Stratégie de divergence de l'indice de force relative


Date de création: 2024-02-21 11:43:24 Dernière modification: 2024-02-21 11:43:24
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Stratégie de divergence de l’indice de force relative

Aperçu

Une stratégie de diffusion d’indices relativement forts est une stratégie qui utilise l’indice relativement fort (RSI) pour identifier les opportunités de retournement potentiel des prix. La stratégie juge l’affaiblissement et le retournement potentiel des forces en détectant l’écart entre les mouvements des prix et les mouvements du RSI.

Lorsque le prix atteint un nouveau bas mais que le RSI n’atteint pas un nouveau bas, il s’agit d’une déviation à plusieurs têtes, indiquant que la dynamique baissière s’affaiblit et qu’une inversion à la hausse peut survenir. Lorsque le prix atteint un nouveau haut mais que le RSI n’atteint pas un nouveau haut, il s’agit d’une déviation à vide, indiquant que la dynamique haussière s’affaiblit et qu’une inversion à la baisse peut survenir.

Cette stratégie combine les niveaux de sur-achat et de sur-vente du RSI avec des jugements de décalage pour optimiser le timing des entrées et des sorties, capturer les retournements de marché, améliorer l’exactitude des transactions et la rentabilité.

Principe de stratégie

La stratégie de diffusion de l’indice de la relative faiblesse est basée sur les jugements clés suivants:

  1. Calcul du RSI: en calculant les hausses et les baisses moyennes d’une période donnée, on obtient un RSI de 0 à 100.

  2. Déterminez un surachat et un survente: lorsque le RSI traverse une ligne de survente définie (par exemple 70) est un surachat; lorsque le RSI traverse une plage de survente définie (par exemple 30) est un survente.

  3. Identifier une déviation: déterminer si la dernière tendance des prix est conforme à la tendance du RSI. Si le prix est novateur (haute ou basse) et que le RSI n’est pas présent, il s’agit d’une déviation.

  4. Combination d’entrées et de sorties: le décalage multiple accompagné d’une zone de survente RSI est utilisé comme signal de multiplication. Le décalage vide accompagné d’une zone de survente RSI est utilisé comme signal de décalage.

  5. Définition du stop loss: Le RSI est à nouveau en position de vente-achat.

En comparant les fluctuations des prix avec les variations du RSI pour déterminer la force du marché, la stratégie permet de faire des baisses et des hausses avant de revenir en arrière et de tirer parti des fluctuations déraisonnables du marché.

Avantages stratégiques

Les stratégies de diffusion d’indices relativement faibles présentent les avantages suivants:

  1. Capture des retournements de marché: la stratégie est bonne pour détecter les déviations entre le prix et le RSI, juger de l’épuisement des forces du marché et saisir les opportunités de retournement.

  2. Combinaison avec les niveaux de sur-achat et de sur-vente: Combinaison avec les niveaux de sur-achat et de sur-vente de l’indicateur RSI lui-même, ce qui permet d’optimiser davantage les points d’entrée et de sortie.

  3. Les stratégies sont simples: logique et paramètres relativement simples, faciles à comprendre et à mettre en œuvre.

  4. Très universel: utilisable dans de nombreuses variétés, telles que les contrats de différence, les monnaies numériques et les actions.

  5. Augmentation de la rentabilité: stratégie systémique relativement mécanisée, le retrait est contrôlable et contribue à la création de revenus stables à long terme.

Risque stratégique

Une stratégie de diffusion de l’indice relativement faible présente également les risques suivants:

  1. Risque de faux signal: le décalage entre le prix et le RSI ne se maintient pas ou ne réussit pas à se renverser, il y a un faux signal.

  2. Les paramètres d’optimisation sont difficiles: les paramètres RSI, les paramètres de surachat et de survente ont une grande influence sur les résultats et nécessitent des tests et des optimisations constants.

  3. Risque d’anomalie du marché: risque d’échec en cas de fluctuation anormale du marché ou d’abus généralisé de la stratégie.

  4. Indicateurs techniques en retard: Les indicateurs techniques tels que le RSI sont généralement en retard et il est impossible de déterminer avec précision le point de basculement.

Le risque peut être réduit dans une certaine mesure par un contrôle rigoureux des risques, un ajustement des paramètres et une analyse des autres facteurs.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

Les stratégies de diffusion d’indices relativement faibles peuvent également être optimisées en ce qui concerne:

  1. Optimiser les paramètres du RSI: ajuster le cycle de calcul du RSI pour tester l’effet réel des différents paramètres du jour.

  2. Combinaison avec d’autres indicateurs: utilisation en combinaison avec d’autres indicateurs techniques tels que MACD, KD, etc., pour former une vérification croisée.

  3. Mode d’augmentation des pertes: en plus de l’arrêt d’origine, réglez l’arrêt de mouvement ou l’arrêt de vibration.

  4. Adaptation à d’autres variétés: adaptation des paramètres aux différentes variétés commerciales, élargissement du champ d’application.

  5. Utilisation de l’apprentissage en profondeur: utilisation de modèles d’apprentissage en profondeur tels que RNN pour juger de l’écart du RSI et réduire les signaux erronés.

Résumer

Les stratégies de diffusion d’indices relativement faibles permettent de juger des opportunités de retournement sur le marché en comparant les variations de prix et les variations du RSI. Les stratégies sont simples et claires, universelles, capables de capturer efficacement les retournements à court terme et d’obtenir des gains supplémentaires. Mais il existe également un risque d’effet limité, nécessitant une optimisation continue des tests pour s’adapter au marché.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-02-13 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("RSI Divergence Strategy", overlay=true)

// RSI Parameters
rsiLength = input(14, "RSI Length")
overboughtLevel = input(70, "Overbought Level")
oversoldLevel = input(30, "Oversold Level")
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)

// Divergence detection
priceLow = ta.lowest(low, rsiLength)
priceHigh = ta.highest(high, rsiLength)
rsiLow = ta.lowest(rsiValue, rsiLength)
rsiHigh = ta.highest(rsiValue, rsiLength)

bullishDivergence = low < priceLow[1] and rsiValue > rsiLow[1]
bearishDivergence = high > priceHigh[1] and rsiValue < rsiHigh[1]

// Strategy Conditions
longEntry = bullishDivergence and rsiValue < oversoldLevel
longExit = rsiValue > overboughtLevel
shortEntry = bearishDivergence and rsiValue > overboughtLevel
shortExit = rsiValue < oversoldLevel

// ENTER_LONG Condition
if (longEntry)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

// EXIT_LONG Condition
if (longExit)
    strategy.close("Long Entry")

// ENTER_SHORT Condition
if (shortEntry)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)

// EXIT_SHORT Condition
if (shortExit)
    strategy.close("Short Entry")