Tendência de alta baseada no RSI seguindo a estratégia

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-25 14:32:19
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Resumo

Esta estratégia é projetada com base no indicador do Índice de Força Relativa (RSI) para comprar em pontos baixos do RSI e tirar lucro e parar a perda em pontos altos do RSI. Gerar sinais de compra quando o RSI cai abaixo da linha de sobrevenda e sinais de venda quando o RSI sobe acima da linha de sobrecompra. A estratégia é otimizada para rastrear tendências com controle de risco eficaz.

Estratégia lógica

A estratégia usa o indicador RSI para determinar se uma ação está sobrevalorizada ou subvalorizada. O RSI combinado com linhas de sobrecompra e sobrevenda forma sinais de compra e venda. Especificamente, se o RSI cruzar acima da linha de 20 sobrevenda, um sinal de compra é gerado; se o RSI cruzar abaixo da linha de 80 sobrecompra, um sinal de venda é gerado.

Após a entrada de uma posição longa, a estratégia define um stop loss inicial para controlar o risco de queda. Ao mesmo tempo, duas linhas de lucro com índices diferentes são definidas para obter lucros em lotes e bloquear lucros. Especificamente, 50% da posição obterá lucro primeiro a 3% acima do preço de entrada; em seguida, a posição restante de 50% obterá lucro a 5% acima do preço de entrada.

A estratégia utiliza efetivamente o indicador RSI para determinar o tempo de entrada.

Vantagens

Utilize o indicador RSI para determinar posições longas/cortas e evitar negociações às cegas
Parâmetros RSI otimizados para melhor efeito do indicador
O conceito razoável de dupla captação de lucros permite captar lucros em lotes para obter mais lucros
O stop loss inicial e o trailing stop loss evitam perdas enormes

Riscos

Desempenho fraco num mercado de alta que não pode sustentar lucros
A probabilidade de sinais incorretos do RSI existe e pode aumentar as perdas decorrentes de um julgamento inadequado do sinal
Risco de que as paradas não possam ser desencadeadas se os pontos de paragem de perdas forem definidos demasiado profundos
Risco de perdas aumentadas sem limite de tempos e proporções de pirâmide

Melhorias

Adicionar outros indicadores para filtrar os sinais RSI e melhorar a precisão
Estabelecer limites para os tempos e proporções de pirâmide
Efeitos do ensaio de diferentes parâmetros do RSI
Otimizar o stop loss e obter pontos de lucro para reduzir os riscos

Resumo

A estratégia utiliza o RSI para julgar a condição do mercado e tem uma configuração razoável de stop loss e take profit. Pode determinar efetivamente a tendência do mercado e controlar os riscos de negociação, adequado como uma tendência de alta após a estratégia. Filtragem de sinal, teste de parâmetros, otimização de stop loss etc. podem melhorar ainda mais a estabilidade da estratégia.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/

//@version=5

strategy(title='RSI Long Strategy', overlay=true, pyramiding=5, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
strat_dir_input = input.string(title='Strategy Direction', defval='long', options=['long', 'short', 'all'])
strat_dir_value = strat_dir_input == 'long' ? strategy.direction.long : strat_dir_input == 'short' ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
//INPUTS


length = input(21)
overSold = input(20)
overBought = input(80)
p = close

vrsi = ta.rsi(p, length)
price = close
var bool long = na
var bool short = na

long := ta.crossover(vrsi, overSold)
short := ta.crossunder(vrsi, overBought)

var float last_open_long = na
var float last_open_short = na

last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])
mpoint=(last_open_long+last_open_short)/2

entry_value = last_open_long
entry_value1 = last_open_short

// Rounding levels to min tick
nround(x) =>
    n = math.round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick
    n
//
disp_panels = input(true, title='Display info panels?')
fibs_label_off = input(40, title='fibs label offset')
fibs_label_size = input.string(size.normal, options=[size.tiny, size.small, size.normal, size.large, size.huge], title='fibs label size')
r1_x = timenow + math.round(ta.change(time) * fibs_label_off)
r1_y = last_open_short
text1 = 'High : ' + str.tostring(nround(last_open_short))
s1_y = last_open_long
text3 = 'low : ' + str.tostring(nround(last_open_long))

R1_label = disp_panels ? label.new(x=r1_x, y=r1_y, text=text1, xloc=xloc.bar_time, yloc=yloc.price, color=color.orange, style=label.style_label_down, textcolor=color.black, size=fibs_label_size) : na
S1_label = disp_panels ? label.new(x=r1_x, y=s1_y, text=text3, xloc=xloc.bar_time, yloc=yloc.price, color=color.lime, style=label.style_label_up, textcolor=color.black, size=fibs_label_size) : na

label.delete(R1_label[1])
label.delete(S1_label[1])
//
plot(mpoint, title='avreage', color=color.new(color.red, 40), style=plot.style_linebr, linewidth=3, trackprice=true, offset=-9999)
plot(last_open_short, title='high', color=color.new(color.red, 40), style=plot.style_linebr, linewidth=3, trackprice=true, offset=-9999)
plot(last_open_long, title='low', color=color.new(color.blue, 40), style=plot.style_linebr, linewidth=3, trackprice=true, offset=-9999)
//
trend = input(false)
if barstate.islast and trend == true
    line z = line.new(bar_index[1], last_open_short[1], bar_index, last_open_short, extend=extend.both, color=color.red, style=line.style_dashed, width=1)
    line f = line.new(bar_index[1], mpoint[1], bar_index, mpoint, extend=extend.both, color=color.blue, style=line.style_dashed, width=1)
    line w = line.new(bar_index[1], last_open_long[1], bar_index, last_open_long, extend=extend.both, color=color.green, style=line.style_dashed, width=1)
    line.delete(z[1])
    line.delete(f[1])
    line.delete(w[1])
    
//bu = ta.crossover(close, mpoint)
//sz = ta.crossunder(close, mpoint)
//bu1 = ta.crossover(close, last_open_short)
sz1 = ta.crossunder(close, last_open_short)
bu2 = ta.crossover(close, last_open_long)
//sz2 = ta.crossunder(close, last_open_long)
//plotshape(sz, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0), size=size.tiny)
//plotshape(bu, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.blue, 0), size=size.tiny)
//plotshape(sz1, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny)
//plotshape(bu1, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.tiny)
//plotshape(sz2, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny)
//plotshape(bu2, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.tiny)

l = bu2
s = sz1 
if l
    strategy.entry('buy', strategy.long)
if s
    strategy.entry('sell', strategy.short)
per(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=0.01)
los = per(stoploss)
q1 = input.int(title=' qty_percent1', defval=50, minval=1)
q2 = input.int(title=' qty_percent2', defval=50, minval=1)
tp1 = input.float(title=' Take profit1', defval=3, minval=0.01)
tp2 = input.float(title=' Take profit2', defval=5, minval=0.01)
//tp4 = input.float(title=' Take profit4', defval=5, minval=0.01)
strategy.exit('x1', qty_percent=q1, profit=per(tp1), loss=los)
strategy.exit('x2', qty_percent=q2, profit=per(tp2), loss=los)

Mais.