Estrategia de venta súper corta basada en el cruce dorado del RSI
ChaoZhang
Una visión general de la estrategia
La estrategia de la horquilla de oro del RSI utiliza el ATR, el doble RSI y la horquilla de oro de la línea media de la EMA para determinar tendencias y entradas. La horquilla de oro del ATR se utiliza para determinar si los precios están sobrecomprados, el doble RSI se utiliza para confirmar la tendencia de los precios y el horquilla de oro de la línea media de la EMA se utiliza para encontrar oportunidades de entradas.
2. Principios de estrategia
La estrategia utiliza la banda ATR, el indicador RSI doble y los tres componentes de la línea media EMA para lograr una señal de entradas. Cuando el precio se abre por encima de la banda ATR superior, se considera una sobrecompra, en este caso, si el RSI de ciclo rápido es inferior al RSI de ciclo lento, la tendencia es bajista, y si la línea media EMA se desvía, la tendencia se debilita aún más.
En concreto, si el precio de apertura es superior al de la banda ATR superior, es decir,open>upper_bandSi se cumple, entonces podríamos estar en la zona de sobrecompra.rsi1<rsi2Si se establece, significa que la tendencia se debilitó debido a un cambio de tendencia por parte de los alcistas y los bajistas.ta.crossover(longSMA, shortSMA)Si las tres condiciones son cumplidas, emitiremos la señal de despeje para la entrada.
Por el contrario, si el precio se abre por debajo de la banda ATR inferior, el RSI rápido es más alto que el RSI lento y se produce una horquilla de oro EMA, se genera una señal de entrada de más.
La principal innovación de la estrategia es la introducción de dos indicadores RSI para determinar la tendencia, que tienen una mayor fiabilidad en comparación con un solo RSI, mientras que la combinación de la banda de ATR y la línea media EMA para filtrar la señal hace que la señal sea más precisa y confiable, que es el punto fuerte de la estrategia.
Tres, las ventajas estratégicas.
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
- El uso de dos indicadores RSI para determinar tendencias es más preciso y confiable
- Las bandas de ATR juzgan las zonas de sobreventa y sobrecompra para evitar falsas brechas
- La entrada en la línea media de la EMA se produce cuando se detecta un tenedor de oro / tenedor muerto, lo que aumenta la precisión de la señal
- Varias combinaciones de indicadores se verifican entre sí, con una mayor fiabilidad
- Diseño de estrategias de fácil implementación
- La situación en la que ambos lados pueden ganar de forma simultánea
- Más parámetros ajustables para diferentes mercados
Cuatro, los riesgos estratégicos
La estrategia también tiene algunos riesgos a tener en cuenta:
- La EMA promedio es propensa a diagnósticos erróneos y puede ser más estable que la MA suavizada
- El riesgo de pérdidas en caso de crisis
- Los parámetros incorrectos pueden aumentar la señal de error
- Es demasiado pronto para una brecha en la banda ATR, puede ser falsa
Los riesgos mencionados anteriormente pueden ser tratados de manera óptima en los siguientes aspectos:
- Prueba con MA suavizado en lugar de la línea media de EMA
- La flexibilidad adecuada para evitar que los mercados convulsivos se detengan con frecuencia
- Ajustar la combinación de parámetros para encontrar el equilibrio óptimo
- Introducir más indicadores para una segunda verificación en la banda de brecha
Cinco, el mejoramiento de la estrategia
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
- Prueba con MA suavizado en lugar de la línea media de EMA para ver si se puede reducir la señal de diagnóstico incorrecto
- Aumentar el índice de fluctuación como el canal Keltner para una segunda verificación, para evitar falsas rupturas
- Añadir más indicadores de tendencias como el ADX para juzgar las grandes tendencias
- Ajuste la configuración de los parámetros según las características de la variedad para encontrar la combinación óptima
- Prueba de rendimiento bajo diferentes parámetros de período de tiempo
- Aumentar los parámetros de optimización automática de los algoritmos de aprendizaje automático
Estas medidas de optimización pueden mejorar aún más la estabilidad, la flexibilidad y la rentabilidad de las estrategias.
VI. Conclusión
La estrategia de RSI Gold Fork Super Short es una estrategia de short short muy eficiente y práctica. Utiliza las ventajas de los tres indicadores para implementar señales de entradas de forma integrada, y se puede adaptar a diferentes variedades y entornos de mercado mediante ajustes de parámetros. La innovación central de la estrategia consiste en usar dos indicadores RSI para determinar el cambio de tendencia y verificarse mutuamente con la banda de ondas ATR y la línea de equilibrio EMA para formar entradas de alta precisión. En general, la estrategia es muy práctica y vale la pena que los inversores la utilicen activamente, pero también debe tener en cuenta algunos factores de riesgo.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//Revision: Updated script to pine script version 5
//added Double RSI for Long/Short prosition trend confirmation instead of single RSI
strategy("Super Scalper - 5 Min 15 Min", overlay=true)
source = close
atrlen = input.int(14, "ATR Period")
mult = input.float(1, "ATR Multi", step=0.1)
smoothing = input.string(title="ATR Smoothing", defval="WMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
ma_function(source, atrlen) =>
if smoothing == "RMA"
ta.rma(source, atrlen)
else
if smoothing == "SMA"
ta.sma(source, atrlen)
else
if smoothing == "EMA"
ta.ema(source, atrlen)
else
ta.wma(source, atrlen)
atr_slen = ma_function(ta.tr(true), atrlen)
upper_band = atr_slen * mult + close
lower_band = close - atr_slen * mult
// Create Indicator's
ShortEMAlen = input.int(5, "Fast EMA")
LongEMAlen = input.int(21, "Slow EMA")
shortSMA = ta.ema(close, ShortEMAlen)
longSMA = ta.ema(close, LongEMAlen)
RSILen1 = input.int(40, "Fast RSI Length")
RSILen2 = input.int(60, "Slow RSI Length")
rsi1 = ta.rsi(close, RSILen1)
rsi2 = ta.rsi(close, RSILen2)
atr = ta.atr(atrlen)
//RSI Cross condition
RSILong = rsi1 > rsi2
RSIShort = rsi1 < rsi2
// Specify conditions
longCondition = open < lower_band
shortCondition = open > upper_band
GoldenLong = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
Goldenshort = ta.crossover(longSMA, shortSMA)
plotshape(shortCondition, title="Sell Label", text="S", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.white)
plotshape(longCondition, title="Buy Label", text="B", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.white)
plotshape(Goldenshort, title="Golden Sell Label", text="Golden Crossover Short", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.new(color.blue, 0), textcolor=color.white)
plotshape(GoldenLong, title="Golden Buy Label", text="Golden Crossover Long", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.new(color.yellow, 0), textcolor=color.white)
// Execute trade if condition is True
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 1
takeProfit = high + atr * 4
if (RSILong)
strategy.entry("long", strategy.long)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 1
takeProfit = low - atr * 4
if (RSIShort)
strategy.entry("short", strategy.short)
// Plot ATR bands to chart
////ATR Up/Low Bands
plot(upper_band)
plot(lower_band)
// Plot Moving Averages
plot(shortSMA, color=color.red)
plot(longSMA, color=color.yellow)