Estrategia de divergencia del índice de fuerza relativa


Fecha de creación: 2024-02-21 11:43:24 Última modificación: 2024-02-21 11:43:24
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Estrategia de divergencia del índice de fuerza relativa

Descripción general

La estrategia de dispersión de índices relativamente fuertes es una estrategia que utiliza índices relativamente fuertes (RSI) para identificar oportunidades de reversión potencial de precios. La estrategia determina el debilitamiento y la reversión potencial de la fuerza mediante la detección de desviaciones entre el movimiento de los precios y el movimiento del RSI.

Cuando el precio llega a una nueva baja pero el RSI no llega a una nueva baja, es una desviación múltiple, que indica que la fuerza descendente se está debilitando y que puede haber una reversión hacia arriba. Cuando el precio llega a una nueva alta pero el RSI no llega a una nueva alta, es una desviación en blanco, que indica que la fuerza ascendente se ha debilitado y que puede haber una reversión hacia abajo.

La estrategia combina el nivel de sobrecompra y sobreventa del RSI con el juicio de desviación para optimizar el momento de entrada y salida, capturar los cambios de mercado, mejorar la precisión de las operaciones y la rentabilidad. Aplicable a todos los tipos de operaciones, es una herramienta eficaz para los comerciantes que se mueven hacia arriba y abajo en las fluctuaciones del mercado.

Principio de estrategia

La estrategia de dispersión del índice de fortaleza relativa se basa en los siguientes juicios clave:

  1. Calcula el valor del RSI: se obtiene el indicador RSI en el rango de 0-100 calculando el aumento y la caída promedio durante un período determinado.

  2. Comprar y vender: cuando el RSI cruza una línea de compra y venta establecida (como 70) es una sobrecompra; cuando el RSI cruza una franja de venta establecida (como 30) es una sobreventa.

  3. Identificar desviación: determinar si el movimiento del precio más reciente coincide con el movimiento del RSI. Si el precio es innovador (alto) y el RSI no lo es, es un fenómeno de desviación.

  4. Combinación de entradas y salidas: la desviación múltiple acompañada por el RSI es una señal de venta múltiple. La desviación en blanco acompañada por el RSI es una señal de venta en blanco.

  5. Configuración de stop loss: Stop de liquidación cuando el RSI vuelve a entrar en el rango de sobreventa.

Al comparar las fluctuaciones de precios con los cambios en el RSI para determinar la fuerza del mercado, la estrategia puede ser baja y sube antes de la reversión, para aprovechar las fluctuaciones irracionales del mercado.

Ventajas estratégicas

Las estrategias de dispersión de índices relativamente fuertes tienen las siguientes ventajas:

  1. Capturar reveses: las estrategias son buenas para detectar desviaciones entre el precio y el RSI, para juzgar el debilitamiento de la fuerza del mercado y capturar oportunidades de reveses.

  2. Combinado con el nivel de sobrecompra y sobreventa: Combinado con el nivel de sobrecompra y sobreventa del propio RSI, ayuda a optimizar aún más los puntos de entrada y salida.

  3. Estrategia sencilla y fácil de usar: lógica y configuración de parámetros relativamente simples, fáciles de entender e implementar.

  4. Su uso es muy extendido en diferentes variedades como contratos de diferenciación, monedas digitales y acciones.

  5. Mejorar la rentabilidad: estrategias de sistemas relativamente mecanizadas, con retroceso controlado, que ayudan a generar ganancias estables a largo plazo.

Riesgo estratégico

La estrategia de dispersión de índices relativamente fuertes también presenta los siguientes riesgos:

  1. Riesgo de señales erróneas: la desviación entre el precio y el RSI no necesariamente es duradera o inversa, hay señales erróneas.

  2. Dificultad para optimizar los parámetros: los parámetros RSI, la línea de sobrecompra y venta tienen un gran impacto en los resultados, por lo que se requiere una optimización de prueba continua.

  3. Riesgo de mercado anormal: el riesgo de fracaso en caso de fluctuaciones anormales en el mercado o de abuso generalizado de la estrategia.

  4. Indicadores técnicos atrasados: Indicadores técnicos como el RSI generalmente se consideran atrasados y no se puede determinar con precisión el punto de inflexión.

Se puede reducir el riesgo hasta cierto punto mediante un control de riesgo estricto, ajuste de la configuración de los parámetros, en combinación con análisis de otros factores.

Dirección de optimización de la estrategia

Las estrategias de dispersión de índices relativamente fuertes también se pueden optimizar en los siguientes aspectos:

  1. Optimización de los parámetros del RSI: ajustar el ciclo de cálculo del RSI para probar el efecto real de los diferentes parámetros del día.

  2. Combinación con otros indicadores: Se utiliza en combinación con otros indicadores técnicos, como MACD, KD, para formar una verificación cruzada.

  3. Método de aumento de la detención: además de la detención original, configure la detención móvil o la detención de la vibración.

  4. Adaptación a más variedades: realice ajustes de parámetros para diferentes variedades de comercio, amplíe el alcance de la aplicación.

  5. Aprovecha el aprendizaje profundo: utiliza modelos de aprendizaje profundo como RNN para juzgar la desviación del RSI y reducir las señales de error.

Resumir

Las estrategias de dispersión de índices relativamente fuertes juzgan las oportunidades de reversión en el mercado mediante la comparación de los cambios en los precios y los cambios en el RSI. Las estrategias son simples y claras, son generales y pueden capturar efectivamente las reversiones a corto plazo y obtener ganancias adicionales. Pero también existen riesgos de cierta medida de efecto limitado, que requieren pruebas de optimización continua para adaptarse al mercado.

Código Fuente de la Estrategia
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start: 2024-02-13 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("RSI Divergence Strategy", overlay=true)

// RSI Parameters
rsiLength = input(14, "RSI Length")
overboughtLevel = input(70, "Overbought Level")
oversoldLevel = input(30, "Oversold Level")
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)

// Divergence detection
priceLow = ta.lowest(low, rsiLength)
priceHigh = ta.highest(high, rsiLength)
rsiLow = ta.lowest(rsiValue, rsiLength)
rsiHigh = ta.highest(rsiValue, rsiLength)

bullishDivergence = low < priceLow[1] and rsiValue > rsiLow[1]
bearishDivergence = high > priceHigh[1] and rsiValue < rsiHigh[1]

// Strategy Conditions
longEntry = bullishDivergence and rsiValue < oversoldLevel
longExit = rsiValue > overboughtLevel
shortEntry = bearishDivergence and rsiValue > overboughtLevel
shortExit = rsiValue < oversoldLevel

// ENTER_LONG Condition
if (longEntry)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

// EXIT_LONG Condition
if (longExit)
    strategy.close("Long Entry")

// ENTER_SHORT Condition
if (shortEntry)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)

// EXIT_SHORT Condition
if (shortExit)
    strategy.close("Short Entry")