Estratégias de negociação bidirecional longas e curtas baseadas em MACD e RSI
Data de criação:
2023-10-09 15:33:17
última modificação:
2023-10-09 15:33:17
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Visão geral
Esta estratégia combina MACD e RSI, e pode ser executada quando a direção da tendência é incerta, mas também pode ser executada com o objetivo de obter ganhos extras.
Princípio da estratégia
- Calcule o EMA rápido (linha de 12 dias) e o EMA lento (linha de 26 dias)
- Calcule a diferença de convergência do MACD (EMA rápido menos o EMA lento)
- Calcule a média móvel de 9 dias do MACD como uma linha de sinal
- Calculando o RSI de 14 dias
- Quando o MACD <-0.1, o RSI <27 e o EMA rápido estiver abaixo do EMA lento, faça mais
- Caso o MACD seja maior que 0,125 e o RSI seja maior que 81, e o EMA rápido seja maior que o EMA lento, faça um corte
- Configure stop loss, stop loss e move stop loss para gerenciar posições
Análise de vantagens
- A negociação de ativos de longo prazo permite obter lucros extras em situações fora de tendência.
- A combinação do indicador de tendência EMA e o indicador de reversão RSI pode melhorar a qualidade do sinal
- O uso de stop loss móvel para bloquear lucros permite controlar o risco de perdas
Análise de Riscos
- A transação bidirecional precisa de mais fundos para sustentar a garantia.
- A reversão da tendência pode travar a perda de posições em excesso
- Parâmetros mal definidos podem levar a transações muito frequentes
A solução para o risco:
- Apoio financeiro suficiente para controlar o tamanho das posições
- Ajuste razoavelmente a distância de parada para evitar uma parada excessivamente densa
- Parâmetros de otimização para reduzir a frequência de transações
Direção de otimização
- Pode-se considerar a combinação de indicadores de volatilidade para otimizar o momento de entrada
- Pode testar diferentes combinações de parâmetros para encontrar o melhor
- Pode-se otimizar estratégias de stop loss de acordo com as condições do mercado, como stop loss de seguimento
- Parâmetros de otimização automática que podem ser combinados com algoritmos de aprendizado de máquina
Resumir
Esta estratégia permite a negociação bidirecional através de uma combinação de MACD e RSI. Usando o stop loss móvel para bloquear o lucro, pode-se obter ganhos excedentários em situações de não-trend. A estratégia pode otimizar ainda mais a configuração de parâmetros, a estratégia de stop loss, etc., para obter ganhos excedentários mais estáveis.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// Revision: 290
// Author: @Hugo_Moriceau
//study("Moriceau_Crypto_strategies_Long_short_indicator_thesis",overlay=true)
// Pyramide 10 order size 100, every tick
strategy("Moriceau_Crypto_strategies_Long_short_indicator",overlay=true)
// === GENERAL INPUTS ===
fast = 12, slow = 26
fastMA = ema(close, fast)
slowMA = ema(close, slow)
macd = fastMA - slowMA
signal = sma(macd, 9)
rsi = rsi(close,14)
dataB = macd < -0.1 and rsi<27 and fastMA < slowMA
// data1 = macd > 0.125 and rsi>81 and fastMA> slowMA
dataS = macd > 0.125 and rsi > 81 and fastMA > slowMA
tradeInvert = input(defval = false, title = "Invert Trade Direction?")
// === LOGIC ===
// is fast ma above slow ma?
Achat = macd < -0.1 and rsi < 27 and fastMA < slowMA ? true : false
vente = macd > 0.125 and rsi > 81 and fastMA > slowMA ? true : false
// are we inverting our trade direction?
tradeDirection = vente ? Achat ? false : true : Achat ? true : false
// === Plot Setting ===
plot(fastMA,color=red)
plot(slowMA,color=blue)
barcolor(color=iff(fastMA > slowMA, yellow, na))
barcolor(color=iff(fastMA < slowMA, black, na))
//barcolor(color=iff(macd > 0.12*close , fuchsia, na))
//barcolor(color=iff(macd < -0.1*close , lime, na))
plotchar(dataB, char='B',color=black,size = size.auto,location = location.belowbar,transp= 0)
plotchar(dataS, char='S',color=black,size = size.auto,location = location.abovebar,transp= 0)
//fast = plot(maFast, title = "FastMA", color = yellow, linewidth = 2, style = line, transp = 50)
//slow = plot(maSlow, title = "SlowMA", color = black, linewidth = 2, style = line, transp = 50)
// === BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 05, title = "From Month", minval = 1)
FromDay = input(defval = 23, title = "From Day", minval = 1)
FromYear = input(defval = 2021, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth = input(defval = 5, title = "To Month", minval = 1)
ToDay = input(defval = 25, title = "To Day", minval = 1)
ToYear = input(defval = 2021, title = "To Year", minval = 2017)
// === STRATEGY RELATED INPUTS ===+
// the risk management inputs
inpTakeProfit = input(defval = 2500, title = "Take Profit", minval = 28)
inpStopLoss = input(defval = 600, title = "Stop Loss", minval = 15)
inpTrailStop = input(defval = 300, title = "Trailing Stop Loss", minval = 5)
inpTrailOffset = input(defval = 50, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 1)
// === RISK MANAGEMENT VALUE PREP ===
// if an input is less than 1, assuming not wanted so we assign 'na' value to disable it.
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na
// === STRATEGY - LONG POSITION EXECUTION ===
enterLong() => not tradeDirection[1] and tradeDirection
exitLong() => tradeDirection[1] and not tradeDirection
strategy.entry(id = "Achat", long = true, when = enterLong()) // use function or simple condition to decide when to get in
strategy.close(id = "TP 50% Sell", when = exitLong()) // ...and when to get out
// === STRATEGY - SHORT POSITION EXECUTION ===
enterShort() => tradeDirection[1] and not tradeDirection
exitShort() => not tradeDirection[1] and tradeDirection
strategy.entry(id = "Vente", long = false, when = enterShort())
strategy.close(id = "Vente", when = exitShort())
// === STRATEGY RISK MANAGEMENT EXECUTION ===
// finally, make use of all the earlier values we got prepped
strategy.exit("Vente", from_entry = "Vente", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
strategy.exit("Short", from_entry = "Achat", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)