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  2. Uma tendência que segue uma estratégia

Uma tendência que segue uma estratégia

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-10-24 14:47:38
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Resumo

Esta estratégia combina os extremos do indicador de força relativa (RSI) e a filtragem da média móvel simples (SMA) para rastrear tendências. Quando o RSI atinge níveis extremos de sobrecompra ou sobrevenda, direções longas e curtas são determinadas com base na direção do SMA. A estratégia é adequada para índices de ações dos EUA, índices europeus, índices asiáticos, ouro, prata e outras variedades. Através de regras simples do RSI e do SMA, captura efetivamente tendências.

Estratégia lógica

  1. Calcular o valor do indicador RSI, definir o limite superior do limiar de sobrecompra para 65 e o limite inferior do limiar de sobrevenda para 45.

  2. Calcule a SMA de 200 dias para determinar a direção da tendência.

  3. Quando o RSI estiver abaixo de 45 (supervendido) e o preço estiver acima da SMA, vá longo; quando o RSI estiver acima de 65 (supercomprado) e o preço estiver abaixo da SMA, vá curto.

  4. Quando o RSI estiver acima de 75 (forte sobrecompra) e o preço estiver acima da SMA, fechar posições longas; quando o RSI estiver abaixo de 25 (forte sobrevenda) e o preço estiver abaixo da SMA, fechar posições curtas.

A estratégia captura as tendências de forma eficaz usando extremos do RSI para entradas de tempo e direção do SMA para filtragem. Os extremos do RSI indicam reversões potenciais, enquanto a direção do SMA garante que as negociações se alinhem com a tendência. Juntos, eles garantem negociações razoáveis e taxas de ganho mais altas.

Vantagens

  1. Lógica estratégica simples e clara, fácil de entender e dominar.

  2. Baseado em indicadores bem conhecidos de RSI e SMA, fácil de implementar.

  3. Os extremos do RSI indicam pontos de reversão potenciais, os filtros SMA garantem a correção direcional.

  4. Configurações razoáveis de parâmetros evitam a troca excessiva.

  5. Aplicável a múltiplos produtos como índices e commodities.

  6. Captura oscilações significativas de preços durante as tendências.

Em comparação com o RSI sozinho, a estratégia adiciona o filtro de tendência SMA para evitar long/short cego.

Riscos e soluções

  1. Usar períodos mais curtos de SMA para aumentar a sensibilidade.

  2. Adicione outros indicadores como o MACD para detectar anomalias.

  3. Tanto o RSI quanto o SMA podem gerar sinais falsos durante os mercados de intervalo. Pause a negociação quando o mercado de intervalo for detectado.

  4. Otimizar os parâmetros para encontrar a melhor combinação.

  5. O backtest de um único produto não é suficiente para avaliar a estratégia.

  6. Backtest ≠ negociação ao vivo.

Orientações para melhorias

  1. Otimizar os períodos de RSI para diferentes produtos.

  2. Otimizar os períodos de SMA, integrar várias SMAs.

  3. Adicionar stop loss para melhor controlo do risco.

  4. Adicionar outros indicadores para confirmação multifatorial.

  5. Melhorar o calendário de entrada com indicadores de volatilidade.

  6. Desenvolver um sistema de parâmetros adaptativos para otimização dinâmica.

  7. Teste diferentes abordagens de gestão de capital para o ótimo.

  8. Criar um conjunto de estratégias para diferentes condições de mercado.

Conclusão

A estratégia de filtro RSI extremos com SMA combina os pontos fortes de ambos para seguir uma tendência eficaz. A lógica é clara e os parâmetros sólidos. Ele funciona em vários produtos para melhorar significativamente a eficiência do tempo e a taxa de vitória em comparação com os sistemas RSI ou SMA sozinhos. Há espaço para melhorias como otimização de parâmetros e stop loss para melhorar ainda mais a robustez e a adaptabilidade.

/*backtest
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

//@version=5

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)



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