Stratégie de trading ETF de suivi de tendance RSI à vecteur d'inversion


Date de création: 2024-01-22 17:15:18 Dernière modification: 2024-01-22 17:15:18
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Stratégie de trading ETF de suivi de tendance RSI à vecteur d’inversion

Aperçu

Cette stratégie est une stratégie de négociation d’ETF basée sur un indice relativement faible (RSI) pour suivre les tendances inversées. Elle utilise l’indicateur RSI pour juger de la survente et de la survente à court terme, effectuer des entrées et des sorties inversées et combiner les moyennes mobiles à 200 jours pour juger de la direction de la tendance globale.

Principe de stratégie

La logique centrale de cette stratégie est basée sur le principe de l’inversion de l’indicateur RSI. L’indicateur RSI détermine si la variété de négociation est en survente ou en survente en calculant la hausse et la baisse moyennes sur une période donnée.

Cette stratégie utilise ce principe pour définir le RSI du jour en dessous du paramètre réglable.TodaysMinRSIet le RSI était inférieur à la valeur de réglage il y a 3 joursDay3RSIMaxIl est possible d’effectuer un achat. Cela signifie que le prix peut être dans une zone de survente à court terme et qu’un rebond est possible. Il est également nécessaire que le RSI soit en baisse pendant 3 jours, c’est-à-dire que le RSI continue de baisser pour acheter et éviter un faux rebond.

Le mécanisme de sortie de la stratégie est lorsque l’indicateur RSI dépasse à nouveau le paramètre réglableExit RSILa reprise est considérée comme terminée lorsque le cours de la devaluation est inférieur à la valeur de la valeur de la reprise, et une sortie de position est alors effectuée.

La stratégie a également introduit la moyenne mobile à 200 jours comme mesure de la tendance globale. Les opérations d’achat ne peuvent être effectuées que lorsque le prix est supérieur à la ligne à 200 jours. Cela aide à s’assurer que les achats sont effectués dans la phase ascendante de la tendance et à éviter les risques liés aux transactions à l’envers.

Analyse des forces stratégiques

  • Le RSI est utilisé pour détecter les zones de survente et de surachat, avec une forte probabilité de bellion.
  • La ligne de 200 jours est utilisée pour déterminer la direction des grandes tendances et éviter les échanges à contre-courant.
  • Le RSI est un système traditionnel et fiable, avec un taux de réussite élevé.
  • Les paramètres réglables offrent de la flexibilité et peuvent être optimisés pour différentes variétés.

Les risques et les solutions

  • Il est possible que l’indicateur RSI ait une fausse rupture, ce qui ne permet pas d’éviter complètement les pertes. Un stop loss peut être mis en place pour contrôler les pertes individuelles.
  • Les défaillances de l’inversion peuvent entraîner une augmentation des pertes. Le temps de détention peut être réduit et les pertes peuvent être évitées.
  • Une mauvaise configuration des paramètres peut entraîner une sur-radicalisation ou une sur-conservation, ce qui peut entraîner la perte d’opportunités de trading. Des tests d’optimisation des paramètres doivent être effectués pour la variété.

Direction d’optimisation

  • L’ajout d’autres combinaisons d’indicateurs, tels que KDJ, Brinband, etc., forme un ensemble d’indicateurs, améliorant la précision du signal.
  • L’ajout d’une stratégie de stop-loss mobile permettant de modifier le niveau de stop-loss et de réduire les pertes.
  • Augmenter le volume des transactions ou le module de gestion des fonds pour contrôler le seuil de risque de chaque transaction.
  • Optimiser et retester les paramètres pour les différentes variétés et définir une combinaison de paramètres adaptée à la variété.

Résumer

Cette stratégie utilise le principe classique des points d’achat et de vente de l’indicateur RSI pour effectuer des entrées et des sorties inverses en déterminant les zones de survente et de survente. En tenant compte de l’analyse des grandes tendances et de l’espace d’optimisation des paramètres, c’est une stratégie d’ETF inversée à court terme de haute fiabilité.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 3m
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/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation


strategy(title="R3 ETF Strategy", shorttitle="R3 ETF Strategy", overlay=true)


// Backtest Date Range Inputs // 
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true

// Calculations and Inputs //
RSILen = input.int(2, "RSI Length")
RSI = ta.rsi(close, RSILen)
TodaysMinRSI = input.int(10, "Today's Min RSI for Entry", tooltip = "The RSI must be below this number today to qualify for trade entry")
Day3RSIMax = input.int(60, "Max RSI 3 Days Ago for Entry", tooltip = "The RSI must be below this number 3 days ago to qualify for trade entry")
EMA = ta.ema(close, 200)

// Strategy Rules //
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = RSI[3]<Day3RSIMax and RSI<TodaysMinRSI
Rule3 = RSI<RSI[1] and RSI[1]<RSI[2] and RSI[2]<RSI[3] 
Exit = ta.crossover(RSI, input.int(70, "Exit RSI", tooltip = "The strategy will sell when the RSI crosses over this number"))

// Plot //
plot(EMA, "200 Day EMA")

// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
//    strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
    strategy.close("Long", when = Exit)
if (not InDateRange)
    strategy.close_all()