Oscillador de Momentum Bollinger Band RSI Estratégia de negociação

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-09-18 14:07:51
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Resumo

Esta estratégia combina as Bandas de Bollinger e o indicador do Índice de Força Relativa (RSI) para prever a volatilidade dos preços e determinar pontos de entrada ideais. A lógica é simples - observamos os preços de fechamento que tocam a banda inferior de Bollinger, após o qual há dois cenários possíveis: ou o preço retrocede da banda inferior de Bollinger ou continua a cair. Para confirmar o movimento dos preços, usamos um segundo indicador, o RSI, para investigar mais a tendência. Por exemplo, se o preço alcançar a banda inferior de Bollinger, mas o valor do RSI não estiver em território de sobrevenda, podemos concluir que o preço continuará a cair. Se o valor do RSI estiver sobrevendo, podemos usar essa área como nosso ponto de entrada.

Um stop loss é necessário para evitar a perda de muito capital se o RSI persistir por muito tempo no território de sobrevenda.

A melhor área de take profit é quando o preço se recupera acima da banda média/banda superior de Bollinger ou quando o RSI atinge níveis de sobrecompra, o que ocorrer primeiro.

Entrada longa:

RSI < 30 e preço de fechamento < faixa inferior de Bollinger

Saída longa:

RSI > 70

Estratégia lógica

A estratégia primeiro calcula o indicador RSI e define limites superior/inferior para determinar os níveis de sobrecompra/supervenda. Em seguida, calcula as faixas média, superior e inferior de Bollinger. Quando o preço de fechamento toca a faixa inferior e o RSI está abaixo de 30, vá longo. Quando o RSI está acima de 70, feche a posição.

Ao entrar em longo, defina pontos de stop loss e take profit.

Isso nos permite comprar na faixa inferior de Bollinger quando o RSI está baixo e vender quando o RSI está alto, lucrando com a reversão.

Análise das vantagens

As bandas de Bollinger determinam pontos de reversão com precisão
O RSI filtra falhas, garantindo uma entrada confiável
Gerenciar de forma eficaz o risco comercial
Extenso backtesting e otimização de parâmetros garantem uma rentabilidade estável

Análise de riscos

Bandas de Bollinger não prevêem perfeitamente reversões, algumas falhas ocorrem
O RSI também pode dar sinais falsos
Stop loss demasiado próximo não pode manter posição, demasiado solto aumenta risco

Os riscos podem ser mitigados ajustando os parâmetros de Bollinger, utilizando outros indicadores e ampliando adequadamente o stop loss.

Orientações de otimização

Considere a combinação com outros indicadores como KD, MACD para filtrar entradas
Ajuste dinâmico das percentagens de stop loss/take profit
Otimizar os parâmetros de Bollinger
Ensaiar a robustez em diferentes produtos

Conclusão

O perfil geral de risco/recompensa desta estratégia é equilibrado e os resultados do backtest são bons. Melhorias adicionais podem ser feitas através da otimização de parâmetros e melhorias de indicadores. O conceito de negociação de reversão baseado em Bandas de Bollinger é simples e confiável, garantindo mais pesquisa e refinamento.

[/trans]

/*backtest
start: 2023-09-10 00:00:00
end: 2023-09-17 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//strategy(title="Bollinger Band with RSI", shorttitle="BB&RSI", format=format.price, precision=2, pyramiding=50, initial_capital=10000, calc_on_order_fills=false, calc_on_every_tick=true, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=1000, currency="USD")
len = input(14, minval=1, title="Length")
src = input(close, "Source", type = input.source)
up = rma(max(change(src), 0), len)
down = rma(-min(change(src), 0), len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, "RSI", color=#8E1599)
band1 = hline(70, "Upper Band", color=#C0C0C0)
band0 = hline(30, "Lower Band", color=#C0C0C0)
fill(band1, band0, color=#9915FF, transp=90, title="Background")

length_bb = input(20,title="BB Length", minval=1)
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="BB StdDev")
basis = sma(src, length_bb)
dev = mult * stdev(src, length_bb)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input(0, "BB Offset", type = input.integer, minval = -500, maxval = 500)


Plot_PnL = input(title="Plot Cummulative PnL", type=input.bool, defval=false)
Plot_Pos = input(title="Plot Current Position Size", type=input.bool, defval=false)

long_tp_inp = input(10, title='Long Take Profit %', step=0.1)/100
long_sl_inp = input(25, title='Long Stop Loss %', step=0.1)/100
// Take profit/stop loss
long_take_level = strategy.position_avg_price * (1 + long_tp_inp)
long_stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - long_sl_inp)

entry_long = rsi < 30 and src < lower
exit_long = rsi > 70

plotshape(entry_long, style=shape.labelup, color=color.green,  location=location.bottom, text="L", textcolor=color.white, title="LONG_ORDER")
plotshape(exit_long, style=shape.labeldown, color=color.red,  location=location.top, text="S", textcolor=color.white, title="SHORT_ORDER")

strategy.entry("Long",true,when=entry_long)    
strategy.exit("TP/SL","Long", limit=long_take_level, stop=long_stop_level)
strategy.close("Long", when=exit_long, comment="Exit")
plot(Plot_PnL ? strategy.equity-strategy.initial_capital : na, title="PnL", color=color.red)
plot(Plot_Pos ? strategy.position_size : na, title="open_position", color=color.fuchsia)

Mais.