Estratégia de Crossover Estocástico RSI Triplo EMA


Data de criação: 2024-01-26 16:07:34 última modificação: 2024-01-26 16:07:34
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Estratégia de Crossover Estocástico RSI Triplo EMA

Visão geral

A estratégia de cruzamento triplo EMA RSI aleatório é uma estratégia de acompanhamento de tendências. Combina um indicador de média móvel triplo e um indicador aleatório relativamente forte para determinar o momento de entrada através do sinal de cruzamento de dois indicadores.

Princípio da estratégia

A estratégia baseia-se na seguinte lógica:

  1. Três tendências de julgamento da EMA: a linha de 8o acima, a linha de 14o no meio e a linha de 50o abaixo constituem a tendência de vários pontos, ao contrário, constituem a tendência de cabeça para baixo.

  2. O indicador de RSI aleatório julga o cruzamento: a linha K atravessa a linha D a partir da direção de baixo para produzir um sinal de bifurcação, indicando a entrada de força.

  3. Não se preocupe, não se preocupe, não se preocupe.

Quando o EMA triplo apresenta uma tendência ascendente e o RSI aleatório aparece em um furco de ouro, faça mais. Com base nisso, configure um stop loss e uma linha de parada para bloquear o lucro.

Análise de vantagens

A estratégia, combinada com o julgamento de dois indicadores, é eficaz para bloquear as tendências. Os principais benefícios são:

  1. O EMA triplo filtra o ruído de curto prazo e bloqueia a tendência de linha média-longa.

  2. O RSI Goldfork aleatório confirmou a entrada de força.

  3. ATR Stop Loss Smart Stop Loss, bloqueio de lucro.

  4. A lógica da estratégia é simples, clara, fácil de entender e de implementar.

Análise de Riscos

Os principais riscos desta estratégia são os seguintes:

  1. Quando o indicador de EMA triplo produz várias forcas de ouro durante a oscilação, o risco de negociação de abrir uma posição pode ser resolvido otimizando os parâmetros de EMA ou adicionando outros indicadores de filtragem.

  2. Não haja oportunidades de shorting. Se você fizer mais, você perderá a oportunidade de um rebote no fundo. Considere a inclusão de indicadores como o MACD para procurar oportunidades de shorting na tendência de baixa.

Direção de otimização

As principais áreas de otimização da estratégia incluem:

  1. Optimizar os parâmetros da EMA para melhorar o julgamento de tendências.

  2. Aumentar os indicadores como MACD, determinar a tendência de baixa e aumentar as oportunidades de curto prazo.

  3. Aumentar os indicadores de volatilidade, como o ATR, melhorando a configuração do stop loss.

  4. Combinado com indicadores de volume de transação, evita brechas falsas.

  5. Otimizar parâmetros usando técnicas como aprendizado de máquina.

Resumir

Em geral, a estratégia de cruzamento de RSI aleatório de três EMAs, combinada com o julgamento de dois indicadores, é uma estratégia de acompanhamento de tendências simples e prática, que permite filtrar efetivamente os tremores e bloquear as tendências. O melhor desempenho da estratégia pode ser obtido por meio da continuação da otimização dos parâmetros, do aumento dos indicadores de filtragem e da utilização de tecnologias avançadas.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy(title="Stoch RSI Crossover Strat + EMA", shorttitle="Stoch RSI Cross + EMA Strat", overlay = true)

// Time Range
FromMonth=input(defval=1,title="FromMonth",minval=1,maxval=12)
FromDay=input(defval=1,title="FromDay",minval=1,maxval=31)
FromYear=input(defval=2020,title="FromYear",minval=2017)
ToMonth=input(defval=1,title="ToMonth",minval=1,maxval=12)
ToDay=input(defval=1,title="ToDay",minval=1,maxval=31)
ToYear=input(defval=9999,title="ToYear",minval=2017)
start=timestamp(FromYear,FromMonth,FromDay,00,00)
finish=timestamp(ToYear,ToMonth,ToDay,23,59)
window()=>true

// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = time >= start and time<=finish?true:false

//STOCH RSI
smoothK = input(3, minval=1)
smoothD = input(3, minval=1)
lengthRSI = input(14, minval=1)
lengthStoch = input(14, minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")

rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)

//ATR
lengthATR = input(title="ATR Length", defval=14, minval=1)
atr = atr(lengthATR)

//MULTI EMA
emasrc = close, 
len1 = input(8, minval=1, title="EMA 1")
len2 = input(14, minval=1, title="EMA 2")
len3 = input(50, minval=1, title="EMA 3")

ema1 = ema(emasrc, len1)
ema2 = ema(emasrc, len2)
ema3 = ema(emasrc, len3)

col1 = color.lime
col2 = color.blue
col3 = color.orange

//EMA Plots
//plot(ema1, title="EMA 1", linewidth=1, color=col1)
//plot(ema2, title="EMA 2", linewidth=1, color=col2)
//plot(ema3, title="EMA 3", linewidth=1, color=col3)

crossup = k[0] > d[0] and k[1] <= d[1]
emapos = ema1 > ema2 and ema2 > ema3 and close > ema1
barbuy = crossup and emapos

//plotshape(crossup, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.white)
plotshape(barbuy, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)

longloss = sma(open, 1)
//plot(longloss, color=color.red)

//Buy and Sell Factors
profitfactor = input(title="Profitfactor", type=input.float, step=0.1, defval=2)
stopfactor = input(title="Stopfactor", type=input.float, step=0.1, defval=3)
bought = strategy.position_size[1] < strategy.position_size
longcondition = barbuy

if (longcondition) and (afterStartDate) and strategy.opentrades < 1
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (afterStartDate) and strategy.opentrades > 0
    barsbought = barssince(bought)
    profit_level = strategy.position_avg_price + (atr*profitfactor)
    stop_level = strategy.position_avg_price - (atr*stopfactor)
    strategy.exit("Take Profit/ Stop Loss", "Long", stop=stop_level[barsbought], limit=profit_level[barsbought])