El índice de variabilidad de las tasas de interés de los bancos centrales de los Estados miembros es el índice de variabilidad de las tasas de interés de los bancos centrales.

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-21 14:45:28
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Resumen general

La estrategia de tiempo múltiple de promedio móvil inverso de Fisher RSI es una estrategia de negociación cuantitativa que intenta identificar puntos de inversión potenciales del mercado calculando el promedio móvil del indicador de RSI inversamente ajustado en marcos de tiempo más altos.

Estrategia lógica

La estrategia primero calcula el indicador regular de RSI, donde el parámetro RSI_pm representa el período de cálculo de RSI. El RSI original se ajusta inversamente a través de una función matemática IF ((input) =>(exp(2La información que se incluye en la lista de datos es la información que se incluye en la lista.El RSI ajustado se pasa a la variable IF_RSI.

Para filtrar el ruido excesivo, la estrategia calcula la media móvil de IF_RSI durante el período RSI_ps, obteniendo el indicador final wma_RSI utilizado para determinar las señales de compra y venta.

Finalmente, la estrategia traza este indicador en un marco de tiempo más alto y establece líneas de umbral en 0.8 y -0.8.

Ventajas

La estrategia procesa la tendencia del RSI a través del doble suavizado, que puede filtrar eficazmente demasiado ruido y bloquear señales de reversión relativamente claras.

Además, el método de análisis de marcos de tiempo múltiples adoptado por la estrategia identifica las rupturas del indicador en un marco de tiempo de mayor nivel, lo que puede capturar oportunidades de reversión a largo plazo y evitar la interferencia del ruido excesivo del mercado a corto plazo.

Los riesgos

En los mercados alcistas a largo plazo, el espacio al alza de los indicadores ajustados puede ser limitado, al no poder capturar plenamente las oportunidades de tendencia.

Por otro lado, los ajustes también pueden perder oportunidades de rebote después de correcciones a corto plazo.

Optimización

Intentar ajustar adecuadamente los parámetros del indicador para adaptarlos mejor a las condiciones del mercado. Por ejemplo, se pueden probar diferentes ciclos de cálculo del RSI y parámetros de período de suavización para encontrar la combinación óptima de parámetros.

También vale la pena considerar la combinación de otros indicadores auxiliares para verificar las señales y mejorar la estabilidad de la estrategia.

Conclusión

La estrategia de margen de cambio de Fisher RSI inversa tiene una lógica general sólida, pero aún necesita optimización para adaptarse a situaciones de mercado más amplias.

/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Inverse Fisher RSI-MTF2", shorttitle="INRSIM2",overlay=true)
//Inputs
RSI_pm = input(5, title="RSI Main Period",minval=2)
RSI_ps = input(1, title="RSI Smooth Period",minval=0)

//Functions
IF(input)=>(exp(2*input)-1)/(exp(2*input)+1)

//RSI Calculation
raw_RSI=0.1*(rsi(close,RSI_pm)-50)
wma_RSI=wma(raw_RSI,RSI_ps)*100
IF_RSI = IF(wma_RSI)

resCustom = input(title="Timeframe", defval="1440" )
v=request.security(syminfo.tickerid, resCustom,IF_RSI)
a=v>0.8
b=v<-0.8

z=0.8
buy = crossover(v,z)
sell=crossunder(v,b)
 
plotshape(sell, title="sell", style=shape.triangledown,location=location.abovebar, color=red, transp=0, size=size.small)
plotshape(buy,  title="buy", style=shape.triangleup,location=location.belowbar, color=green, transp=0, size=size.small)


//Strategy
golong =  crossover(v,z)
goshort =  crossunder(v,b)

strategy.entry("Buy",strategy.long,when = golong)
strategy.entry("Sell",strategy.short,when = goshort)

Más.