Estratégia de acompanhamento de oportunidades com base na média móvel e RSI


Data de criação: 2024-01-18 15:46:35 última modificação: 2024-01-18 15:46:35
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Estratégia de acompanhamento de oportunidades com base na média móvel e RSI

Visão geral

Esta estratégia é uma estratégia típica de rastreamento de oportunidades, baseada na construção de sinais de negociação baseados em médias móveis, médias móveis de Hull e índices relativamente fortes (RSI). Pode identificar automaticamente oportunidades de mercado, fazer trocas de longo prazo e aplicar-se a negociações de curto e médio prazo.

Princípio da estratégia

  1. Calcule uma média móvel de 50 ciclos (EMA) como um indicador de linha média para determinar a tendência.
  2. A média móvel de Hull de 7 dias é calculada como um indicador de linha média mais sensível e de entrada antecipada, com a EMA formando o Gold Fork Dead Fork.
  3. Configure as linhas de overbought e oversold do RSI em 60 e 45, respectivamente. O RSI acima de 60 é um sinal de overbought, e o RSI abaixo de 45 é uma zona de oversold.
  4. Quando a tendência de sobrecompra ocorre ao mesmo tempo que uma travessia ascendente da EMA, é um sinal de quebra.
  5. Quando a zona de oversold ocorre simultaneamente com a travessia para baixo da EMA, é necessário fazer mais sinais.

Vantagens estratégicas

  1. A combinação de três indicadores, EMA, Hull e RSI, para avaliar a tendência do mercado, a dinâmica e as áreas de sobrecompra e sobrevenda, aumenta a precisão do sinal.
  2. A EMA julga a tendência de médio a longo prazo, o Hull o indicador de liderança de curto prazo, o RSI julga a região de sobrevenda e sobrevenda, diferentes indicadores de ciclo são usados em conjunto para aproveitar diferentes níveis de oportunidades de negociação.
  3. Os sinais de negociação só são acionados se atenderem simultaneamente a três condições: tendência, dinâmica e área de sobrevenda e sobrecompra, para filtrar eficazmente os sinais falsos.

Risco estratégico

  1. A utilização de apenas três combinações de indicadores pode fazer com que você perca algumas oportunidades de negociação.
  2. A configuração do ciclo do EMA e do Hull precisa de testes repetidos e otimização, e a escolha inadequada de parâmetros pode afetar a qualidade do sinal.
  3. Os parâmetros do RSI também precisam ser ajustados, pois diferentes ações e divisas podem ter padrões diferentes para determinar o excesso de compra e venda.

Otimização de Estratégia

  1. Pode-se introduzir mais indicadores auxiliares, como linhas de Brin, linhas KC, etc., formando múltiplas ressonâncias para a tomada de decisões.
  2. Pode ser otimizado para diferentes combinações de parâmetros para diferentes variedades.
  3. Pode-se tomar decisões em combinação com um ciclo de tempo de nível superior, evitando ser enganado por falsas descobertas de curto prazo.
  4. Pode-se introduzir uma estratégia de gestão de risco para deter perdas.

Resumir

A estratégia utiliza uma combinação de três indicadores, EMA, Hull e RSI, para capturar oportunidades de negociação de curto e médio prazo. A geração de sinais de estratégia precisa atender às três dimensões de tendência, dinâmica e sobrecompra e sobrevenda, filtrando assim muitos sinais falsos. Ao mesmo tempo, a estabilidade e o desempenho de negociação da estratégia podem ser aumentados ainda mais por meio de otimização de parâmetros e introdução de mais indicadores auxiliares.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Bitduke

//@version=4
strategy(shorttitle="EHR", title="Simple EMA_Hull_RSI", overlay=false, 
     calc_on_every_tick=false, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.cash, 
     default_qty_value=1000, currency=currency.USD, initial_capital=1000,
     commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

// EMA
len = input(minval=1, title="EMA Length", defval=50)
src = input(close, title="EMA Source")
final_ema = ema(src, len)
plot(final_ema, color=color.red, title="EMA")

overbought = input(60, title="overbought value")
oversold = input(45, title="oversold value")

overbought_signal = rsi(close, 14) > overbought
oversold_signal = rsi(close, 14) < oversold
barcolor(overbought_signal ? color.black : na)
barcolor(oversold_signal ? color.blue : na)
// Hull MA
n = input(title="Hull Length", defval=7)
n2ma=2*wma(close,round(n/2))
nma=wma(close,n)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(n))

n2ma1=2*wma(close[1],round(n/2))
nma1=wma(close[1],n)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(n))

n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
c=n1>n2?color.green:color.red
ma=plot(n1,color=c)

// Strategy Logic
longCondition =  overbought_signal and crossover(n1,final_ema) 
shortCondition = oversold_signal and crossover(final_ema,n1) 

strategy.entry("EHR_Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("EHR_Short", strategy.short, when=shortCondition)