Estratégia de bandas de Bollinger com filtro RSI

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-28 12:12:41
Tags:

img

Resumo

O nome desta estratégia é Bollinger Bands Strategy with RSI Filter. Utiliza os princípios de Bollinger Bands combinados com o indicador RSI como um filtro para sinais de entrada. Esta estratégia pode determinar efetivamente as tendências do mercado para comprar baixo e vender alto para alcançar lucros decentes.

Princípio da estratégia

O indicador central desta estratégia é Bollinger Bands, composto pela faixa média, faixa superior e faixa inferior. A faixa média é a média móvel de n períodos, a faixa superior é a faixa média mais k vezes o desvio padrão de n períodos e a faixa inferior é a faixa média menos k vezes o desvio padrão de n períodos. Quando o preço se aproxima da faixa superior, o mercado está supervalorizado e as posições curtas devem ser consideradas. Quando o preço se aproxima da faixa inferior, o mercado está subvalorizado e as posições longas devem ser consideradas.

Além das Bandas de Bollinger, esta estratégia incorpora o indicador RSI como um filtro para os sinais de entrada. O RSI julga se o mercado está sobrecomprado ou sobrevendido. Valores acima de 70 indicam condições de sobrecompra e valores abaixo de 30 indicam condições de sobrevenda. Esta estratégia só entra em negociações quando as Bandas de Bollinger dão sinal simultaneamente com o RSI atingindo níveis de sobrecompra ou sobrevenda.

Especificamente, quando o preço ultrapassa a faixa de Bollinger inferior de baixo enquanto o RSI está abaixo de 30, um sinal de compra é gerado.

Análise das vantagens

Esta estratégia combina as Bandas de Bollinger com o indicador RSI para identificar efetivamente as condições de mercado de sobrecompra e sobrevenda, evitando perdas desnecessárias de falsos breakouts.

A estratégia tem poucos parâmetros e é simples de implementar, adequada para traders quantitativos de todos os níveis de habilidade.

Em resumo, as vantagens são:

  1. Julgamento mais forte integrando as Bandas de Bollinger e o RSI
  2. Redução das perdas de falhas de fuga
  3. Parâmetros simples, fáceis de implementar
  4. Retiradas menores com participações de médio a longo prazo

Análise de riscos

Alguns riscos a tomar em consideração com esta estratégia incluem:

  1. Ajustes inadequados dos parâmetros das bandas de Bollinger deterioram a qualidade do sinal
  2. As bandas de Bollinger tendem a seguir a ação dos preços nos mercados de tendência
  3. As divergências do RSI afetam a precisão do sinal
  4. Os sinais de negociação pouco frequentes correm o risco de perdas a longo prazo

Para controlar estes riscos:

  1. Otimizar parâmetros para encontrar as melhores combinações
  2. Considerar uma estrutura de prazo mais longo para evitar mercados variados
  3. Confirmar sinais RSI com outros indicadores para evitar sinais falsos
  4. Ajustar o período de detenção para evitar perdas graves

Orientações de otimização

Outras melhorias:

  1. Teste diferentes parâmetros do RSI
  2. Incorporar perdas de parada para controlar melhor o risco
  3. Adicionar outros indicadores para combinar confirmações
  4. Utilize o aprendizado de máquina para otimização automatizada de parâmetros

Estas melhorias podem melhorar a estabilidade, otimizar os parâmetros e reforçar a gestão dos riscos.

Conclusão

A Estratégia de Bandas de Bollinger com Filtro RSI integra a identificação de Bandas de Bollinger de sobrecompra/supervenda com o indicador de impulso do RSI para formar uma estratégia quantitativa robusta.

No entanto, há margem de melhoria através da otimização dos parâmetros e do controlo dos riscos para adaptar o desempenho a diversas condições de mercado, área que exige mais investigação.


/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bollinger Bands Strategy with RSI Filter", overlay=true)
source = close
length = input.int(20, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(source, length)
dev = mult * ta.stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// RSI Filter
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input(70, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input(30, title="RSI Oversold Level")
rsiValue = ta.rsi(source, rsiLength)

// Buy and Sell Conditions with RSI Filter
buyEntry = ta.crossover(source, lower) and rsiValue < rsiOversold
sellEntry = ta.crossunder(source, upper) and rsiValue > rsiOverbought

// Entry and Exit Logic
if (buyEntry)
    strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=lower, oca_name="BollingerBands", comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="BBandLE")

if (sellEntry)
    strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=upper, oca_name="BollingerBands", comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="BBandSE")

// Plot Bollinger Bands on the chart
plot(upper, color=color.red, title="Upper Band")
plot(lower, color=color.green, title="Lower Band")

// Plot RSI on the chart
hline(rsiOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(rsiOversold, "Oversold", color=color.green)
plot(rsiValue, color=color.blue, title="RSI")

// Plot buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyEntry, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)
plotshape(series=sellEntry, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar)


Mais.