Estrategia de negociación de reversión media del RSI

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-01 16:15:30
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Resumen general

Esta estrategia utiliza el indicador RSI para identificar tendencias y condiciones de sobrecompra / sobreventa. Combinado con EMA para determinar la dirección de la tendencia actual, abre posiciones inversas cuando la dirección de la tendencia es consistente con las señales RSI para implementar la negociación de reversión media.

Estrategia lógica

Utilice el indicador EMA para determinar la dirección de la tendencia actual.
Utilice el indicador RSI para identificar las condiciones de sobrecompra/sobreventa.
Cuando la tendencia alcista y el RSI está por debajo de 40, se activa una señal de compra.
Cuando se activan las señales de compra/venta, los precios de toma de ganancias y de stop loss se fijan en función de un cierto porcentaje del precio de entrada.
Cuando el tamaño de la posición es mayor de 0, se realiza una orden de toma de ganancias.

Análisis de ventajas

La estrategia combina razonablemente el EMA y el RSI para identificar tendencias y condiciones de sobrecompra/sobreventa, evitando el comercio en contra de las tendencias.
El enfoque de la reversión media capta rotaciones a corto plazo para obtener ganancias.
Los puntos de toma de ganancias y stop loss ayudan a bloquear las ganancias y controlar los riesgos.
Lógica simple y clara, fácil de entender e implementar, adecuada para principiantes.
Los parámetros como el período EMA y el RSI se pueden optimizar para diferentes productos y entornos de mercado.

Análisis de riesgos

El riesgo de reversión fallida: la reversión a corto plazo puede fallar, lo que puede resultar en pérdidas.
El riesgo de tendencia no clara: la EMA puede no poder identificar una tendencia clara en mercados variados, generando señales erróneas.
El riesgo provocado por el stop loss puede desencadenarse inesperadamente.
El riesgo de exceso de adecuación. La optimización excesiva de los datos históricos puede no aplicarse para el comercio en vivo.
Riesgo de alta frecuencia de operaciones: las operaciones demasiado frecuentes implican costes de transacción significativos.

Mejora

Optimizar los parámetros de EMA y RSI para encontrar la mejor combinación a través de backtesting.
Añadir filtros para evitar señales erróneas en el mercado de rango. Por ejemplo, añadir condición de volumen.
Optimizar la relación de ganancias / pérdidas para bloquear las ganancias.
Agregue reglas de tamaño de posición como fracción fija para controlar la pérdida de una sola operación.
Combinar otros indicadores como MACD, KD para mejorar la precisión de la señal o utilizar modelos multivariados.
Prueba de retroceso en datos en vivo y optimiza continuamente para las últimas condiciones del mercado.

Conclusión

Esta estrategia implementa un enfoque de reversión promedio a corto plazo basado en EMA y RSI, con una lógica clara de identificación de tendencias y detección de sobrecompra / sobreventa. Establece tomar ganancias y detener pérdidas para controlar los riesgos mientras se beneficia de las rotaciones a corto plazo. La simplicidad y claridad son sus ventajas.

/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
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/
// © Sarahann999
//@version=5
strategy("RSI Strategy", shorttitle="RSI", overlay= false)

//Inputs
long_entry = input(true, title='Long Entry')
short_entry = input(true, title='Short Entry')
emaSettings = input(100, 'EMA Length')
ema = ta.ema(close,emaSettings)
rsi = ta.rsi(close,14)

//Conditions
uptrend = close > ema
downtrend = close < ema
OB = rsi > 60
OS = rsi < 40
buySignal = uptrend and OS and strategy.position_size == 0
sellSignal = downtrend and OB and strategy.position_size == 0

//Calculate Take Profit Percentage
longProfitPerc = input.float(title="Long Take Profit", group='Take Profit Percentage',
     minval=0.0, step=0.1, defval=1) / 100
shortProfitPerc = input.float(title="Short Take Profit",
     minval=0.0, step=0.1, defval=1) / 100

// Figure out take profit price 1
longExitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
shortExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)

// Make inputs that set the stop %  1
longStopPerc = input.float(title="Long Stop Loss", group='Stop Percentage',
     minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) / 100
shortStopPerc = input.float(title="Short Stop Loss",
     minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) / 100

// Figure Out Stop Price
longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longStopPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortStopPerc)

// Submit entry orders
if buySignal and long_entry
    strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, alert_message="Enter Long")
    
if sellSignal and short_entry
    strategy.entry(id="Short", direction=strategy.short, alert_message="Enter Short")
    
//Submit exit orders based on take profit price
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="Long TP/SL", limit=longExitPrice, stop=longStopPrice, alert_message="Long Exit 1 at {{close}}")
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="Short TP/SL", limit=shortExitPrice, stop=shortStopPrice, alert_message="Short Exit 1 at {{close}}")
    
//note: for custom alert messages to read, "{{strategy.order.alert_message}}" must be placed into the alert dialogue box when the alert is set.

plot(rsi, color= color.gray)
hline(40, "RSI Lower Band")
hline(60, "RSI Upper Band")

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