Estrategia de combinación de indicadores RSI y bandas de Bollinger
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia se basa en la combinación de indicadores de la banda de Brin y el RSI para determinar las señales de negociación. Se trata de una estrategia de combinación típica. Utiliza las ventajas de los diferentes indicadores para determinar la dirección de la tendencia a través de la banda de Brin.
Principio de estrategia
El uso de la banda de Brin para determinar la trayectoria actual del precio de las acciones. Cuando el precio rompe la trayectoria superior se considera que entra en una tendencia bajista, y cuando rompe la trayectoria inferior se considera que entra en una tendencia bajista.
El ancho de banda de Brin (la diferencia entre la banda de arriba y la banda de abajo) refleja la fluctuación actual del mercado. Cuando el ancho de banda de Brin aumenta, indica que la fluctuación se intensifica, y el RSI detecta mejor las situaciones de sobreventa y sobreventa.
El RSI es un indicador de compras y ventas excesivas. Si el RSI está por encima de 70 es una zona de compras y ventas excesivas y si está por debajo de 30 es una zona de ventas excesivas.
Las señales de intercambio son: (1) Señales de alarma: los precios están en el camino y el RSI no está sobrecomprado (el RSI es menor que 70) (2) Señales de bajada: el precio se desvía y el RSI no está sobrevendido (el RSI es mayor que 30)
Exit Stop Loss: las operaciones de los bulls se detienen si el RSI cae por debajo de 70; las operaciones de los bears se detienen si el RSI sube por debajo de 30.
Análisis de las ventajas
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
Las ventajas de la integración de varios indicadores son que la información es más completa y las señales más fiables.
Utiliza la cinta de Bryn para determinar la dirección general del movimiento, apoyar a la bolsa mayor y comprender la tendencia.
El indicador RSI determina que hay un exceso de compra y venta local para evitar riesgos innecesarios.
El mecanismo de suspensión de pérdidas es más riguroso y ayuda a reducir las pérdidas.
Análisis de riesgos
La estrategia también tiene los siguientes riesgos:
El indicador de la banda de Brin y el RSI pueden fallar, lo que puede causar errores en las señales de negociación.
A pesar de las medidas de control de pérdidas, la configuración incorrecta de los puntos de control de pérdidas puede causar grandes pérdidas.
La frecuencia de las transacciones aumenta las tarifas y los costos de los puntos de venta.
PARAMETERS puede haber sido optimizado incorrectamente, lo que puede haber provocado una sobreadaptación.
Dirección de optimización
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
Prueba diferentes combinaciones de parámetros indicadores para encontrar el parámetro óptimo.
Aumentar la flexibilidad de los métodos de detención de pérdidas, como el ADDR/ATR, el movimiento de la detención de pérdidas, etc.
Aumentar las estrategias de gestión de posiciones, como posiciones fijas, Martingales, etc.
Combina más indicadores para filtrar señales, como la energía del volumen de transacción.
El uso de aprendizaje automático para la optimización de la adaptación paramétrica.
Optimice el tiempo de entrada, y luego vuelva a entrar después de la señal de confirmación de la tendencia.
Resumir
La estrategia en su conjunto es una estrategia típica de combinación de varios indicadores. Integra las ventajas de cada una de las bandas de Brin y el RSI, evitando al mismo tiempo el riesgo de sobreventa local al capturar la tendencia.
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 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/
// © evillalobos1123
//@version=5
strategy("Villa Dinamic Pivot Supertrend Strategy", overlay=true, calc_on_every_tick = true, default_qty_type = strategy.fixed)
//INPUTS
ema_b = input.bool(false, "Use Simple EMA Filter", group = "Strategy Inputs")
ema_b_ang = input.bool(true, "Use DEMA Angle Filter", group = "Strategy Inputs")
dema_b = input.bool(true, "Use DEMA Filter", group = "Strategy Inputs")
st_sig = input.bool(false, "Take Every Supertrend Signal" , group = "Strategy Inputs")
take_p = input.bool(true, "Stop Loss at Supertrend", group = "Strategy Inputs")
din_tp = input.bool(false, "2 Steps Take Profit", group = "Strategy Inputs")
move_sl = input.bool(true, "Move SL", group = "Strategy Inputs")
sl_atr = input.float(2.5, "Stop Loss ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
tp_atr = input.float(4, "Take Profit ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
din_tp_qty = input.int(50, "2 Steps TP qty%", group = "Strategy Inputs")
dema_a_filter = input.float(0, "DEMA Angle Threshold (+ & -)", group = "Strategy Inputs")
dema_a_look = input.int(1, "DEMA Angle Lookback", group = "Strategy Inputs")
dr_test = input.string("Backtest", "Testing", options = ["Backtest", "Forwardtest", "All"], group = "Strategy Inputs")
not_in_trade = strategy.position_size == 0
//Backtesting date range
start_year = input.int(2021, "Backtesting start year", group = "BT Date Range")
start_month = input.int(1, "Backtesting start month", group = "BT Date Range")
start_date = input.int(1, "Backtesting start day", group = "BT Date Range")
end_year = input.int(2021, "Backtesting end year", group = "BT Date Range")
end_month = input.int(12, "Backtesting end month", group = "BT Date Range")
end_date = input.int(31, "Backtesting end day", group = "BT Date Range")
bt_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year,
start_month, start_date, 0, 0)) and
(time < timestamp(syminfo.timezone, end_year, end_month, end_date, 0, 0))
//Forward testing date range
start_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting start year", group = "FT Date Range")
start_month_f = input.int(1, "Forwardtesting start month", group = "FT Date Range")
start_date_f = input.int(1, "Forwardtesting start day", group = "FT Date Range")
end_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting end year", group = "FT Date Range")
end_month_f = input.int(03, "Forwardtesting end month", group = "FT Date Range")
end_date_f = input.int(26, "Forwardtesting end day", group = "FT Date Range")
ft_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year_f,
start_month_f, start_date_f, 0, 0)) and
(time < timestamp(syminfo.timezone, end_year_f, end_month_f, end_date_f, 0, 0))
//date condition
date_range_cond = if dr_test == "Backtest"
bt_date_range
else if dr_test == "Forwardtest"
ft_date_range
else
true
//INDICATORS
//PIVOT SUPERTREND
prd = input.int(2, "PVT ST Pivot Point Period", group = "Pivot Supertrend")
Factor=input.float(3, "PVT ST ATR Factor", group = "Pivot Supertrend")
Pd=input.int(9 , "PVT ST ATR Period", group = "Pivot Supertrend")
// get Pivot High/Low
float ph = ta.pivothigh(prd, prd)
float pl = ta.pivotlow(prd, prd)
// calculate the Center line using pivot points
var float center = na
float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : na
if lastpp
if na(center)
center := lastpp
else
//weighted calculation
center := (center * 2 + lastpp) / 3
// upper/lower bands calculation
Up = center - (Factor * ta.atr(Pd))
Dn = center + (Factor * ta.atr(Pd))
// get the trend
float TUp = na
float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown
// check and plot the signals
bsignal = Trend == 1 and Trend[1] == -1
ssignal = Trend == -1 and Trend[1] == 1
//get S/R levels using Pivot Points
float resistance = na
float support = na
support := pl ? pl : support[1]
resistance := ph ? ph : resistance[1]
//DEMA
dema_ln = input.int(200, "DEMA Len", group = 'D-EMAs')
dema_src = input.source(close, "D-EMAs Source", group = 'D-EMAs')
ema_fd = ta.ema(dema_src, dema_ln)
dema = (2*ema_fd)-(ta.ema(ema_fd,dema_ln))
//EMA
ema1_l = input.int(21, "EMA 1 Len", group = 'D-EMAs')
ema2_l = input.int(50, "EMA 2 Len", group = 'D-EMAs')
ema3_l = input.int(200, "EMA 3 Len", group = 'D-EMAs')
ema1 = ta.ema(dema_src, ema1_l)
ema2 = ta.ema(dema_src, ema2_l)
ema3 = ta.ema(dema_src, ema3_l)
//Supertrend
Periods = input.int(21, "ST ATR Period", group = "Normal Supertrend")
src_st = input.source(hl2, "ST Supertrend Source", group = "Normal Supertrend")
Multiplier = input.float(2.0 , "ST ATR Multiplier", group = "Normal Supertrend")
changeATR= true
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr3= changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up=src_st-(Multiplier*atr3)
up1 = nz(up[1],up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up,up1) : up
dn=src_st+(Multiplier*atr3)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
//ATR
atr = ta.atr(14)
///CONDITIONS
//BUY
/// ema simple
ema_cond_b = if ema_b
ema1 > ema2 and ema2 > ema3
else
true
///ema angle
dema_angle_rad = math.atan((dema - dema[dema_a_look])/0.0001)
dema_angle = dema_angle_rad * (180/math.pi)
dema_ang_cond_b = if ema_b_ang
if dema_angle >= dema_a_filter
true
else
false
else
true
///ema distance
dema_cond_b = if dema_b
close > dema
else
true
//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)
pvt_cond_b = bsignal
st_cond_b = if st_sig
buySignal and Trend == 1
else
false
st_entry_cond = pvt_cond_b or st_cond_b
///stop loss tp
sl_b = if take_p
if trend == 1
up
else
close - (atr * sl_atr)
else
close - (atr * sl_atr)
tp_b = if take_p
if trend == 1
close + ((close - up) * (tp_atr / sl_atr))
else
close + (atr * tp_atr)
else
close + (atr * tp_atr)
//position size
init_cap = strategy.equity
pos_size_b = math.round((init_cap * .01) / (close - sl_b))
ent_price = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
var sl_b_n = 0.0
var tp_b_n = 0.0
longCondition = (ema_cond_b and dema_cond_b and dema_ang_cond_b and st_entry_cond and date_range_cond and not_in_trade)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty = pos_size_b)
sl_b_n := sl_b
tp_b_n := tp_b
ent_price := strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
if (up[1] < ent_price and up >= ent_price and trend[0] == 1)
if din_tp
strategy.close("Long", qty_percent = din_tp_qty)
if move_sl
sl_b_n := ent_price
strategy.exit("Exit", "Long", stop =sl_b_n, limit = tp_b_n)
//sell
///ema simple
ema_cond_s = if ema_b
ema1 < ema2 and ema2 < ema3
else
true
//ema distance
dema_cond_s = if dema_b
close < dema
else
true
//dema angle
dema_ang_cond_s = if ema_b_ang
if dema_angle <= (dema_a_filter * -1)
true
else
false
else
true
//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)
pvt_cond_s = ssignal
st_cond_s = if st_sig
sellSignal and Trend == -1
else
false
st_entry_cond_s = pvt_cond_s or st_cond_s
///stop loss tp
sl_s = if take_p
if trend == -1
dn
else
close + (atr * sl_atr)
else
close + (atr * sl_atr)
tp_s = if take_p
if trend == -1
close - ((dn - close) * (tp_atr / sl_atr))
else
close - (atr * tp_atr)
else
close - (atr * tp_atr)
shortCondition = (ema_cond_s and dema_cond_s and dema_ang_cond_s and st_entry_cond_s and not_in_trade)
pos_size_s = math.round((init_cap * .01) / (sl_s - close))
var sl_s_n = 0.0
var tp_s_n = 0.0
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty = pos_size_s)
sl_s_n := sl_s
tp_s_n := tp_s
if (dn[1] > ent_price and dn <= ent_price and trend[0] == -1)
if din_tp
strategy.close("Short", qty_percent = din_tp_qty)
if move_sl
sl_s_n := ent_price
strategy.exit("Exit", "Short", stop = sl_s_n, limit = tp_s_n)