Estrategia cuantitativa basada en el índice de momentum estocástico y el RSI
Fecha de creación:
2023-12-12 15:20:29
Última modificación:
2023-12-12 15:20:29
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ChaoZhang
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Descripción general
Esta estrategia se basa principalmente en dos indicadores, el Índice de Momentum Estocástico (SMI) y el Índice de Fuerza Relativa (RSI). Además, se agregan filtros de color y filtros de entidades de línea K como criterios auxiliares. Se emite una señal de negociación basada en la señal de pluralidad de SMI y RSI, combinada con las condiciones de filtración.
Principio de estrategia
El núcleo de esta estrategia se basa en dos indicadores, el SMI y el RSI. En el SMI se determina si una acción está sobrecomprada, mientras que el RSI determina la relativa fortaleza de la acción.
- SMI sobrevendido (por debajo del límite inferior), considerado como una señal de compra
- El RSI está por debajo de la brecha y es una señal de compra
- Una señal de compra se emite cuando el SMI está sobrevendido y el RSI está a la vez por debajo del umbral correspondiente
- La lógica de juicio de señales en blanco es similar
Además, la estrategia también establece un modo de doble señales. Este modelo requiere que el SMI y el RSI emitan señales al mismo tiempo para poder operar. Esto puede reducir eficazmente las falsas señales.
Además, esta estrategia también incluye filtros de color y filtros de entidades de línea K. Estos filtros requieren que las entidades de la línea K sean más grandes y que el precio de cierre de la última línea K sea más alto que el precio de apertura. Esto puede evitar aún más falsos brechas en las transacciones.
Ventajas estratégicas
- Utiliza el SMI para determinar si está sobrecomprando o sobrevendido, el RSI para determinar si está relativamente fuerte y la doble confirmación para reducir las señales falsas
- La configuración de un modo de doble señal puede reducir considerablemente las transacciones no válidas
- El filtro de color y el filtro de entidad de línea K pueden filtrar efectivamente la brecha falsa
- La lógica de ejecución de la estrategia es clara y simple
- La mayoría de los parámetros son de configuración personalizada
Riesgo y optimización de la estrategia
- El SMI y el RSI pueden generar más falsas señales cuando se usan como indicadores independientes, por lo que debe tomarse precauciones.
- En el modo de doble señal, si los parámetros no están configurados correctamente, es posible que se pierda una mejor oportunidad de negociación
- Se puede probar el rendimiento de la estrategia bajo diferentes parámetros de ciclo para encontrar la combinación óptima de parámetros
- La configuración de los parámetros de valoración de umbral específicos se puede evaluar mediante simulación o retroalimentación
- Se pueden considerar estrategias de optimización de filtros adicionales
Resumir
Esta estrategia integra las señales de los dos indicadores SMI y RSI para emitir instrucciones de negociación mediante doble confirmación. Al mismo tiempo, el filtro de color y el filtro de entidad de línea K se pueden filtrar para filtrar brechas falsas. La lógica de funcionamiento de la estrategia es simple y clara, y la mayoría de los parámetros se pueden configurar.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-12-04 00:00:00
end: 2023-12-06 19:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy(title = "Noro's Stochastic Strategy v1.3", shorttitle = "Stochastic str 1.3", overlay = false, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
usemar = input(false, defval = false, title = "Use Martingale")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
usesmi = input(true, defval = true, title = "Use SMI Strategy")
usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI Strategy")
usecol = input(true, defval = true, title = "Use Color-Filter")
usebod = input(true, defval = true, title = "Use Body-Filter")
a = input(2, defval = 2, minval = 2, maxval = 50, title = "SMI Percent K Length")
b = input(2, defval = 2, minval = 2, maxval = 50, title = "SMI Percent D Length")
limitsmi = input(50, defval = 50, minval = 1, maxval = 100, title = "SMI Limit")
periodrsi = input(2, defval = 2, minval = 2, maxval = 50, title = "RSI Period")
limitrsi = input(10, defval = 10, minval = 1, maxval = 50, title = "RSI Limit")
double = input(false, defval = false, title = "SMI+RSI Mode")
showbg = input(false, defval = false, title = "Show background")
fromyear = input(2018, defval = 2018, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Fast RSI
fastup = rma(max(change(close), 0), periodrsi)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), periodrsi)
fastrsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
//Stochastic Momentum Index
ll = lowest (low, a)
hh = highest (high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh+ll)/2
//avgrel = ema(ema(rdiff,b),b)
//avgdiff = ema(ema(diff,b),b)
avgrel = sma(sma(rdiff,b),b)
avgdiff = sma(sma(diff,b),b)
SMI = avgdiff != 0 ? (avgrel/(avgdiff/2)*100) : 0
SMIsignal = ema(SMI,b)
//Lines
plot(SMI, color = blue, linewidth = 3, title = "Stochastic Momentum Index")
plot(SMIsignal, color = red, linewidth = 3, title = "SMI Signal Line")
plot(limitsmi, color = black, title = "Over Bought")
plot(-1 * limitsmi, color = black, title = "Over Sold")
plot(0, color = blue, title = "Zero Line")
//Color-Filter
gb = close > open or usecol == false
rb = close < open or usecol == false
//Body Filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 3 or usebod == false
//Signals
up1 = SMI < -1 * limitsmi and rb and body and usesmi
dn1 = SMI > limitsmi and gb and body and usesmi
up2 = fastrsi < limitrsi and rb and body and usersi
dn2 = fastrsi > 100 - limitrsi and gb and body and usersi
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body
//Background
redb = (SMI > limitsmi and usesmi) or (fastrsi > 100 - limitrsi and usersi)
limeb = (SMI < -1 * limitsmi and usesmi) or (fastrsi < limitrsi and usersi)
col = showbg == false ? na : redb ? red : limeb ? lime : na
bgcolor(col, transp = 50)
//Trading
profit = exit ? ((strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price) or (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price)) ? 1 : -1 : profit[1]
mult = usemar ? exit ? profit == -1 ? mult[1] * 2 : 1 : mult[1] : 1
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 * mult : lot[1]
signalup = ((up1 or up2) and double == false) or (up1 and up2 and double)
if signalup
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
strategy.entry("long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
signaldn = ((dn1 or dn2) and double == false) or (dn1 and dn2 and double)
if signaldn
if strategy.position_size > 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
strategy.close_all()