI esté por debajo de 25 (muy sobrevendido) y el precio esté por debajo de la SMA, cierre posiciones cortas.

La estrategia captura las tendencias de manera efectiva mediante el uso de extremos del RSI en las entradas de tiempo y la dirección de la SMA para filtrar.

Ventajas

  1. Lógica estratégica simple y clara, fácil de entender y dominar.

  2. Basado en indicadores bien conocidos de RSI y SMA, fácil de implementar.

  3. Los extremos del RSI indican puntos de reversión potenciales, los filtros SMA aseguran la corrección direccional.

  4. Los parámetros razonables evitan el comercio excesivo.

  5. Aplicable a múltiples productos como índices y materias primas.

  6. Capta las fluctuaciones significativas de precios durante las tendencias.

En comparación con el RSI solo, la estrategia agrega un filtro de tendencia SMA para evitar el largo / corto ciego. En comparación con los sistemas SMA solos, la estrategia mejora la eficiencia del tiempo mediante el uso de extremos del RSI. En general, combina las fortalezas de ambos para una estrategia práctica de seguimiento de tendencias.

Riesgos y soluciones

  1. Usar períodos de SMA más cortos para una mayor sensibilidad.

  2. Las divergencias del RSI corren el riesgo de perder operaciones. Agregue otros indicadores como MACD para detectar anomalías.

  3. Tanto el RSI como el SMA pueden generar señales falsas durante los mercados de rango.

  4. Optimiza los parámetros para encontrar la mejor combinación.

  5. Una sola prueba de retroceso del producto no es suficiente para evaluar la estrategia.

  6. Gestionar el riesgo y el capital en el comercio en vivo.

Direcciones de mejora

  1. Optimizar los períodos de RSI para diferentes productos.

  2. Optimizar los períodos de SMA, integrar múltiples SMA.

  3. Añadir un stop loss para un mejor control del riesgo.

  4. Añadir otros indicadores para la confirmación multifactorial.

  5. Mejorar el calendario de entrada con indicadores de volatilidad.

  6. Desarrollar un sistema de parámetros adaptativos para la optimización dinámica.

  7. Prueba diferentes enfoques de gestión de capital para obtener el óptimo.

  8. Crear un conjunto de estrategias para diferentes condiciones de mercado.

Conclusión

La estrategia de filtro RSI con SMA combina los puntos fuertes de ambos para un seguimiento efectivo de la tendencia. La lógica es clara y los parámetros sólidos. Funciona en múltiples productos para mejorar significativamente la eficiencia del tiempo y la tasa de ganancia en comparación con los sistemas RSI o SMA solos. Hay espacio para mejoras como la optimización de parámetros y el stop loss para mejorar aún más la robustez y la adaptabilidad. En general, proporciona a los operadores de tendencias una herramienta muy útil y efectiva.

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start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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*/

// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef

//@version=5

strategy('Relative Strength Index Extremes with 200-Day Moving Average Filte', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=36000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)

// Rsi
rsi_lenght = input.int(14, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)


//Sma
Length1 = input.int(200, title='  SMA Lenght', minval=1)
SMA1 = ta.sma(close, Length1)

//Strategy Logic
Long = rsi_value < 45 and close > SMA1
Long_exit = rsi_value > 75 and close > SMA1

Short = rsi_value > 65 and close < SMA1
Short_exit = rsi_value < 25 and close < SMA1


if Long
    strategy.entry('Long', strategy.long)

if Short
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(Long_exit or Short_exit)

pera(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.5)
los = pera(stoploss)

strategy.exit('SL', loss=los)



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