
A estratégia, cuidadosamente concebida pelo especialista em scripts Snehashish, combina de forma inovadora os benefícios do MACD e do RSI para identificar os melhores pontos de entrada e saída do mercado. A estratégia é cuidadosamente concebida para entrar em uma negociação multihead com precisão quando a linha MACD atravessa a linha de sinal acima da linha de sinal, assumindo que o RSI indica que o mercado está em um estado de sobrevenda antes da linha 5K.
Para a posição de equilíbrio, a estratégia usa duas condições-chave para emitir um sinal de saída. Primeiro, quando o MACD está acima de zero e a linha MACD atravessa abaixo da linha de sinal, a negociação termina, indicando que o impulso ascendente pode ser revertido. Segundo, se o RSI for encontrado em um estado de supercompra antes da linha 5K, também será produzido um sinal de saída, indicando que o mercado pode ter atingido o topo e pode haver uma queda.
A abordagem de Snehashish combina esses indicadores técnicos de forma inteligente, filtrando o ruído e visando transações com maior probabilidade de sucesso, esperando a confirmação dos indicadores MACD e RSI em condições específicas. Esta combinação de estratégias visa otimizar os pontos de entrada e saída, reduzindo o risco associado à volatilidade do mercado, aproveitando a vantagem do indicador, aumentando a lucratividade das transações.
O princípio central da estratégia é a combinação de MACD e RSI, dois indicadores técnicos, para capturar com maior precisão os pontos de inflexão do mercado. Quando o RSI mostra que o mercado está sobrevendido nas linhas K mais recentes, e a linha MACD atravessa a linha de sinal para cima, a estratégia entra em uma negociação multihead. Esta combinação garante que a estratégia abra uma posição quando a tendência de preços mostra sinais iniciais de reversão.
Para as posições baixas, a estratégia se concentra nos sinais de reversão de tendência potencial mostrados pelo MACD e pelo RSI. Se o MACD estiver acima de zero e a linha MACD atravessar a linha de sinal para baixo, a estratégia será neutralizada. Além disso, se o RSI mostrar anteriormente que o mercado atingiu um nível de supercompra, também será acionado.
Em geral, a estratégia busca abrir posições quando a tendência começa a mostrar sinais de reversão e fechar posições quando a tendência pode terminar, otimizando assim os pontos de entrada e saída e melhorando o desempenho geral das negociações, através da combinação dos sinais fornecidos pelo MACD e RSI.
Para mitigar esses riscos, pode ser considerado a introdução de outros indicadores de liderança como condições de filtragem, otimizar os parâmetros para adaptar-se a diferentes condições de mercado e configurar o stop loss e o stop loss apropriados para controlar o risco de uma única transação.
Com estas melhorias, a estratégia pode melhorar ainda mais os seus resultados ajustados ao risco, de modo a adaptar-se melhor a um ambiente de mercado variável.
Esta estratégia de negociação de linha longa, criada por Snehashish, combina habilmente os dois indicadores técnicos MACD e RSI para capturar com maior precisão os pontos de mudança do mercado e otimizar o tempo de entrada e saída. Esperando que o RSI confirme o excesso de venda e atravessando a linha de sinal MACD como sinal de abertura de posição, a estratégia pode entrar em posição no momento em que a tendência começa a apresentar sinais de reversão.
Apesar do bom potencial desta estratégia, ainda existem alguns riscos, como o excesso de negociação em mercados turbulentos, o atraso de sinais em fortes tendências, etc. Para atenuar esses riscos, pode-se considerar a introdução de outros indicadores, a configuração de parâmetros de otimização, o fortalecimento da análise do ambiente de mercado, a melhoria da gestão de posições, etc.
Em geral, esta estratégia de negociação de longo prazo, combinando MACD e RSI, fornece aos investidores uma estrutura confiável para capturar os pontos de inflexão do mercado e otimizar o tempo de saída. Com mais otimização e melhorias, a estratégia promete ser uma ferramenta poderosa para os investidores em mercados variáveis, ajudando a obter retornos sólidos e de longo prazo.
/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// snehashish 2024
strategy(title='spl Long Strategy', initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0, currency='USD', overlay=true)
//// Stoploss and Take Profit Parameters
// Enable Long Strategy
enable_long_strategy = input.bool(true, title='Enable Long Strategy', group='SL/TP For Long Strategy', inline='1')
long_stoploss_value = input.float(50, title='Stoploss %', minval=0, group='SL/TP For Long Strategy', inline='2')
long_takeprofit_value = input.float(50, title='Take Profit %', minval=0, group='SL/TP For Long Strategy', inline='2')
// Enable Short Strategy
enable_short_strategy = input.bool(true, title='Enable Short Strategy', group='SL/TP For Short Strategy', inline='3')
short_stoploss_value = input.float(50, title='Stoploss %', minval=0, group='SL/TP For Short Strategy', inline='4')
short_takeprofit_value = input.float(50, title='Take Profit %', minval=0, group='SL/TP For Short Strategy', inline='4')
// Date Range
start_date = input.int(1, title='Start Date', minval=1, maxval=31, group='Date Range', inline='1')
start_month = input.int(1, title='Start Month', minval=1, maxval=12, group='Date Range', inline='2')
start_year = input.int(2023, title='Start Year', minval=1800, maxval=3000, group='Date Range', inline='3')
end_date = input.int(1, title='End Date', minval=1, maxval=31, group='Date Range', inline='4')
end_month = input.int(12, title='End Month', minval=1, maxval=12, group='Date Range', inline='5')
end_year = input.int(2077, title='End Year', minval=1800, maxval=3000, group='Date Range', inline='6')
in_date_range = true
//// Indicator Inputs
// RSI
rsi_over_sold = input.int(30, title='Over Sold Level', group='RSI')
rsi_over_bought = input.int(70, title='Over Bought Level', group='RSI')
rsi_length = input.int(14, title='RSI Length', group='RSI')
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
// MACD
fast_ma = input.int(12, title='FastMA Length', group='MACD')
slow_ma = input.int(26, title='SlowMA Length', group='MACD')
signal_length = input.int(9, title='Signal Length', group='MACD')
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, fast_ma, slow_ma, signal_length)
//// Strategy Logic
was_over_sold = ta.barssince(rsi <= rsi_over_sold) <= 10
was_over_bought = ta.barssince(rsi >= rsi_over_bought) <= 10
crossover_bull = ta.crossover(macd_line, signal_line)
crossover_bear = ta.crossunder(macd_line, signal_line)
buy_signal = was_over_sold and crossover_bull and in_date_range
sell_signal = was_over_bought and crossover_bear and in_date_range
// Long Strategy
if (enable_long_strategy and buy_signal)
strategy.entry('Long', strategy.long)
strategy.exit('Long SL/TP', from_entry='Long', stop=strategy.position_avg_price * (1 - long_stoploss_value / 100), limit=strategy.position_avg_price * (1 + long_takeprofit_value / 100))
// Short Strategy
if (enable_short_strategy and sell_signal)
strategy.entry('Short', strategy.short)
strategy.exit('Short SL/TP', from_entry='Short', stop=strategy.position_avg_price * (1 + short_stoploss_value / 100), limit=strategy.position_avg_price * (1 - short_takeprofit_value / 100))