Strategi mengikuti tren berdasarkan RSI dan rata-rata pergerakan tertimbang


Tanggal Pembuatan: 2023-12-25 13:28:24 Akhirnya memodifikasi: 2023-12-25 13:28:24
menyalin: 0 Jumlah klik: 712
1
fokus pada
1621
Pengikut

Strategi mengikuti tren berdasarkan RSI dan rata-rata pergerakan tertimbang

Ringkasan

Strategi ini didasarkan pada dua indikator terkenal: indikator relatif kuat ((RSI) dan rata-rata bergerak berbobot ((Weighted Moving Average, WMA), yang digunakan untuk mengidentifikasi tren pasar dan melacak arahnya. RSI digunakan untuk menilai overbought dan oversold, dan WMA digunakan untuk menilai tren harga, yang dikombinasikan untuk memfilter sinyal yang tidak relevan secara efektif dan meningkatkan probabilitas keuntungan. Ini adalah strategi jangka menengah dan panjang, yang dikombinasikan dengan metode manajemen uang, yang dapat menyesuaikan posisi berdasarkan situasi untung-rugi.

Prinsip Strategi

Indikator RSI

RSI adalah salah satu indikator overbought dan oversold yang paling terkenal. RSI memiliki rumus:

\[RSI = 100 - \frac{100}{1+\frac{AvgGain}{AvgLoss}}\]

Dimana AvgGain adalah jumlah harga penutupan yang lebih tinggi dari harga penutupan yang lebih tinggi dari harga pembukaan dalam periode tertentu, dan AvgLoss adalah jumlah nilai mutlak harga penutupan yang lebih rendah dari harga pembukaan dalam periode tertentu.

Strategi ini menetapkan siklus RSI menjadi 20, sebagai indikator untuk menilai tren. Ketika RSI lebih besar dari 60 menghasilkan sinyal multihead, dan kurang dari 40 menghasilkan sinyal kosong.

Rata-rata Bergerak Berat WMA

WMA lebih kuat dalam penyesuaian harga terkini dibandingkan SMA.

\[WMA = \frac{\sum_{i=1}^n w_i x_i}{\sum_{i=1}^n w_i}\]

w adalah bobot, dengan peningkatan i, w meningkat secara eksponensial. Formula bobot yang digunakan dalam strategi ini adalah:

\[w = \begin{cases} 100/(4+(n-4)*1.3), & i <= 3 \ 1.3*w, & i > 3 \end{cases}\]

Ini berarti bahwa 3 hari terakhir memiliki bobot yang sama, dan kemudian setiap hari sebelumnya memiliki bobot 1,3 kali lipat. Dengan demikian, pengaruh harga baru-baru ini dapat ditekankan.

Dalam strategi ini, WMA berlangsung selama 20 hari.

Sinyal strategi

Sinyal multihead: RSI > 60 dan WMA 20 hari ROC < -1
Tanda kosong: RSI < 40 dan WMA 20 hari ROC > 1

Di antaranya, WMA memiliki ROK 20 hari dengan rumus:

\[ROC = (WMA_{hari ini}/WMA_{20 hari yang lalu} - 1) \times 100\]

Keunggulan Strategis

  • Menggunakan RSI untuk menentukan arah tren dan menghindari kehabisan dana di pasar yang bergejolak
  • WMA menilai tren utama dari penurunan kebisingan baru-baru ini
  • RSI dan WMA ROC digunakan dalam kombinasi untuk memfilter sinyal yang tidak terkait secara efektif
  • Dengan beberapa ATR stop-loss acak, stop-loss pelacakan dapat mengunci keuntungan secara fleksibel
  • Metode pengelolaan dana dapat menyesuaikan ukuran posisi sesuai dengan keuntungan dan kerugian, mengendalikan risiko

Risiko Strategis

  • Parameter strategi yang tidak tepat dapat menyebabkan perdagangan yang sering, parameter yang disarankan untuk dioptimalkan
  • Stop loss yang tidak tepat dapat memperbesar kerugian
  • Tidak cocok sebagai strategi trend-following untuk pasar saham yang bergoyang
  • Perhatian terhadap perubahan lingkungan makro dan penyesuaian manual jika diperlukan

Arah optimasi strategi

  • Uji panjang RSI, panjang WMA, dan batas ROC untuk menemukan kombinasi parameter optimal
  • Uji coba berbagai metode pengelolaan dana untuk menemukan solusi terbaik untuk perubahan posisi
  • Menambahkan penilaian indikator lainnya untuk memfilter lebih lanjut
  • Mengurangi risiko kerugian tunggal dengan strategi stop loss
  • Mengoptimalkan strategi stop-loss untuk menambah keuntungan di tengah tren

Meringkaskan

Strategi ini menggunakan dua indikator RSI dan WMA untuk menentukan arah tren, untuk mengambil keuntungan dari tren utama dengan garis tengah dan panjang. Selain itu, menggunakan manajemen dana dan strategi penghentian untuk mengendalikan risiko, memiliki nilai nyata. Namun, pengaturan parameter dan mekanisme penghentian kerugian perlu terus diuji dan dioptimalkan untuk mendapatkan efek yang lebih baik.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2022-12-24 00:00:00
end: 2023-12-06 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © gsanson66


//This code is based on RSI and a backed weighted MA
//@version=5
strategy("RSI + MA BACKTESTING", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.fixed, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, slippage=3)


//------------------------TOOL TIPS---------------------------//

t1 = "Choice between a Standard MA (SMA) or a backed-weighted MA (RWMA) which permits to minimize the impact of short term reversal. Default is RWMA."
t2 = "Value of RSI to send a LONG or a SHORT signal. RSI above 60 is a LONG signal and RSI below 40 is a SHORT signal."
t3 = "Rate of Change Value of selected MA to send a LONG or a SHORT signal. By default : ROC MA below -1 is a LONG signal and ROC MA above 1 is a SHORT signal"
t4 = "Threshold value to trigger trailing Take Profit. This threshold is calculated as a multiple of the ATR (Average True Range)."
t5 = "Percentage value of trailing Take Profit. This Trailing TP follows the profit if it increases, remaining selected percentage below it, but stops if the profit decreases."
t6 = "Each gain or losse (relative to the previous reference) in an amount equal to this fixed ratio will change quantity of orders."
t7 = "The amount of money to be added to or subtracted from orders once the fixed ratio has been reached."


//------------------------FUNCTIONS---------------------------//

//@function which calculate a retro weighted moving average to minimize the impact of short term reversal
rwma(source, length) =>
    sum = 0.0
    denominator = 0.0
    weight = 0.0
    weight_x = 100/(4+(length-4)*1.30)
    weight_y = 1.30*weight_x
    for i=0 to length - 1
        if i <= 3
            weight := weight_x
        else
            weight := weight_y
        sum := sum + source[i] * weight
        denominator := denominator + weight
    rwma = sum/denominator

//@function which permits the user to choose a moving average type
ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "RWMA" => rwma(source, length)

//@function Displays text passed to `txt` when called.
debugLabel(txt, color) =>
    label.new(bar_index, high, text = txt, color=color, style = label.style_label_lower_right, textcolor = color.black, size = size.small)

//@function which looks if the close date of the current bar falls inside the date range
inBacktestPeriod(start, end) => (time >= start) and (time <= end)


//--------------------------------USER INPUTS-------------------------------//

//Technical parameters
rsiLengthInput = input.int(20, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("RWMA", title="MA Type", options=["SMA", "RWMA"], group="MA Settings", inline="1", tooltip=t1)
maLenghtInput = input.int(20, minval=1, title="MA Length", group="MA Settings", inline="1")
rsiLongSignalValue = input.int(60, minval=1, maxval=99, title="RSI Long Signal", group="Strategy parameters", inline="3")
rsiShortSignalValue = input.int(40, minval=1, maxval=99, title="RSI Short Signal", group="Strategy parameters", inline="3", tooltip=t2)
rocMovAverLongSignalValue = input.float(-1, maxval=0, title="ROC MA Long Signal", group="Strategy parameters", inline="4")
rocMovAverShortSignalValue = input.float(1, minval=0, title="ROC MA Short Signal", group="Strategy parameters", inline="4", tooltip=t3)
//TP Activation and Trailing TP
takeProfitActivationInput = input.float(5, minval=1.0, title="TP activation in multiple of ATR", group="Strategy parameters", tooltip=t4)
trailingStopInput = input.float(3, minval=0, title="Trailing TP in percentage", group="Strategy parameters", tooltip=t5)
//Money Management
fixedRatio = input.int(defval=400, minval=1, title="Fixed Ratio Value ($)", group="Money Management", tooltip=t6)
increasingOrderAmount = input.int(defval=200, minval=1, title="Increasing Order Amount ($)", group="Money Management", tooltip=t7)
//Backtesting period
startDate = input(title="Start Date", defval=timestamp("1 Jan 2018 00:00:00"), group="Backtesting Period")
endDate = input(title="End Date", defval=timestamp("1 July 2024 00:00:00"), group="Backtesting Period")


//------------------------------VARIABLES INITIALISATION-----------------------------//

float rsi = ta.rsi(close, rsiLengthInput)
float ma = ma(close, maLenghtInput, maTypeInput)
float roc_ma = ((ma/ma[maLenghtInput]) - 1)*100
float atr = ta.atr(20)
var float trailingStopOffset = na
var float trailingStopActivation = na
var float trailingStop = na
var float stopLoss = na
var bool long = na
var bool short = na
var bool bufferTrailingStopDrawing = na
float theoreticalStopPrice = na
bool inRange = na
equity = math.abs(strategy.equity - strategy.openprofit)
strategy.initial_capital = 50000
var float capital_ref = strategy.initial_capital
var float cashOrder = strategy.initial_capital * 0.95


//------------------------------CHECKING SOME CONDITIONS ON EACH SCRIPT EXECUTION-------------------------------//

//Checking if the date belong to the range
inRange := true

//Checking performances of the strategy
if equity > capital_ref + fixedRatio
    spread = (equity - capital_ref)/fixedRatio
    nb_level = int(spread)
    increasingOrder = nb_level * increasingOrderAmount
    cashOrder := cashOrder + increasingOrder
    capital_ref := capital_ref + nb_level*fixedRatio
if equity < capital_ref - fixedRatio
    spread = (capital_ref - equity)/fixedRatio
    nb_level = int(spread)
    decreasingOrder = nb_level * increasingOrderAmount
    cashOrder := cashOrder - decreasingOrder
    capital_ref := capital_ref - nb_level*fixedRatio

//Checking if we close all trades in case where we exit the backtesting period
if strategy.position_size!=0 and not inRange
    debugLabel("END OF BACKTESTING PERIOD : we close the trade", color=color.rgb(116, 116, 116))
    strategy.close_all()
    bufferTrailingStopDrawing := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na
    trailingStop := na
    short := false
    long := false


//------------------------------STOP LOSS AND TRAILING STOP ACTIVATION----------------------------//

// We handle the stop loss and trailing stop activation 
if (low <= stopLoss or high >= trailingStopActivation) and long
    if high >= trailingStopActivation
        bufferTrailingStopDrawing := true
    else if low <= stopLoss
        long := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na
if (low <= trailingStopActivation or high >= stopLoss) and short
    if low <= trailingStopActivation
        bufferTrailingStopDrawing := true
    else if high >= stopLoss
        short := false
    stopLoss := na
    trailingStopActivation := na


//-------------------------------------TRAILING STOP--------------------------------------//

// If the traling stop is activated, we manage its plotting with the bufferTrailingStopDrawing
if bufferTrailingStopDrawing and long
    theoreticalStopPrice := high - trailingStopOffset * syminfo.mintick
    if na(trailingStop)
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if theoreticalStopPrice > trailingStop
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if low <= trailingStop
        trailingStop := na
        bufferTrailingStopDrawing := false
        long := false
if bufferTrailingStopDrawing and short
    theoreticalStopPrice := low + trailingStopOffset * syminfo.mintick
    if na(trailingStop)
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if theoreticalStopPrice < trailingStop
        trailingStop := theoreticalStopPrice
    else if high >= trailingStop
        trailingStop := na
        bufferTrailingStopDrawing := false
        short := false


//---------------------------------LONG CONDITION--------------------------//

if rsi >= 60 and roc_ma <= rocMovAverLongSignalValue and inRange and not long
    if short
        bufferTrailingStopDrawing := false
        stopLoss := na
        trailingStopActivation := na
        trailingStop := na
        short := false
    trailingStopActivation := close + takeProfitActivationInput*atr
    trailingStopOffset := (trailingStopActivation * trailingStopInput/100) / syminfo.mintick
    stopLoss := close - 3*atr
    long := true
    qty = cashOrder/close
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty)
    strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = stopLoss, trail_price = trailingStopActivation,
                 trail_offset = trailingStopOffset)


//--------------------------------SHORT CONDITION-------------------------------//

if rsi <= 40 and roc_ma >= rocMovAverShortSignalValue and inRange and not short
    if long
        bufferTrailingStopDrawing := false
        stopLoss := na
        trailingStopActivation := na
        trailingStop := na
        long := false
    trailingStopActivation := close - takeProfitActivationInput*atr
    trailingStopOffset := (trailingStopActivation * trailingStopInput/100) / syminfo.mintick
    stopLoss := close + 3*atr
    short := true
    qty = cashOrder/close
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty)
    strategy.exit("Exit Short", "Short", stop = stopLoss, trail_price = trailingStopActivation,
                 trail_offset = trailingStopOffset)


//--------------------------------PLOTTING ELEMENT---------------------------------//

// Plotting of element in the graph
plotchar(rsi, "RSI", "", location.top, color.rgb(0, 214, 243))
plot(ma, "MA", color.rgb(219, 219, 18))
plotchar(roc_ma, "ROC MA", "", location.top, color=color.orange)
// Visualizer trailing stop and stop loss movement
plot(stopLoss, "SL", color.red, 3, plot.style_linebr)
plot(trailingStopActivation, "Trigger Trail", color.green, 3, plot.style_linebr)
plot(trailingStop, "Trailing Stop",  color.blue, 3, plot.style_linebr)