
Esta estratégia combina os extremos do indicador do Relative Strength Index (RSI) e o filtro da média da Simple Moving Average (SMA) para monitorar a tendência. Quando o RSI atinge os extremos de sobrecompra ou sobrevenda, a direção da linha média do SMA é julgada como a direção mais curta. A estratégia é aplicável a índices de ações americanas, índices europeus, índices asiáticos e variedades como ouro e prata branca, e captura a tendência através de regras simples de julgamento de RSI e SMA.
A estratégia usa o RSI para determinar a hora de entrada e o filtro de tendências do SMA para capturar a tendência. Os limites do RSI indicam que o preço pode inverter, enquanto o SMA determina a direção para garantir que a direção da negociação esteja de acordo com a tendência. A combinação de ambos garante que a negociação seja razoável e aumenta a taxa de ganho.
Em comparação com o uso de um único indicador RSI, a estratégia aumenta a determinação da tendência do SMA, evitando o uso de muito vazio. Em comparação com o uso do sistema SMA, a estratégia, com base na direção do SMA, usa o valor máximo do RSI para entrar e aumentar a eficiência da seleção.
Quando a SMA produz uma forca morta, existe o risco de uma reversão de tendência. A solução é reduzir adequadamente o ciclo SMA e aumentar a sensibilidade às mudanças de tendência.
Quando o RSI se desvia, existe o risco de perder uma oportunidade de negociação. A solução é combinar outros indicadores, como o MACD, para evitar o desvio.
Em situações de turbulência, o RSI e o SMA podem gerar sinais errados. A solução é suspender a negociação estratégica depois que o mercado de turbulência é detectado.
A configuração inadequada dos parâmetros pode levar a excesso de negociação ou a falta de negociação. A solução é otimizar os parâmetros, procurando a melhor combinação de parâmetros.
Os testes de uma única variedade não são suficientes para avaliar a eficácia da estratégia, sendo necessária a validação de testes de várias variedades.
A retrospectiva não é a mesma coisa que o mercado real, onde é necessário controlar a gestão de fundos e a gestão de riscos.
Optimizar os parâmetros do RSI para encontrar os melhores parâmetros do RSI para diferentes variedades.
Otimização de parâmetros de ciclo SMA, integração de múltiplos grupos de médios SMA.
Aumentar os mecanismos de prevenção de prejuízos e melhorar a capacidade de controlo de riscos.
Adicionar outros indicadores de julgamento para a realização de verificação multifatorial.
A partir daí, os jogadores passam a usar o ritmo de jogo, combinado com os indicadores de volatilidade.
Desenvolver parâmetros de auto-adaptação do sistema para a otimização de parâmetros dinâmicos.
Teste diferentes maneiras de gerenciar o dinheiro para encontrar o melhor.
Criar conjuntos de estratégias de negociação de acordo com as diferentes condições de mercado e implementar a integração de estratégias.
A estratégia de filtragem de RSI e SMA, combinando a duração de ambos, permite o acompanhamento de tendências por meio de um simples julgamento de indicadores. A estratégia é clara e fácil de entender, a configuração dos parâmetros é razoável e pode ser amplamente aplicada a várias variedades. Em comparação com a estratégia de RSI e SMA, a estratégia aumenta significativamente a eficiência e a vitória do tempo.
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start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef
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strategy('Relative Strength Index Extremes with 200-Day Moving Average Filte', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=36000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)
// Rsi
rsi_lenght = input.int(14, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)
//Sma
Length1 = input.int(200, title=' SMA Lenght', minval=1)
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
//Strategy Logic
Long = rsi_value < 45 and close > SMA1
Long_exit = rsi_value > 75 and close > SMA1
Short = rsi_value > 65 and close < SMA1
Short_exit = rsi_value < 25 and close < SMA1
if Long
strategy.entry('Long', strategy.long)
if Short
strategy.entry('Short', strategy.short)
strategy.close_all(Long_exit or Short_exit)
pera(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5, minval=0.5)
los = pera(stoploss)
strategy.exit('SL', loss=los)
//by wielkieef