Estratégia de negociação de média móvel exponencial dupla RSI


Data de criação: 2024-01-30 15:44:11 última modificação: 2024-01-30 15:44:11
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Estratégia de negociação de média móvel exponencial dupla RSI

Visão geral

Esta estratégia é chamada de estratégia de negociação RSI de dupla média móvel. A estratégia utiliza a média móvel dupla (Double EMA) e o índice de força relativa (RSI) como principais indicadores de negociação para realizar negociações mecanizadas.

Princípio da estratégia

A estratégia primeiro calcula a média móvel binária do preço (MA), em seguida, computa o RSI com base no MA, e calcula a média móvel do RSI (Smooth). Quando o RSI atravessa sua média móvel, gera um sinal de compra; quando o RSI atravessa sua média móvel, gera um sinal de venda. Opcionalmente, a estratégia também define o número máximo de transações por dia, a quota de capital de negociação, o período de negociação, o ponto de parada de perda e o número de pontos de parada de rastreamento para controle de risco.

Vantagens estratégicas

  1. A utilização de médias móveis binárias permite uma resposta mais rápida às mudanças de preços, filtrando parte do ruído.
  2. O RSI é calculado com base em médias móveis, para torná-lo mais estável e evitar erros de negociação.
  3. As médias móveis do RSI ajudam a confirmar sinais de negociação e filtrar brechas falsas.
  4. Estabelecer o número máximo de transações pode ajudar a controlar o risco diário.
  5. Estabeleça uma quota de capital para evitar perdas individuais excessivas.
  6. Definir períodos de negociação, evitar pontos críticos e controlar o risco de liquidez.
  7. Estabelecer um número de pontos de parada de perda para ajudar a limitar as perdas individuais.
  8. O rastreamento dos pontos de parada ajuda a bloquear os leves e reduzir as retrações.

Risco estratégico

  1. A média móvel binária reage lentamente a surpresas de mercado e pode perder oportunidades de negociação de curta linha.
  2. O RSI é propenso a formar sinais enganosos de forca morta e cruzamento do ouro.
  3. A proporção de capital de transação fixo não pode corresponder à amplitude de flutuação do mercado, existindo o risco de utilização insuficiente de capital.
  4. A parada de perda fixa é difícil de adaptar a diferentes variedades e condições de mercado, existindo o risco de perda prematura ou parada de perda.
  5. O tracking stop pode ser acionado com muita frequência em situações de tremor.

Resposta:

  1. Reduzir adequadamente os ciclos das médias móveis e aumentar a sensibilidade.
  2. Combinado com outros indicadores, como o sinal de filtragem de volume de tráfego.
  3. Dinâmica de ajuste da proporção de capital das transações.
  4. O valor do stop loss é ajustado de acordo com a volatilidade e mudança do mercado.
  5. A flexibilidade apropriada para rastrear os pontos de parada.

Direção de otimização da estratégia

  1. Teste combinações de médias móveis binárias de diferentes períodos de comprimento e comprimento para encontrar o parâmetro ideal.
  2. Testar os parâmetros de ciclo de cálculo do RSI para aumentar a confiabilidade do sinal de ouro/fork morto.
  3. Adicionar volume de transação, filtro de sinais de ruído e outros indicadores como a faixa de Brin.
  4. A taxa de capital de negociação e o stop loss são ajustados dinamicamente, juntamente com o preço de fechamento do dia, a volatilidade e outras variações.
  5. Mecanismos de stop loss de rastreamento de acordo com as características de diferentes variedades e a otimização do ambiente de mercado

Resumir

Esta estratégia tem regras mecânicas claras, de alta confiabilidade e aplica-se a variedades de tendências de linha média e longa. Após a otimização, pode ser a base para a estratégia de negociação mecânica de acompanhamento de tendências, o risco é controlado e vale a pena avaliar ainda mais o efeito no mercado.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title='[STRATEGY][RS]DemaRSI V0', shorttitle='D', overlay=false, initial_capital=100000, currency=currency.USD)
src = input(close)
ma_length = input(21)
rsi_length = input(4)
rsi_smooth = input(4)

ma = ema(ema(src, ma_length), ma_length)
marsi = rsi(ma, rsi_length)
smooth = ema(marsi, rsi_smooth)
plot(title='M', series=marsi, color=black)
plot(title='S', series=smooth, color=red)
hline(0)
hline(50)
hline(100)

max_order_per_day = input(6)
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(max_order_per_day)
trade_size_as_equity_factor = input(false)
trade_size = input(type=float, defval=10000.00) * (trade_size_as_equity_factor ? strategy.equity : 1)
take_profit_in_points = input(100000)
stop_loss_in_points = input(100000)
trail_in_points = input(150)

USE_SESSION = input(true)
trade_session = input(title='Trade Session:', defval='0400-1500', confirm=false)
istradingsession = not USE_SESSION ? true : not na(time('1', trade_session))

buy_entry = istradingsession and crossover(marsi, smooth)
sel_entry = istradingsession and crossunder(marsi, smooth)

strategy.entry('buy', long=true, qty=1, when=buy_entry)
strategy.entry('sel', long=false, qty=1, when=sel_entry)

strategy.exit('buy.Exit', from_entry='buy', profit=take_profit_in_points, loss=stop_loss_in_points, trail_points=trail_in_points, trail_offset=trail_in_points)
strategy.exit('sel.Exit', from_entry='sel', profit=take_profit_in_points, loss=stop_loss_in_points, trail_points=trail_in_points, trail_offset=trail_in_points)
strategy.close_all(when=not istradingsession)