Estratégia de negociação de curto prazo baseada em RSI e SMA


Data de criação: 2024-02-01 10:35:30 última modificação: 2024-02-01 10:35:30
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Estratégia de negociação de curto prazo baseada em RSI e SMA

Visão geral

Esta estratégia é denominada porcentagem de variação entre o RSI e o SMA a curto prazo. Utiliza indicadores técnicos comuns como o RSI e a média móvel para determinar entradas e saídas de negociação. O RSI é um indicador de momentum na faixa de 0 a 100, que pode mostrar o fenômeno de sobrecompra e sobrevenda do mercado. O SMA é uma média móvel simples, que pode refletir a tendência de curto e longo prazo dos preços.

Princípio da estratégia

Quando o RSI é maior do que 50, é considerado um sinal de múltiplas cabeças. Isso significa que o mercado está em uma região equilibrada para múltiplas cabeças. Quando o SMA de 9 dias é superior ao SMA de 100 dias, significa que a tendência de curto prazo é melhor do que a tendência de longo prazo, e pode ser mais investido. Além disso, se a variação do preço relativo do SMA de 9 dias de curto prazo for superior a 6%, significa que a tendência de curto prazo se acelerou e também é investido.

Se você já tem uma posição maior, esta estratégia usa a paralisação para bloquear os lucros. Ela irá parar de acordo com a porcentagem definida e sair da posição quando o preço retroceder.

Análise de vantagens

Esta estratégia combina indicadores de tendência e indicadores de sobrevenda e sobrevenda para entrar em jogo quando há uma tendência mais clara e, ao mesmo tempo, evitar períodos em que o mercado está se revertendo, reduzindo significativamente o risco de negociação. A estratégia de parada de perda também pode bloquear os lucros e evitar que os lucros se evaporem completamente quando a tendência se reverte.

Os resultados do retrospecto mostram que a estratégia pode ser lucrativa em tendências mais claras de curto prazo, sendo mais eficaz. É adequada para os investidores que buscam negociações de alta frequência.

Análise de Riscos

Esta estratégia depende de indicadores como o RSI e SMA, que têm um certo atraso. Quando eventos inesperados levam a uma rápida reversão do mercado, esta estratégia pode não ser retirada a tempo, resultando em grandes perdas.

Além disso, as transações de alta frequência exigem taxas de transação mais elevadas. Se a frequência de transação for muito alta, as taxas de transação acumuladas também afetarão os lucros.

Direção de otimização

Esta estratégia pode considerar a combinação de mais indicadores para determinar os sinais de entrada e saída, como a adição de indicadores de volume de negócios para evitar falsas rupturas. A estratégia de stop loss também pode ser adaptada de maneira mais flexível, levando em conta os fatores de flutuação do mercado.

Além disso, é possível otimizar a variedade de negociação e os parâmetros de ciclo para encontrar a melhor combinação de parâmetros. Também é possível considerar a negociação entre ciclos, usando ciclos mais altos para determinar a direção da tendência e ciclos mais baixos para decidir a entrada.

Resumir

Esta estratégia utiliza indicadores técnicos de uso comum, como RSI e SMA, para construir estratégias de negociação de curto prazo. Ela pode capturar tendências de curto prazo mais claras para lucrar, mas também tem um stop loss para bloquear os lucros.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-01-24 00:00:00
end: 2024-01-31 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/
// © Coinrule

//@version=5
strategy("Short Term RSI and SMA Percentage Change",
         overlay=true,
         initial_capital=1000,
         process_orders_on_close=true,
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
         default_qty_value=100,
         commission_type=strategy.commission.percent,
         commission_value=0.1)

showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 5, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0

//==================================Buy Conditions============================================

//RSI
length = input(14)
rsi = ta.rsi(close, length)
buyCondition1 = rsi > 50

//MA
SMA9 = ta.sma(close, 9)
SMA100 = ta.sma(close, 100)
plot(SMA9, color = color.green)
plot(SMA100, color = color.blue)
buyCondition2 = (SMA9 > SMA100)

//Calculating MA Percentage Change
buyMA = (close/SMA9)
buyCondition3 = buyMA >= 0.06

if (buyCondition1 and buyCondition2 and buyCondition3 and timePeriod) //and buyCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long)

//==================================Sell Conditions============================================

// Configure trail stop level with input options
longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01
shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=5) * 0.01

// Determine trail stop loss prices
longStopPrice = 0.0
shortStopPrice = 0.0

longStopPrice := if strategy.position_size > 0
    stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
    math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0

shortStopPrice := if strategy.position_size < 0
    stopValue = close * (1 + shortTrailPerc)
    math.min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
    999999
    
strategy.exit('Exit', stop = longStopPrice, limit = shortStopPrice)