
Esta estrategia es un sistema de trading de tendencia basado en el impulso y que se basa en múltiples indicadores técnicos. Identifica señales de compra y venta del mercado mediante la combinación del índice de fuerza relativa (RSI), la convergencia-divergencia de la media móvil (MACD) y los indicadores estocásticos. La estrategia adopta el método de umbral de probabilidad y utiliza la normalización de puntuación Z para filtrar las señales comerciales y mejorar la confiabilidad de las transacciones. Esta estrategia es especialmente adecuada para el seguimiento de tendencias a nivel diario.
La estrategia se basa principalmente en tres indicadores técnicos fundamentales:
Se trata de una estrategia innovadora que combina indicadores técnicos clásicos con métodos estadísticos modernos. A través de la coordinación de múltiples indicadores y el filtrado del umbral de probabilidad, se mejora la eficiencia comercial manteniendo al mismo tiempo la solidez de la estrategia. Esta estrategia tiene una fuerte adaptabilidad y escalabilidad y es adecuada para el trading de tendencias a mediano y largo plazo. Si bien existe un cierto riesgo de retraso, se puede lograr un rendimiento comercial estable mediante una optimización razonable de parámetros y una gestión de riesgos.
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start: 2024-01-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("RSI-MACD-Stochastic Strategy", shorttitle = "RMS_V1", overlay=true)
// Inputs
use_macd = input.bool(true, title="Use MACD")
use_rsi = input.bool(true, title="Use RSI")
use_stochastic = input.bool(true, title="Use Stochastic")
threshold_buy = input.float(0.5, title="Buy Threshold (Probability)")
threshold_sell = input.float(-0.5, title="Sell Threshold (Probability)")
// Indicators
// RSI
rsi_period = input.int(14, title="RSI Period")
rsi = ta.rsi(close, rsi_period)
// Stochastic Oscillator
stoch_k = ta.stoch(close, high, low, rsi_period)
stoch_d = ta.sma(stoch_k, 3)
// MACD
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
// Calculate Z-score
lookback = input.int(20, title="Z-score Lookback Period")
mean_close = ta.sma(close, lookback)
stddev_close = ta.stdev(close, lookback)
zscore = (close - mean_close) / stddev_close
// Buy and Sell Conditions
long_condition = (use_rsi and rsi < 30) or (use_stochastic and stoch_k < 20) or (use_macd and macd_line > signal_line)
short_condition = (use_rsi and rsi > 70) or (use_stochastic and stoch_k > 80) or (use_macd and macd_line < signal_line)
buy_signal = long_condition and zscore > threshold_buy
sell_signal = short_condition and zscore < threshold_sell
// Trading Actions
if (buy_signal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)