Estratégia RSI Diagonal Stacked Multi-Time Frame
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia é uma estratégia de RSI não-redesenho em vários prazos e só é redesenhada quando dois prazos mais altos são superados. Eu escrevi sobre a linha de 1 minuto do BTC/USD, mas a lógica pode ser aplicada a outros ativos.
Princípios
A estratégia de superposição de ângulo reduz esse problema através da contraposição, ou seja, quando o quadro de tempo mais rápido é vendido e quando o quadro de tempo mais lento é vendido.
Portanto, esta estratégia é diagonal. Eu poderia criar um script separado para alternar entre o diagonal para cima e o diagonal para baixo de acordo com a tendência geral, pois o indicador pode não piscar com frequência durante uma tendência ascendente prolongada. Isso pode ser visto como um ângulo X na sequência de tempo e no gráfico do quadro de tempo.
Vantagens
- Utilização de indicadores RSI em vários prazos para aumentar a confiabilidade dos sinais de negociação
- Entradas para as camadas de cantos, com mais oportunidades em uma tendência de queda
- Indicadores não redesenhados, sinais confiáveis
- Parâmetros RSI configuráveis e limites de sobrecompra e sobrevenda para diferentes mercados
- Considere os custos de transação e busque lucros estáveis em vez de transações de alta frequência
Riscos e soluções
- O RSI é propenso a falsos sinais, podendo ajustar os parâmetros ou adicionar condições de filtragem adequadamente
- A superposição de cantos aumenta a dificuldade de entrada e reduz o número de quadros de tempo de superposição
- Fazer apenas mais, assumir riscos direcionais, considerar fazer mais equilíbrio
- Utilização de stop loss fixo para controlar perdas individuais
Direção de otimização
- Aumentar o julgamento de tendências, usando a superposição de contra-ângulos quando a tendência é baixa, usando contra-ângulos para cima quando a tendência é alta
- Optimizar os parâmetros do RSI para encontrar a melhor combinação de parâmetros
- Aumentar o volume, MA e outros indicadores de filtragem para melhorar a qualidade do sinal
- Aumentar as estratégias de shorting para que sejam lucrativas em todos os mercados
- Optimizar a estratégia de parada de perdas e reduzir a retração
Resumir
Esta estratégia é, em geral, uma estratégia de negociação de tendências de baixa muito eficaz. Utilizando o indicador RSI de múltiplos quadros temporais e o modo de entrada de camadas de contracorrente, é possível capturar oportunidades de rebote na fase de queda.
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-06-24 00:00:00
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/
// © wbburgin
//@version=5
strategy("MTF Layered RSI - Bitcoin Bot [wbburgin]",overlay=false, pyramiding = 20, initial_capital=10000)
length = input.int(7,"RSI Length")
tf2 = input.timeframe("3",title="HT 1")
tf3 = input.timeframe("5",title="HT 2")
ob = input.int(80,"Overbought Level")
os = input.int(20,"Oversold Level")
rsi = ta.rsi(close,length)
rsi2 = request.security(syminfo.tickerid, tf2, rsi[1], barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
rsi3 = request.security(syminfo.tickerid, tf3, rsi[1], barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
plot(rsi,color=color.yellow,title="RSI Current TF")
plot(rsi2,color=color.new(color.yellow,50),title="RSI HT1")
plot(rsi3,color=color.new(color.yellow,75),title="RSI HT2")
lm=hline(os,title="Oversold")
hm=hline(ob,title="Overbought")
fill(hm,lm,color=color.new(color.blue,95))
htCross = (ta.crossover(rsi2,os) and rsi3>os and rsi>os) or (ta.crossover(rsi3,os) and rsi2>os and rsi>os)
buySig = (ta.crossover(rsi,os) and rsi2 < os and rsi3 < os) or htCross
sellSig = ta.crossunder(rsi,ob)
if buySig
strategy.entry("Long",strategy.long)
if sellSig
strategy.close("Long")
plotshape(buySig,title="Buysig",style=shape.triangleup,location=location.bottom,color=color.green,size=size.tiny)
plotshape(sellSig,title="Sellsig",style=shape.triangledown,location=location.top,color=color.red,size=size.tiny)