Ingeniería inversa de la estrategia RSI

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-28 15:50:07
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Resumen general

La estrategia de ingeniería inversa del RSI es una estrategia de trading basada en el indicador RSI.

Estrategia lógica

La idea central de esta estrategia es la siguiente:

  1. Calcular el valor K, el período ExpPer, la secuencia ascendente de la AUC y la secuencia descendente de la ADC en el indicador RSI.

  2. Se calculará a la inversa el nVal basándose en la configuración de los parámetros RSI, el ADC, los valores de secuencia de AUC, etc.

  3. Agregue nVal al precio para deducir inversamente nRes.

  4. Compare nRes con el precio de cierre actual para generar señales largas y cortas.

Específicamente, la estrategia primero calcula algunos parámetros clave en el RSI, incluido el valor K, el período ExpPer, la secuencia de aumento de AUC y la secuencia de caída de ADC. Entre ellos, el valor K es el factor de suavizado, y ExpPer es el doble del ajuste del parámetro RSI menos 1.

Luego, de acuerdo con estos parámetros, la estrategia deduce el precio inversamente. Primero, se calcula una variable clave nVal, que es igual a (WildPer - 1) * (ADC_Value / (100 - Value) - AUC). Esta fórmula deduce el proceso de cálculo del RSI inversamente.

Luego añadir nVal al precio de cierre actual para obtener el precio de ingeniería inversa nRes. Finalmente, si nRes es mayor que el precio de cierre actual, se genera una señal corta. Si nRes es menor que el precio de cierre actual, se genera una señal larga.

Análisis de ventajas

Las principales ventajas de esta estrategia son las siguientes:

  1. Se deduce de forma innovadora el proceso de cálculo del RSI inversamente. La lógica es nueva e innovadora en cierta medida.

  2. El precio de ingeniería inversa genera señales comerciales opuestas al mercado, lo que permite la venta al descubierto para ampliar el alcance de aplicación de la estrategia.

  3. El RSI es un indicador de trading maduro y de uso común con ajustes de parámetros razonables, alta fiabilidad y bajo riesgo.

  4. La lógica de la estrategia es clara y fácil de entender. Los pocos parámetros hacen que sea fácil de implementar y cumplir con los requisitos de la negociación cuantitativa.

Análisis de riesgos

Esta estrategia también presenta algunos riesgos:

  1. El precio de ingeniería inversa se basa únicamente en los cálculos del RSI. Si el RSI envía señales incorrectas, las señales de estrategia también fallarán.

  2. Las señales inversas pueden no ser coherentes con la tendencia general del mercado.

  3. La configuración de parámetros del RSI requiere experiencia.

  4. Las ventas en corto con operaciones inversas tienen altos riesgos.

Los riesgos pueden controlarse optimizando los parámetros del RSI, combinando otros indicadores y administrando estrictamente el dinero.

Direcciones de optimización

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

  1. Optimizar los parámetros del RSI WildPer y Value para adaptarse mejor a las condiciones del mercado.

  2. Añadir estrategias de stop loss para bloquear las ganancias y reducir las pérdidas.

  3. Combinar con otros indicadores como el MACD para generar señales más precisas y confiables.

  4. Añadir filtros de posición abierta para evitar operaciones innecesarias perdedoras.

  5. Optimizar las estrategias de gestión del dinero para controlar estrictamente el capital por operación para evitar pérdidas más allá del rango asequible.

Conclusión

La estrategia de ingeniería inversa RSI genera señales comerciales opuestas al mercado al deducir el proceso de cálculo del RSI inversamente. La estrategia tiene una lógica única y cierta innovación, lo que permite la venta corta para expandir su alcance de aplicación. Pero también hay riesgos de operaciones inversas que necesitan una optimización y control de riesgos adecuados.


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// - For purpose educate only
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strategy(title="Reverse Engineering RSI, by Giorgos Siligardos", overlay = true)
Value = input(50, minval=1)
WildPer = input(14,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
ExpPer = 2 * WildPer - 1
K = 2 / (ExpPer + 1)
AUC = iff(close > close[1], K * (close - close[1]) + (1 - K) * nz(AUC[1], 1), (1-K) * nz(AUC[1], 1))
ADC = iff(close > close[1], (1-K) * nz(ADC[1], 1), K * (close[1] - close) + (1 - K) * nz(ADC[1], 1))
nVal = (WildPer - 1) * (ADC * Value / (100 - Value) - AUC)
nRes = iff(nVal >= 0, close + nVal, close + nVal * (100 - Value) / Value)
pos = iff(nRes > close, -1,
	   iff(nRes < close, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(nRes, color=blue, title="Reverse Engineering RSI")

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