Stratégie d'achat et de vente à double moyenne mobile RSI dynamique


Date de création: 2024-03-15 14:36:30 Dernière modification: 2024-03-15 14:36:30
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Stratégie d’achat et de vente à double moyenne mobile RSI dynamique

Une vue d’ensemble de la stratégie

La stratégie de vente et d’achat en ligne RSI est une stratégie de négociation quantitative qui combine un indicateur relativement faible (RSI), une moyenne mobile simple (SMA) et une moyenne mobile indicielle (EMA). La stratégie vise à capturer les signaux de vente et d’achat potentiels pour réaliser un profit sur le marché. La stratégie déclenche des opérations d’achat et de vente en analysant la relation entre le RSI, les SMA et les EMA selon des conditions prédéfinies.

Principes de stratégie

Le principe central de cette stratégie est d’utiliser les relations entre les trois indicateurs techniques RSI, SMA et EMA pour juger de la tendance du marché et du moment de l’achat et de la vente.

  1. Un signal d’achat est déclenché lorsque le RSI de 2 cycles est inférieur à 20 et que le prix de clôture actuel est supérieur au SMA de 200 cycles et que le prix de clôture actuel est supérieur à l’EMA de 20 cycles. Cela indique que le marché est probablement en survente et que le prix actuel est supérieur à la moyenne à long et à moyen terme, ce qui peut être un bon moment pour acheter.

  2. Un signal de vente est déclenché lorsque l’EMA de 80 cycles apparaît et que le RSI de 2 cycles est supérieur ou égal à 80. Cela indique que le marché est probablement en survente et que le prix actuel est inférieur à la moyenne à long terme, ce qui peut être un bon moment pour vendre.

  3. Un signal de courtage est déclenché lorsque le RSI à 2 cycles est supérieur ou égal à 80 et que le prix de clôture actuel est inférieur ou égal à 200 cycles du SMA et que le prix de clôture actuel est inférieur ou égal à 80 cycles de l’EMA. Cela indique que le marché est peut-être en survente et que le prix actuel est inférieur à la moyenne à long et à moyen terme, ce qui peut être un bon moment pour faire du courtage.

  4. Lorsque le prix le plus bas est inférieur à l’EMA de 20 cycles et que le RSI de 2 cycles est inférieur à 10 cycles, le signal de clôture de la position est déclenché. Cela indique que le marché est susceptible de se retourner vers le haut et qu’il est donc préférable de clôturer la position pour éviter le risque.

En plus des signaux d’achat et de vente, la stratégie introduit des mesures de gestion des risques telles que les arrêts, les arrêts de perte et les arrêts de perte mobiles. Les utilisateurs peuvent définir des niveaux de stop, stop et stop mobiles correspondants en fonction de leurs préférences en matière de risque. Cela aide à contrôler les pertes potentielles et à protéger les profits réalisés.

Les avantages stratégiques

  1. Combinaison de plusieurs indicateurs techniques: la synthèse de la stratégie prend en compte les trois indicateurs techniques couramment utilisés, le RSI, le SMA et l’EMA, analyse les tendances du marché et les moments d’achat et de vente sous plusieurs angles, ce qui améliore la fiabilité de la stratégie.

  2. Introduction de mesures de gestion des risques: la stratégie peut contrôler efficacement les pertes potentielles et protéger les bénéfices déjà réalisés en définissant des niveaux de stop-loss, stop-loss et stop-loss mobile, renforçant ainsi la capacité de gestion des risques de la stratégie.

  3. Paramètres réglables: Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de la stratégie, tels que les cycles RSI, les cycles SMA et EMA, les stop loss and loss parity, en fonction de leurs préférences et de leurs caractéristiques du marché, afin de s’adapter à différents styles de négociation et environnements de marché.

  4. Large applicabilité: La stratégie peut être appliquée à tous les types de marchés financiers, tels que les actions, les contrats à terme, les devises étrangères, etc., avec une forte universalité et applicabilité.

Risques stratégiques

  1. Risque de paramétrage: un paramétrage inapproprié peut entraîner une baisse des performances de la stratégie, voire des pertes importantes. Par conséquent, lors de l’utilisation de la stratégie, il est nécessaire d’évaluer et d’optimiser soigneusement les paramètres pour assurer la solidité de la stratégie.

  2. Risque de marché: la stratégie est basée sur des données historiques et des indicateurs techniques spécifiques, la stratégie peut ne pas s’adapter à temps en cas de changement majeur du marché ou d’un événement Black Swan, ce qui entraîne des pertes. Il est donc nécessaire de suivre de près la dynamique du marché et d’ajuster la stratégie si nécessaire.

  3. Risque de suradaptation: si les paramètres de la stratégie sont trop complexes ou optimisés pour des données historiques spécifiques, cela peut entraîner une suradaptation de la stratégie qui ne fonctionnera pas bien dans les applications réelles. Par conséquent, il est nécessaire de surveiller le risque de suradaptation lors de l’élaboration et de l’optimisation de la stratégie.

Optimisation de la stratégie

  1. Paramètres d’ajustement dynamique: les paramètres de la stratégie, tels que les cycles RSI, SMA et EMA, les arrêts de rupture et les équilibres de rupture, sont ajustés dynamiquement en fonction de l’évolution du marché et de la performance de la stratégie pour s’adapter à différents environnements de marché et améliorer la stabilité de la stratégie.

  2. Introduction d’autres indicateurs techniques: envisagez d’introduire d’autres indicateurs techniques efficaces, tels que les bandes de Brin, le MACD, etc., afin d’enrichir la dimension analytique de la stratégie et d’améliorer la fiabilité des signaux d’achat et de vente.

  3. Combinaison de l’analyse fondamentale et de l’analyse technique, en tenant compte des facteurs fondamentaux tels que la macroéconomie, les tendances de l’industrie et les performances de l’entreprise pour améliorer la globalité et l’exactitude de la stratégie.

  4. Renforcement de la gestion des risques: optimisation des mesures de gestion des risques, telles que l’introduction de méthodes telles que l’arrêt à plusieurs niveaux, l’arrêt dynamique et la compensation des risques, afin de mieux contrôler les risques et protéger la sécurité des fonds.

  5. Retour et optimisation en temps réel: Retour régulier et négociation en temps réel de la stratégie, analyse de la performance de la stratégie dans différentes conditions de marché, détecte et résout en temps opportun les problèmes potentiels, optimise et perfectionne continuellement la stratégie.

Résumé

La stratégie RSI bi-homogène est une stratégie de négociation quantitative qui combine des indicateurs techniques tels que le RSI, les SMA et les EMA. La stratégie déclenche des opérations d’achat et de vente en analysant les relations entre les indicateurs selon des conditions prédéfinies, tout en introduisant des mesures de gestion du risque telles que les arrêts, les arrêts de perte et les arrêts de perte mobiles. L’avantage de la stratégie réside dans la prise en compte intégrale de plusieurs indicateurs techniques, l’introduction de mesures de gestion du risque, l’élargissement de l’applicabilité des paramètres réglables, etc.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("ag7 buy sell", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

inpTakeProfit   = input.int(defval = 100000000, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss     = input.int(defval = 5000, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop    = input.int(defval = 1000, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset  = input.int(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)

useTakeProfit   = inpTakeProfit  >= 1 ? inpTakeProfit  : na
useStopLoss     = inpStopLoss    >= 1 ? inpStopLoss    : na
useTrailStop    = inpTrailStop   >= 1 ? inpTrailStop   : na
useTrailOffset  = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na

longEntry() =>
    ta.rsi(close, 2) <= 20 and close >= ta.sma(close, 200) and ta.ema(close, 20)
longExit() =>
    ta.ema(close, 80) and ta.rsi(close, 2) >= 80

strategy.entry("Compra", strategy.long, when = longEntry())
strategy.close("Compra", when = longExit())
strategy.exit("Feche a ordem", from_entry = "Venda", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)

shortEntry() =>
    ta.rsi(close, 2) >= 80 and close <= ta.sma(close, 200) and ta.ema(close, 80)
shortExit() =>
    low <= ta.ema(close, 20) and ta.rsi(close, 2) <= 10

strategy.entry("Venda", strategy.short, when = shortEntry())
strategy.close("Venda", when = shortExit())
strategy.exit("feche a ordem", from_entry = "Compra", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)