Estrategia de cruce de RSI estocástico con triple EMA


Fecha de creación: 2024-01-26 16:07:34 Última modificación: 2024-01-26 16:07:34
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Estrategia de cruce de RSI estocástico con triple EMA

Descripción general

La estrategia de triple EMA Random RSI Cross Fork es una estrategia de seguimiento de tendencias. Combina un indicador de promedio móvil triplo y un indicador de índice aleatorio relativamente fuerte para determinar el momento de entrada a través de la señal cruzada de un indicador doble.

Principio de estrategia

La estrategia se basa en la siguiente lógica:

  1. La triple tendencia de juicio de la EMA: la línea de 8 en la parte superior, la línea de 14 en el centro y la línea de 50 en la parte inferior constituyen una tendencia múltiple, que a su vez constituye una tendencia horizontal.

  2. El indicador RSI aleatorio juzga el cruce: la línea K cruza la línea D desde abajo para generar una señal de bifurcación que indica la entrada de fuerza.

  3. No hay que pensar en nada, sólo en hacer más cosas.

Haga más cuando el triple EMA esté en tendencia al alza y el RSI aparezca al azar. Establezca un stop loss y una línea de parada para bloquear los beneficios sobre esta base.

Análisis de las ventajas

La estrategia, combinada con un doble criterio de evaluación, es eficaz para detectar tendencias. Las principales ventajas son las siguientes:

  1. El triple EMA filtra el ruido a corto plazo y bloquea la tendencia de la línea media-larga.

  2. El RSI Gold Fork aleatorio ha confirmado una entrada fuerte.

  3. ATR tiene un Stop Loss inteligente y bloquea las ganancias.

  4. La lógica de la estrategia es simple y clara, fácil de entender e implementar.

Análisis de riesgos

Los principales riesgos de esta estrategia son los siguientes:

  1. Cuando los EMA triples producen múltiples horquillas de oro en los temblores, la apertura frecuente de la posición puede generar un riesgo de negociación. Se puede resolver optimizando los parámetros de EMA o agregando otros indicadores de filtrado.

  2. No hay oportunidades de shorting. Si solo hace más, perderá la oportunidad de un rebote en el fondo. Puede considerar agregar indicadores como el MACD y buscar oportunidades de shorting en la tendencia de la cabeza.

Dirección de optimización

Las principales áreas de optimización de la estrategia incluyen:

  1. Optimización de los parámetros de EMA para mejorar el juicio de tendencias.

  2. Aumentar los indicadores como el MACD, para determinar las tendencias en blanco y negro, y aumentar las oportunidades de hacer shorting.

  3. Aumentar los indicadores de volatilidad, como el ATR, y mejorar la configuración del Stop Loss Stop.

  4. En combinación con los indicadores de volumen de transacciones, se evita la falsa ruptura.

  5. Optimización de parámetros mediante técnicas como el aprendizaje automático.

Resumir

En general, la triple estrategia de cruce de EMA y RSI aleatoria combinada con un doble criterio de indicadores puede filtrar eficazmente las oscilaciones y bloquear las tendencias, y es una estrategia de seguimiento de tendencias sencilla y práctica. Se puede obtener un mejor rendimiento de la estrategia mediante la optimización continua de los parámetros, el aumento de los indicadores de filtración y el uso de técnicas avanzadas.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy(title="Stoch RSI Crossover Strat + EMA", shorttitle="Stoch RSI Cross + EMA Strat", overlay = true)

// Time Range
FromMonth=input(defval=1,title="FromMonth",minval=1,maxval=12)
FromDay=input(defval=1,title="FromDay",minval=1,maxval=31)
FromYear=input(defval=2020,title="FromYear",minval=2017)
ToMonth=input(defval=1,title="ToMonth",minval=1,maxval=12)
ToDay=input(defval=1,title="ToDay",minval=1,maxval=31)
ToYear=input(defval=9999,title="ToYear",minval=2017)
start=timestamp(FromYear,FromMonth,FromDay,00,00)
finish=timestamp(ToYear,ToMonth,ToDay,23,59)
window()=>true

// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = time >= start and time<=finish?true:false

//STOCH RSI
smoothK = input(3, minval=1)
smoothD = input(3, minval=1)
lengthRSI = input(14, minval=1)
lengthStoch = input(14, minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")

rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)

//ATR
lengthATR = input(title="ATR Length", defval=14, minval=1)
atr = atr(lengthATR)

//MULTI EMA
emasrc = close, 
len1 = input(8, minval=1, title="EMA 1")
len2 = input(14, minval=1, title="EMA 2")
len3 = input(50, minval=1, title="EMA 3")

ema1 = ema(emasrc, len1)
ema2 = ema(emasrc, len2)
ema3 = ema(emasrc, len3)

col1 = color.lime
col2 = color.blue
col3 = color.orange

//EMA Plots
//plot(ema1, title="EMA 1", linewidth=1, color=col1)
//plot(ema2, title="EMA 2", linewidth=1, color=col2)
//plot(ema3, title="EMA 3", linewidth=1, color=col3)

crossup = k[0] > d[0] and k[1] <= d[1]
emapos = ema1 > ema2 and ema2 > ema3 and close > ema1
barbuy = crossup and emapos

//plotshape(crossup, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.white)
plotshape(barbuy, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)

longloss = sma(open, 1)
//plot(longloss, color=color.red)

//Buy and Sell Factors
profitfactor = input(title="Profitfactor", type=input.float, step=0.1, defval=2)
stopfactor = input(title="Stopfactor", type=input.float, step=0.1, defval=3)
bought = strategy.position_size[1] < strategy.position_size
longcondition = barbuy

if (longcondition) and (afterStartDate) and strategy.opentrades < 1
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (afterStartDate) and strategy.opentrades > 0
    barsbought = barssince(bought)
    profit_level = strategy.position_avg_price + (atr*profitfactor)
    stop_level = strategy.position_avg_price - (atr*stopfactor)
    strategy.exit("Take Profit/ Stop Loss", "Long", stop=stop_level[barsbought], limit=profit_level[barsbought])