Stratégie de trading quantitative Double RSI
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie utilise le double RSI pour les transactions à long terme et à court terme, en combinaison avec le système de courbe pour déterminer la direction de la tendance, qui appartient à la stratégie de quantification du double RSI. La stratégie utilise d’abord l’indicateur RSI pour déterminer le signal de plus-value, puis la combinaison avec la courbe pour déterminer la direction de la tendance pour décider de faire plus de courbe, qui appartient à la stratégie de suivi de tendance typique.
L’analyse des principes
La stratégie de quantification du double RSI utilise principalement l’indicateur RSI à double période pour déterminer le signal de négociation. La stratégie définit d’abord deux paramètres RSI, un cycle plus long comme jugement de négociation principal et un cycle plus court comme filtre auxiliaire.
Pour filtrer les faux signaux, la stratégie introduit également les moyennes SMA et EMA pour le jugement de la tendance. Le RSI est considéré comme un signal plus élevé que lorsque la ligne SMA à court terme traverse la ligne EMA à long terme. Le RSI est considéré comme un signal négatif que lorsque la ligne SMA à court terme traverse la ligne EMA à long terme. Assurez-vous que le signal RSI double est conforme à la direction de la tendance et évitez de négocier contre la tendance.
En outre, la stratégie impose une logique de stop-loss. Après avoir ouvert la position, deux numéros différents de stop-loss sont envoyés simultanément et un stop-loss est défini.
Analyse des avantages
La stratégie de quantification du double RSI présente les avantages suivants:
L’indicateur RSI à double période permet de juger avec plus de précision les signaux de plus-value. La combinaison croisée des RSI à longue et à courte période permet de filtrer certains faux signaux et d’améliorer la qualité du signal.
Le système de courbe de moyenne aide à déterminer la direction de la grande tendance, évite de faire des transactions contre la tendance, peut filtrer la plupart des transactions bruyantes et améliorer le taux de victoire.
Un mécanisme de stop-loss flexible, permettant d’obtenir des gains plus élevés grâce à différents paramètres de stop-loss, mais aussi de contrôler les risques de stop-loss.
La logique de trading stratégique est simple et claire, facile à comprendre et à optimiser, adaptée à l’apprentissage des traders quantifiés.
Analyse des risques
Bien que la stratégie de quantification du double RSI présente certains avantages, elle comporte les risques suivants:
L’indicateur RSI lui-même n’a aucune influence sur les jugements sur la volatilité et le renversement de tendance, et les stratégies peuvent avoir un effet négatif sur les transactions dans ces marchés.
Bien que le système linéaire puisse filtrer les petites nuances de bruit, il est peu efficace pour détecter les changements de tendance intermédiaires et peut manquer le tournant de la tendance.
Une mauvaise configuration du stop loss peut entraîner un stop loss trop large ou un stop loss trop petit, ce qui réduit l’efficacité de la stratégie.
Le risque de dépréciation à grande échelle peut entraîner des pertes importantes et nécessite un contrôle de la taille de la position.
Pour les risques ci-dessus, il est possible de réduire le risque en ajustant les paramètres du RSI, en introduisant des indicateurs de tendance et de renversement plus avancés, en optimisant la logique de stop-loss et en contrôlant les positions.
Direction d’optimisation
Les stratégies de quantification du double RSI peuvent être optimisées dans les directions suivantes:
Essayez différentes combinaisons de paramètres pour optimiser les paramètres du cycle RSI et trouver la meilleure combinaison d’indicateurs RSI à long et à court terme.
Tester les différents indicateurs de la moyenne, introduire des indicateurs tels que le MACD pour juger de la tendance et des opportunités de retour en arrière.
Optimiser les stratégies de stop-loss, définir des stop-loss de suivi ou des stop-loss mobiles, ce qui rend le stop-loss plus flexible.
Ajout d’un module de contrôle de position, pour contrôler les positions de couverture supplémentaires à différents stades de la tendance à grande périodicité.
L’ajout de modèles d’apprentissage automatique améliore la précision des entrées et des sorties.
Le retour d’expérience est optimisé pour trouver les meilleures variétés de transactions et les meilleures périodes de temps.
Résumer
La stratégie de quantification du double RSI est une stratégie de suivi de tendance typique dans son ensemble. La stratégie qui combine les indicateurs du double RSI pour juger des signaux de négociation et filtrer le bruit du système linéaire est très classique et pratique. Bien que la stratégie ait également une certaine marge d’amélioration, la logique de fonctionnement globale est claire, facile à comprendre et à optimiser.
/*backtest
start: 2023-11-07 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Growth Producer", overlay=true, initial_capital = 1000, currency = "USD", pyramiding = 2, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.07, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
//Functions
Atr(p) =>
atr = 0.
Tr = max(high - low, max(abs(high - close[1]), abs(low - close[1])))
atr := nz(atr[1] + (Tr - atr[1])/p,Tr)
/// TREND
ribbon_period = input(19, "Period", step=1)
leadLine1 = ema(close, ribbon_period)
leadLine2 = sma(close, ribbon_period)
p1 = plot(leadLine1, color= #53b987, title="EMA", transp = 50, linewidth = 1)
p2 = plot(leadLine2, color= #eb4d5c, title="SMA", transp = 50, linewidth = 1)
fill(p1, p2, transp = 60, color = leadLine1 > leadLine2 ? #53b987 : #eb4d5c)
// Relative volatility index
length = input(120,"RVI period", minval=1), src = close
len = 14
stddev = stdev(src, length)
upper = ema(change(src) <= 0 ? 0 : stddev, len)
lower = ema(change(src) > 0 ? 0 : stddev, len)
rvi = upper / (upper + lower) * 100
benchmark = input(35, "RVI benchmark", minval=10, maxval=100, step=0.1)
// Plot RVI
// h0 = hline(80, "Upper Band", color=#C0C0C0)
// h1 = hline(20, "Lower Band", color=#C0C0C0)
// fill(h0, h1, color=#996A15, title="Background")
// offset = input(0, "Offset", type = input.integer, minval = -500, maxval = 500)
// plot(rvi, title="RVI", color=#008000, offset = offset)
/// MFI input
mfi_source = hlc3
mfi_length = input(19, "MFI Length", minval=1)
mfi_lower = input(15, "MFI Lower level", minval=0, maxval=50)
mfi_upper = input(90, "MFI Higher level", minval=50, maxval=100)
// MFI
upper_s = sum(volume * (change(mfi_source) <= 0 ? 0 : mfi_source), mfi_length)
lower_s = sum(volume * (change(mfi_source) >= 0 ? 0 : mfi_source), mfi_length)
mf = rsi(upper_s, lower_s)
// mfp = plot(mf, color=color.new(color.gray,0), linewidth=1)
// top = hline(mfi_upper, color=color.new(color.gray, 100), linewidth=1, editable=false)
// bottom = hline(mfi_lower, color=color.new(color.gray,100), linewidth=1, editable=false)
// hline(0, color=color.new(color.black,100), editable=false)
// hline(100, color=color.new(color.black,100), editable=false)
// Breaches
// b_color = (mf > mfi_upper) ? color.new(color.red,70) : (mf < mfi_lower) ? color.new(color.green,60) : na
// bgcolor(HighlightBreaches ? b_color : na)
// fill(top, bottom, color=color.gray, transp=75)
// Initial inputs
Act_RSI_VWAP_long = input(true, "RSI VOLUME WEIGHTED AVERAGE PRICE LONG")
RSI_VWAP_length_long = input(16, "RSI-VWAP LENGTH LONG")
RSI_VWAP_overSold_long = input(13, "RSI-VWAP OVERSOLD LONG", type=input.float)
RSI_VWAP_overBought_long = input(68, "RSI-VWAP OVERBOUGHT LONG", type=input.float)
Act_RSI_VWAP_short = input(true, "RSI VOLUME WEIGHTED AVERAGE PRICE SHORT")
RSI_VWAP_length_short = input(14, "RSI-VWAP LENGTH SHORT")
RSI_VWAP_overSold_short = input(7, "RSI-VWAP OVERSOLD SHORT", type=input.float)
RSI_VWAP_overBought_short = input(68, "RSI-VWAP OVERBOUGHT SHORT", type=input.float)
// RSI with VWAP as source
RSI_VWAP_long = rsi(vwap(close), RSI_VWAP_length_long)
RSI_VWAP_short = rsi(vwap(close), RSI_VWAP_length_short)
// Plot Them Separately.
// Plotting LONG, Put overlay=false
// r=plot(RSI_VWAP_long, color = RSI_VWAP_long > RSI_VWAP_overBought_long ? color.red : RSI_VWAP_lnog < RSI_VWAP_overSold_long ? color.lime : color.blue, title="rsi", linewidth=2, style=plot.style_line)
// h1=plot(RSI_VWAP_overBought_long, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
// h2=plot(RSI_VWAP_overSold_long, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
// fill(r,h1, color = RSI_VWAP_long > RSI_VWAP_overBought_long ? color.red : na, transp = 60)
// fill(r,h2, color = RSI_VWAP_long < RSI_VWAP_overSold_long ? color.lime : na, transp = 60)
// Plotting SHORT, Put overlay=false
// r=plot(RSI_VWAP_short, color = RSI_VWAP_short > RSI_VWAP_overBought_short ? color.red : RSI_VWAP_short < RSI_VWAP_overSold_short ? color.lime : color.blue, title="rsi", linewidth=2, style=plot.style_line)
// h1=plot(RSI_VWAP_overBought_short, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
// h2=plot(RSI_VWAP_overSold_short, color = color.gray, style=plot.style_stepline)
// fill(r,h1, color = RSI_VWAP_short > RSI_VWAP_overBought_short ? color.red : na, transp = 60)
// fill(r,h2, color = RSI_VWAP_short < RSI_VWAP_overSold_short ? color.lime : na, transp = 60)
/////// STRATEGY Take Profit / Stop Loss ////////
////// LONG //////
long_tp1_inp = input(3.3, title='Long Take Profit 1 %', step=0.1)/100
long_tp1_qty = input(15, title="Long Take Profit 1 Qty", step=1)
long_tp2_inp = input(12, title='Long Take Profit 2%', step=0.1)/100
long_tp2_qty = input(100, title="Long Take Profit 2 Qty", step=1)
long_sl_inp = input(3.3, title='Long Stop Loss %', step=0.1)/100
long_take_level_1 = strategy.position_avg_price * (1 + long_tp1_inp)
long_take_level_2 = strategy.position_avg_price * (1 + long_tp2_inp)
long_stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - long_sl_inp)
////// SHORT //////
short_tp1_inp = input(3.2, title='Short Take Profit 1 %', step=0.1)/100
short_tp1_qty = input(20, title="Short Take Profit 1 Qty", step=1)
short_tp2_inp = input(5.5, title='Short Take Profit 2%', step=0.1)/100
short_tp2_qty = input(100, title="Short Take Profit 2 Qty", step=1)
short_sl_inp = input(3.2, title='Short Stop Loss %', step=0.1)/100
short_take_level_1 = strategy.position_avg_price * (1 - short_tp1_inp)
short_take_level_2 = strategy.position_avg_price * (1 - short_tp2_inp)
short_stop_level = strategy.position_avg_price * (1 + short_sl_inp)
///Strategy_Conditions
/// LONG ///
entry_long =(crossover(RSI_VWAP_long, RSI_VWAP_overSold_long) and leadLine2<leadLine1) or (crossunder(mf,mfi_lower) and leadLine2<leadLine1)
entry_price_long=valuewhen(entry_long,close,0)
exit_long =crossunder(RSI_VWAP_long, RSI_VWAP_overBought_long)
/// SHORT ///
entry_short =crossunder(RSI_VWAP_short, RSI_VWAP_overBought_short) and leadLine2>leadLine1 or (crossover(mf,mfi_upper) and leadLine2>leadLine1)
entry_price_short=valuewhen(entry_short,close,0)
exit_short =crossover(RSI_VWAP_short, RSI_VWAP_overSold_short)
////// BACKTEST PERIOD ///////
testStartYear = input(2019, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
testPeriod() => true
if testPeriod()
if strategy.position_size == 0 or strategy.position_size > 0 and rvi>benchmark
strategy.entry("long", true, when = entry_long, comment="Insert Enter Long Comment")
strategy.exit("TP1","long", qty_percent=long_tp1_qty, limit=long_take_level_1, stop=long_stop_level)
strategy.exit("TP2","long", qty_percent=long_tp2_qty, limit=long_take_level_2, stop=long_stop_level)
strategy.close("long", when=exit_long, comment = "Insert Exit Long Comment")
if strategy.position_size == 0 or strategy.position_size < 0 and rvi>benchmark
strategy.entry("short", false, when = entry_short, comment="Insert Enter Short Comment")
strategy.exit("TP1","short", qty_percent=short_tp1_qty, limit=short_take_level_1, stop=short_stop_level)
strategy.exit("TP2","short", qty_percent=short_tp2_qty, limit=short_take_level_2, stop=short_stop_level)
strategy.close("short", when=exit_short, comment = "Insert Exit Short Comment")
// LONG POSITION
plot(strategy.position_size > 0 ? long_take_level_1 : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="1st Long Take Profit")
plot(strategy.position_size > 0 ? long_take_level_2 : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="2nd Long Take Profit")
plot(strategy.position_size > 0 ? long_stop_level : na, style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=1, title="Long Stop Loss")
// SHORT POSITION
plot(strategy.position_size < 0 ? short_take_level_1 : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="1st Short Take Profit")
plot(strategy.position_size < 0 ? short_take_level_2 : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="2nd Short Take Profit")
plot(strategy.position_size < 0 ? short_stop_level : na, style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=1, title="Long Stop Loss")