Stratégie de trading combinée SMA et RSI


Date de création: 2023-10-08 11:40:49 Dernière modification: 2023-10-08 11:40:49
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La stratégie est basée sur les moyennes mobiles simples (SMA) et l’indicateur RSI (indicateur de force relative) et est utilisée pour traquer les arrêts de perte ou pour déclencher à nouveau les arrêts de sortie lorsque la valeur du RSI traverse la ligne de signal d’entrée définie et que le prix de clôture est inférieur à la SMA. La stratégie combine le suivi de la tendance et l’indicateur de survente des surventes pour capturer les occasions de revirement de la courte ligne.

Principe de stratégie

  1. Utilisez le SMA (cycles de 200) pour déterminer la direction de la tendance générale, une opportunité de prise de poids apparaît lorsque le prix est inférieur au SMA.

  2. L’indice RSI (cycle 14) est utilisé pour juger de l’excédent d’achat et d’achat.

  3. Après avoir ouvert une position de shorting, le stop-loss est suivi par le prix de clôture le plus bas. Si le RSI atteint 54 ou 32, le stop-loss quitte le terrain.

  4. Il existe trois types de stop loss: le stop price, le stop RSI et le stop profit.

Analyse des avantages

  1. La combinaison de suivi de tendance et d’indicateurs de survente et de surachat permet d’améliorer la précision de l’heure d’entrée.

  2. Le suivi des arrêts permet de protéger les bénéfices en fonction de la variation des prix en temps réel et d’éviter que les arrêts ne soient trop rigides.

  3. Le déclenchement bidirectionnel du RSI permet de bloquer les gains et d’éviter les pertes causées par des rebonds excessifs.

  4. L’utilisation d’indicateurs simples et de paramètres fixes, adaptés aux opérations de ligne courte et moyenne, est facile à maîtriser.

Analyse des risques

  1. Les paramètres SMA et RSI peuvent ne pas être adaptés à toutes les variétés et périodes et doivent être optimisés.

  2. Les coûts de transaction tels que les points de dérapage et les frais de traitement ne sont pas pris en compte et les bénéfices et pertes réels sont affectés.

  3. Les signaux peuvent ne pas être fiables sans prendre en compte d’autres facteurs tels que le volume de transactions et la structure du marché.

  4. Si vous vous appuyez trop sur les indicateurs et négligez les prix eux-mêmes, vous risquez de manquer le tournant.

  5. La méthode d’arrêt des pertes est relativement rigide et ne peut pas faire face à des fluctuations massives.

Direction d’optimisation

  1. Test et optimisation des paramètres du cycle SMA et du RSI pour trouver la combinaison optimale de paramètres.

  2. Envisagez d’inclure un indicateur de volume de transactions afin d’éviter de faibles quantités de fausses ruptures.

  3. Des combinaisons d’autres indicateurs peuvent être testées, comme le MACD, les bandes de Brin, etc.

  4. L’augmentation des algorithmes d’apprentissage automatique, l’utilisation de l’entraînement des données historiques et l’amélioration de l’exactitude du signal.

  5. Optimiser les méthodes de prévention des pertes pour les rendre plus souples et adaptables aux changements de comportement.

  6. Adhérer à un mécanisme de gestion des risques pour contrôler les pertes individuelles.

Résumer

La stratégie intègre les avantages des deux indicateurs SMA et RSI, permettant de filtrer certaines opportunités de trading bruyant. Sa logique de négociation simple est facile à mettre en œuvre, mais nécessite toujours des tests et des optimisations sur les paramètres et les règles, ainsi que des mesures de gestion du risque, pour assurer la stabilité à long terme. De plus, la combinaison avec d’autres indicateurs ou algorithmes mérite d’être explorée pour améliorer encore la stabilité de la stratégie.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2022-10-01 00:00:00
end: 2023-10-07 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
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/
// © abdllhatn

//@version=5
// strategy("Alpha Short SMA and RSI Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100)

// Inputs
sma_length = input(200, title="SMA Length")
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
rsi_entry = input(51, title="RSI Entry Level")
rsi_stop = input(54, title="RSI Stop Level")
rsi_take_profit = input(32, title="RSI Take Profit Level")

// Indicators
sma_value = ta.sma(close, sma_length)
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)

var float trailingStop = na
var float lastLow = na

// Conditions
shortCondition = ta.crossover(rsi_value, rsi_entry) and close < sma_value
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    trailingStop := na
    lastLow := na

if (strategy.position_size < 0)
    if (na(lastLow) or close < lastLow)
        lastLow := close
        trailingStop := close

if not na(trailingStop) and close > trailingStop
    strategy.close("Sell")

if (rsi_value >= rsi_stop)
    strategy.close("Sell")

if (rsi_value <= rsi_take_profit)
    strategy.close("Sell")

// Plot
plot(sma_value, color=color.red, linewidth=2)