Estratégia de negociação quantitativa de curto prazo baseada em cruzamento de média móvel dupla, RSI e indicadores estocásticos

SMA RSI ATR
Data de criação: 2024-06-17 15:35:40 última modificação: 2024-06-17 15:35:40
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Estratégia de negociação quantitativa de curto prazo baseada em cruzamento de média móvel dupla, RSI e indicadores estocásticos

Visão geral

A estratégia combina o cruzamento de duas médias móveis em 20 e 50 dias como sinal de negociação principal, enquanto a combinação do RSI e o indicador aleatório como julgamento auxiliar, fazendo uma confirmação dupla do sinal de negociação. Além disso, a estratégia também usa o ATR como base de stop loss e stop loss, gerenciando posições com risco fixo e ganhos comparados com a cabeça, procurando obter ganhos estáveis enquanto controla o risco.

Princípio da estratégia

  1. Calculando as duas médias móveis de 20 e 50 dias, quando a média de curto prazo atravessa a média de longo prazo, gera um sinal de multiplicação; ao contrário, gera um sinal de divisão.
  2. A introdução do indicador RSI como um julgamento auxiliar, quando o indicador RSI não atinge o intervalo de sobrecompra ou sobrevenda, só se considera a construção de uma posição.
  3. A introdução de um indicador aleatório como julgamento auxiliar, quando a linha K do indicador aleatório não atinge o intervalo de sobrecompra ou sobrevenda, a construção de uma posição é considerada.
  4. Usando o ATR para calcular as posições de stop loss e stop loss, o risco-benefício-risco é definido de acordo com o preço de stop loss e stop loss em 1: 2.
  5. Ao fazer mais, a posição de stop loss é o preço mínimo menos o ATR, a posição de stop loss é o preço máximo mais 2 vezes o ATR; quando estiver em branco, a posição de stop loss é o preço máximo mais ATR, a posição de stop loss é o preço mínimo menos 2 vezes o ATR.

Vantagens estratégicas

  1. O Binary Equilibrium Crossover é um indicador de tendência simples e fácil de usar, combinado com o RSI e o indicador aleatório, que pode filtrar eficazmente os falsos sinais.
  2. O RSI e os indicadores aleatórios podem ajudar a determinar se o mercado está super-comprando ou super-vendendo, evitando entrar em situações extremas.
  3. A forma de gestão de posições com uma taxa de risco-recompensa fixa permite obter um retorno relativamente estável, desde que o risco geral seja controlado.
  4. Os parâmetros são ajustáveis para diferentes ambientes de mercado e estilos de negociação.

Risco estratégico

  1. As estratégias de tendência são mais propensas a produzir falsos sinais em mercados de turbulência, resultando em transações frequentes e perda de capital.
  2. A paralisação em proporção fixa pode levar a perdas excessivas em uma única operação, enfraquecendo a curva de capital.
  3. A falta de consideração em termos de gestão de posições e gestão de fundos dificulta a resposta a situações extremas.

Direção de otimização da estratégia

  1. A introdução de indicadores técnicos mais eficazes para melhorar a precisão e a confiabilidade do sinal.
  2. Otimizar a configuração do Stop Loss Stop, de forma mais dinâmica e inteligente, para aumentar o nível de receita da estratégia.
  3. Em termos de gestão de posições, pode ser combinado com os indicadores de volatilidade, como ATR, para ajustar dinamicamente as posições.
  4. Em termos de gestão de fundos, introdução de métodos como o orçamento de risco e a fórmula de Kelly para aumentar a eficiência do uso de fundos.

Resumir

A estratégia é uma estratégia de negociação de curto prazo baseada em binários, RSI e indicadores aleatórios, com a confirmação conjunta de vários indicadores técnicos, para controlar o risco de negociação, enquanto se aproveita a oportunidade de tendência. A lógica da estratégia é clara, os parâmetros são fáceis de otimizar e são adequados para os investidores que negociam em curto prazo.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-05-17 00:00:00
end: 2024-06-16 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Cruce de Medias con Filtros de RSI y Estocástico", overlay=true)

// Definir parámetros de las medias móviles
fast_length = input(20, title="Periodo de Media Rápida")
slow_length = input(50, title="Periodo de Media Lenta")

// Calcular medias móviles
fast_ma = ta.sma(close, fast_length)
slow_ma = ta.sma(close, slow_length)

// Añadir filtro RSI
rsi_length = input(7, title="Periodo del RSI")
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
rsi_overbought = input(70, title="RSI Sobrecomprado")
rsi_oversold = input(30, title="RSI Sobrevendido")

// Añadir filtro Estocástico
k_period = input(7, title="K Periodo del Estocástico")
d_period = input(3, title="D Periodo del Estocástico")
smooth_k = input(3, title="Suavización del Estocástico")
stoch_k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, k_period), smooth_k)
stoch_d = ta.sma(stoch_k, d_period)
stoch_overbought = input(80, title="Estocástico Sobrecomprado")
stoch_oversold = input(20, title="Estocástico Sobrevendido")

// Definir niveles de stop-loss y take-profit con ratio 2:1
risk = input(1, title="Riesgo en ATR")
reward_ratio = input(2, title="Ratio Riesgo/Beneficio")
atr_length = input(14, title="Periodo del ATR")
atr = ta.atr(atr_length)
stop_loss = risk * atr
take_profit = reward_ratio * stop_loss

// Señal de compra
long_condition = ta.crossover(fast_ma, slow_ma) and rsi < rsi_overbought and stoch_k < stoch_overbought
if (long_condition)
    strategy.entry("Compra", strategy.long)

// Señal de venta
short_condition = ta.crossunder(fast_ma, slow_ma) and rsi > rsi_oversold and stoch_k > stoch_oversold
if (short_condition)
    strategy.entry("Venta", strategy.short)

// Configurar Stop-Loss y Take-Profit para posiciones largas
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Compra", stop=low - stop_loss, limit=high + take_profit)

// Configurar Stop-Loss y Take-Profit para posiciones cortas
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Venta", stop=high + stop_loss, limit=low - take_profit)

// Plotear las medias móviles en el gráfico
plot(fast_ma, title="Media Rápida (50)", color=color.blue)
plot(slow_ma, title="Media Lenta (200)", color=color.red)

// Plotear RSI y Estocástico en subgráficos
hline(rsi_overbought, "RSI Sobrecomprado", color=color.red)
hline(rsi_oversold, "RSI Sobrevendido", color=color.green)
plot(rsi, title="RSI", color=color.orange, linewidth=2)
hline(stoch_overbought, "Estocástico Sobrecomprado", color=color.red)
hline(stoch_oversold, "Estocástico Sobrevendido", color=color.green)
plot(stoch_k, title="Estocástico K", color=color.purple, linewidth=2)
plot(stoch_d, title="Estocástico D", color=color.purple, linewidth=1, style=plot.style_stepline)