Estratégia de negociação combinada de SMA e RSI


Data de criação: 2023-10-08 11:40:49 última modificação: 2023-10-08 11:40:49
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Visão geral

A estratégia baseia-se em uma média móvel simples (SMA) e um indicador relativamente forte (RSI) e, quando o valor do RSI atravessa a linha de sinal de entrada definida e o preço de fechamento está abaixo do SMA, o espaço é aberto para rastrear o stop loss ou o RSI novamente acionar o stop loss de saída. A estratégia combina o acompanhamento da tendência e o indicador de sobrevenda e sobrevenda, com o objetivo de capturar oportunidades de reversão de linha curta.

Princípio da estratégia

  1. Usando o SMA (o ciclo de 200) para determinar a direção da grande tendência, uma oportunidade de baixa ocorre quando o preço está abaixo do SMA.

  2. Usando o RSI (ciclo 14) para julgar a sobrevenda e a sobrevenda. Quando o RSI passa 51, o vendedor mostra um aumento de força e pode entrar em posição vaga.

  3. Depois de abrir uma posição de curto prazo, use o preço de fechamento mais baixo como ponto de parada de rastreamento. Se o RSI ultrapassar 54 ou 32 abaixo, o stop loss sairá do campo.

  4. Existem três tipos de stop loss: stop loss de preço, stop loss de RSI e stop loss de lucro.

Análise de vantagens

  1. A combinação de acompanhamento de tendências e indicadores de sobrecompra e sobrevenda pode melhorar a precisão do tempo de entrada.

  2. O rastreamento de stop loss permite proteger os lucros de acordo com as mudanças de preço em tempo real, evitando que o stop loss fique demasiado fixo.

  3. O trigger bidirecional do RSI pode bloquear o lucro e evitar que um rebote excessivo cause perdas.

  4. Utiliza indicadores simples e parâmetros fixos, adequado para operações de linha curta e média, fácil de dominar.

Análise de Riscos

  1. A configuração dos parâmetros SMA e RSI pode não ser adequada para todas as variedades e períodos e precisa ser otimizada.

  2. O custo de transação, como os slippages e as comissões, não são levados em consideração, o que afeta os lucros reais.

  3. Os sinais podem não ser confiáveis sem levar em conta outros fatores, como volume de transações e estrutura do mercado.

  4. A tendência é que os preços dos produtos e serviços sejam mais baixos do que os preços dos produtos e serviços, o que significa que os preços dos produtos e serviços são mais baixos.

  5. A paralisação é relativamente rígida e não pode responder a grandes variações de mercado.

Direção de otimização

  1. Teste e otimize os parâmetros do ciclo SMA e do RSI para encontrar a melhor combinação de parâmetros.

  2. Considere a inclusão de indicadores de volume de transação para evitar falsas rupturas em baixos volumes.

  3. Pode-se testar uma combinação de outros indicadores, como MACD, faixa de Bryn, etc.

  4. Aumentar os algoritmos de aprendizagem de máquina, utilizando treinamento de dados históricos, para melhorar a precisão do sinal.

  5. Otimizar a forma de deter os prejuízos para torná-los mais flexíveis e adaptáveis às mudanças de comportamento.

  6. Adesão ao mecanismo de gestão de riscos para controlar as perdas individuais.

Resumir

A estratégia integra os benefícios dos dois indicadores SMA e RSI para filtrar algumas oportunidades de negociação de ruído. Sua lógica de negociação simples é fácil de implementar, mas ainda precisa ser testada e otimizada para parâmetros e regras, e auxiliada por meios de gerenciamento de risco, para operar com estabilidade a longo prazo. Além disso, a combinação com outros indicadores ou algoritmos também vale a pena ser explorada para aumentar ainda mais a estabilidade da estratégia.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-10-01 00:00:00
end: 2023-10-07 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
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/
// © abdllhatn

//@version=5
// strategy("Alpha Short SMA and RSI Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100)

// Inputs
sma_length = input(200, title="SMA Length")
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
rsi_entry = input(51, title="RSI Entry Level")
rsi_stop = input(54, title="RSI Stop Level")
rsi_take_profit = input(32, title="RSI Take Profit Level")

// Indicators
sma_value = ta.sma(close, sma_length)
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)

var float trailingStop = na
var float lastLow = na

// Conditions
shortCondition = ta.crossover(rsi_value, rsi_entry) and close < sma_value
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    trailingStop := na
    lastLow := na

if (strategy.position_size < 0)
    if (na(lastLow) or close < lastLow)
        lastLow := close
        trailingStop := close

if not na(trailingStop) and close > trailingStop
    strategy.close("Sell")

if (rsi_value >= rsi_stop)
    strategy.close("Sell")

if (rsi_value <= rsi_take_profit)
    strategy.close("Sell")

// Plot
plot(sma_value, color=color.red, linewidth=2)