Estratégia de RSI de Fisher inversa de média móvel de vários prazos

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-21 14:45:28
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Resumo

A Estratégia de Múltipla Fase de Tempo de Média Móvel de Fisher RSI Inversa é uma estratégia quantitativa de negociação que tenta identificar pontos de reversão potenciais do mercado, calculando a média móvel do indicador RSI inversamente ajustado em períodos de tempo mais longos.

Estratégia lógica

A estratégia primeiro calcula o indicador regular do RSI, onde o parâmetro RSI_pm representa o período de cálculo do RSI. O RSI original é então inversamente ajustado através de uma função matemática IF ((input) =>(exp(2Introdução)-1)/exp2O RSI ajustado é passado para a variável IF_RSI.

Para filtrar muito ruído, a estratégia calcula a média móvel do IF_RSI ao longo do período RSI_ps, obtendo o indicador final wma_RSI usado para determinar os sinais de compra e venda.

Por fim, a estratégia traça esse indicador em um período de tempo mais longo e define linhas de limiar em 0,8 e -0,8. Um sinal de compra é gerado quando a linha do indicador quebra acima de 0,8 de baixo. Um sinal de venda é gerado quando a linha do indicador quebra abaixo de -0,8 de cima.

Vantagens

A estratégia processa a tendência do RSI através de suavização dupla, que pode efetivamente filtrar muito ruído e bloquear sinais de reversão relativamente claros. A suavização dupla é aplicada, respectivamente, ao indicador RSI original e ao indicador RSI absolutamente ajustado. Este método pode melhorar a característica de reversão média do indicador e produzir sinais de negociação relativamente confiáveis.

Além disso, o método de análise de quadros de tempo múltiplos adotado pela estratégia identifica rupturas do indicador num quadro de tempo de nível mais elevado, o que permite captar oportunidades de reversão a longo prazo e evitar interferências do ruído excessivo do mercado a curto prazo.

Riscos

A estratégia baseia-se em indicadores de média móvel para determinar pontos de compra e venda, o que tem algum atraso.

Por outro lado, os ajustamentos podem também perder oportunidades de recuperação após correcções de curto prazo.

Optimização

Tente ajustar adequadamente os parâmetros do indicador para melhor adaptá-los às condições do mercado. Por exemplo, diferentes ciclos de cálculo do RSI e parâmetros de período de suavização podem ser testados para encontrar a combinação ideal de parâmetros.

Também vale a pena considerar a combinação de outros indicadores auxiliares para verificar os sinais e melhorar a estabilidade da estratégia.

Conclusão

A Estratégia de Módulo de Tempo de Múltipla Média Movel de Fisher RSI Inversa tem uma lógica robusta em geral, mas ainda precisa de otimização para se adaptar a situações de mercado mais amplas.

/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Inverse Fisher RSI-MTF2", shorttitle="INRSIM2",overlay=true)
//Inputs
RSI_pm = input(5, title="RSI Main Period",minval=2)
RSI_ps = input(1, title="RSI Smooth Period",minval=0)

//Functions
IF(input)=>(exp(2*input)-1)/(exp(2*input)+1)

//RSI Calculation
raw_RSI=0.1*(rsi(close,RSI_pm)-50)
wma_RSI=wma(raw_RSI,RSI_ps)*100
IF_RSI = IF(wma_RSI)

resCustom = input(title="Timeframe", defval="1440" )
v=request.security(syminfo.tickerid, resCustom,IF_RSI)
a=v>0.8
b=v<-0.8

z=0.8
buy = crossover(v,z)
sell=crossunder(v,b)
 
plotshape(sell, title="sell", style=shape.triangledown,location=location.abovebar, color=red, transp=0, size=size.small)
plotshape(buy,  title="buy", style=shape.triangleup,location=location.belowbar, color=green, transp=0, size=size.small)


//Strategy
golong =  crossover(v,z)
goshort =  crossunder(v,b)

strategy.entry("Buy",strategy.long,when = golong)
strategy.entry("Sell",strategy.short,when = goshort)

Mais.