Stratégie de trading inversée basée sur l'indicateur RSI stochastique
Date de création:
2023-09-13 18:00:13
Dernière modification:
2023-09-13 18:00:13
Copier:
0
Nombre de clics:
744
ChaoZhang
1
Suivre
1617
Abonnés
Cette stratégie est connue sous le nom de stratégie de trading inverse basée sur l’indicateur stochastique RSI. Cette stratégie utilise l’indicateur stochastique RSI pour identifier les phénomènes de survente et de survente et effectuer des transactions inverses lorsque des zones extrêmes de survente et de survente se retournent.
L’indicateur Stochastic RSI est calculé de la manière suivante: les données de l’indicateur RSI sont utilisées comme entrées pour le calcul Stochastic et les signaux K et D sont obtenus. Il reflète l’excédent d’achat et de vente de l’indicateur RSI lui-même.
La logique de l’opération est la suivante:
Le RSI est calculé rapidement pour capturer le phénomène de sur-achat et de survente.
La moyenne mobile pondérée sur le RSI, obtenue par le signal de la ligne K dans le RSI stochastique.
La ligne K est traversée par une moyenne mobile qui génère un signal d’achat; la ligne K est traversée par une moyenne mobile qui génère un signal de vente.
Si la ligne K est proche d’une zone de surachat ou de survente, un signal d’inversion apparaît et une transaction d’inversion est envisagée.
L’avantage de cette stratégie est l’utilisation de l’indicateur Stochastic RSI pour identifier les points de retournement. Cependant, il est nécessaire d’optimiser la combinaison de paramètres et de prévenir les transactions excessives.
Dans l’ensemble, le RSI stochastique est une méthode courante et pratique pour déterminer le moment de la reprise. Cependant, les traders doivent toujours garder leur jugement sur les grandes tendances et éviter de suivre les hauts et les bas lors d’une reprise.
Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-09-05 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © MightyZinger
//@version=4
strategy(shorttitle="MZ SRSI",title="MightyZinger SRSI Strategy", overlay=false, pyramiding=1, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=5,commission_value=0.1)
//heiking ashi calculation
UseHAcandles = input(true, title="Use Heikin Ashi Candles in Algo Calculations")
////
// === /INPUTS ===
// === BASE FUNCTIONS ===
haClose = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close) : close
haOpen = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, open) : open
haHigh = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, high) : high
haLow = UseHAcandles ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, low) : low
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2021, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 12, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 30, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2021, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
src = UseHAcandles ? haClose : input(close, title="Source")
TopBand = input(80, step=0.01)
LowBand = input(20, step=0.01)
lengthRSI = input(2, minval=1,title="RSI Length")
lengthMA = input(50, minval=1,title="MA Length")
lengthRSI_MA= input(5, minval=1,title="RSI MA Length")
//RSI Source
maType = input(title="MA Type", type=input.string, defval="LRC", options=["SMA","EMA","DEMA","TEMA","LRC","WMA","MF","VAMA","TMA","HMA", "JMA", "Kijun v2", "EDSMA","McGinley"])
rsiMaType = input(title="RSI MA Type", type=input.string, defval="TMA", options=["SMA","EMA","DEMA","TEMA","LRC","WMA","MF","VAMA","TMA","HMA", "JMA", "Kijun v2", "EDSMA","McGinley"])
//MA Function
// Pre-reqs
//
tema(src, len) =>
ema1 = ema(src, len)
ema2 = ema(ema1, len)
ema3 = ema(ema2, len)
(3 * ema1) - (3 * ema2) + ema3
kidiv = input(defval=1,maxval=4, title="Kijun MOD Divider")
jurik_phase = input(title="* Jurik (JMA) Only - Phase", type=input.integer, defval=3)
jurik_power = input(title="* Jurik (JMA) Only - Power", type=input.integer, defval=1)
volatility_lookback = input(10, title="* Volatility Adjusted (VAMA) Only - Volatility lookback length")
// MF
beta = input(0.8,minval=0,maxval=1,step=0.1, title="Modular Filter, General Filter Only - Beta")
feedback = input(false, title="Modular Filter Only - Feedback")
z = input(0.5,title="Modular Filter Only - Feedback Weighting",step=0.1, minval=0, maxval=1)
//EDSMA
ssfLength = input(title="EDSMA - Super Smoother Filter Length", type=input.integer, minval=1, defval=20)
ssfPoles = input(title="EDSMA - Super Smoother Filter Poles", type=input.integer, defval=2, options=[2, 3])
//----
// EDSMA
get2PoleSSF(src, length) =>
PI = 2 * asin(1)
arg = sqrt(2) * PI / length
a1 = exp(-arg)
b1 = 2 * a1 * cos(arg)
c2 = b1
c3 = -pow(a1, 2)
c1 = 1 - c2 - c3
ssf = 0.0
ssf := c1 * src + c2 * nz(ssf[1]) + c3 * nz(ssf[2])
get3PoleSSF(src, length) =>
PI = 2 * asin(1)
arg = PI / length
a1 = exp(-arg)
b1 = 2 * a1 * cos(1.738 * arg)
c1 = pow(a1, 2)
coef2 = b1 + c1
coef3 = -(c1 + b1 * c1)
coef4 = pow(c1, 2)
coef1 = 1 - coef2 - coef3 - coef4
ssf = 0.0
ssf := coef1 * src + coef2 * nz(ssf[1]) + coef3 * nz(ssf[2]) + coef4 * nz(ssf[3])
// MA Main function
ma(type, src, len) =>
float result = 0
if type=="TMA"
result := sma(sma(src, ceil(len / 2)), floor(len / 2) + 1)
if type=="MF"
ts=0.,b=0.,c=0.,os=0.
//----
alpha = 2/(len+1)
a = feedback ? z*src + (1-z)*nz(ts[1],src) : src
//----
b := a > alpha*a+(1-alpha)*nz(b[1],a) ? a : alpha*a+(1-alpha)*nz(b[1],a)
c := a < alpha*a+(1-alpha)*nz(c[1],a) ? a : alpha*a+(1-alpha)*nz(c[1],a)
os := a == b ? 1 : a == c ? 0 : os[1]
//----
upper = beta*b+(1-beta)*c
lower = beta*c+(1-beta)*b
ts := os*upper+(1-os)*lower
result := ts
if type=="LRC"
result := linreg(src, len, 0)
if type=="SMA" // Simple
result := sma(src, len)
if type=="EMA" // Exponential
result := ema(src, len)
if type=="DEMA" // Double Exponential
e = ema(src, len)
result := 2 * e - ema(e, len)
if type=="TEMA" // Triple Exponential
e = ema(src, len)
result := 3 * (e - ema(e, len)) + ema(ema(e, len), len)
if type=="WMA" // Weighted
result := wma(src, len)
if type=="VAMA" // Volatility Adjusted
/// Copyright © 2019 to present, Joris Duyck (JD)
mid=ema(src,len)
dev=src-mid
vol_up=highest(dev,volatility_lookback)
vol_down=lowest(dev,volatility_lookback)
result := mid+avg(vol_up,vol_down)
if type=="HMA" // Hull
result := wma(2 * wma(src, len / 2) - wma(src, len), round(sqrt(len)))
if type=="JMA" // Jurik
/// Copyright © 2018 Alex Orekhov (everget)
/// Copyright © 2017 Jurik Research and Consulting.
phaseRatio = jurik_phase < -100 ? 0.5 : jurik_phase > 100 ? 2.5 : jurik_phase / 100 + 1.5
beta = 0.45 * (len - 1) / (0.45 * (len - 1) + 2)
alpha = pow(beta, jurik_power)
jma = 0.0
e0 = 0.0
e0 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(e0[1])
e1 = 0.0
e1 := (src - e0) * (1 - beta) + beta * nz(e1[1])
e2 = 0.0
e2 := (e0 + phaseRatio * e1 - nz(jma[1])) * pow(1 - alpha, 2) + pow(alpha, 2) * nz(e2[1])
jma := e2 + nz(jma[1])
result := jma
if type=="Kijun v2"
kijun = avg(lowest(len), highest(len))//, (open + close)/2)
conversionLine = avg(lowest(len/kidiv), highest(len/kidiv))
delta = (kijun + conversionLine)/2
result :=delta
if type=="McGinley"
mg = 0.0
mg := na(mg[1]) ? ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * pow(src/mg[1], 4))
result :=mg
if type=="EDSMA"
zeros = src - nz(src[2])
avgZeros = (zeros + zeros[1]) / 2
// Ehlers Super Smoother Filter
ssf = ssfPoles == 2
? get2PoleSSF(avgZeros, ssfLength)
: get3PoleSSF(avgZeros, ssfLength)
// Rescale filter in terms of Standard Deviations
stdev = stdev(ssf, len)
scaledFilter = stdev != 0
? ssf / stdev
: 0
alpha = 5 * abs(scaledFilter) / len
edsma = 0.0
edsma := alpha * src + (1 - alpha) * nz(edsma[1])
result := edsma
result
//Indicator
hline(TopBand, color=color.red,linestyle=hline.style_dotted, linewidth=2)
hline(LowBand, color=color.green, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=2)
// RSI Definition
rsiSource = ma(maType, src , lengthMA)
frsi = rsi(rsiSource, lengthRSI)
fsma = ma(rsiMaType, frsi , lengthRSI_MA)
plot(frsi,title='frsi', color= color.lime, linewidth=3)
fsmaColor=color.new(color.red, 80)
plot(fsma,title='fsma', color= fsmaColor , linewidth=3, style=plot.style_area)
//Background
bgcolor(frsi > fsma ? color.lime : color.orange, 80)
longcondition = crossover (frsi , fsma)
shortcondition = crossunder(frsi , fsma)
////////////////////////////////
//if (longcondition)
// strategy.entry("BUY", strategy.long, when = window())
//if (shortcondition)
// strategy.close("SELL", strategy.short, when = window())
strategy.entry(id="long", long = true, when = longcondition and window())
strategy.close("long", when = shortcondition and window())