Saturday, 10 March 2018

Rsi 2 estratégias de negociação


Testando a Estratégia de Negociação do RSI 2 nas ações dos EUA.


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Neste artigo, olho para um método popular para negociação de ações e futuros que utiliza o indicador RSI 2. Esta é uma técnica de reversão média para encontrar títulos de sobrecompra e sobrevenda.


Qual é o indicador RSI?


O RSI (índice de força relativa) é um oscilador de impulso de sobrecompra / sobrevenda desenvolvido pela primeira vez por J. Welles Wilder em 1978. É um indicador muito popular que mede a força relativa em uma segurança e é usado com mais freqüência em um período de tempo de 14 dias, com valores variando de 0 a 100.


Normalmente, quando o RSI 14 é inferior a 30, a segurança pode ser dita sobreviver e isso é um bom momento para comprar. Quando RSI 14 está acima de 70, a segurança é dito ser sobrecompra e isso é para ser um bom momento para vender.


No entanto, testei o indicador RSI 14 em vários estoques diferentes e descobri que essas regras não foram tão bem sucedidas nos últimos anos.


Na verdade, descobri que fazer exatamente o oposto (comprar estoques de sobrecompra e vender ações de sobrevenda) resulta em retornos mais altos, pois permite a captura de tendências ascendentes de longo prazo. Você pode ler o artigo completo testando o RSI 14 aqui.


Como o RSI 14 não é tão propício para negociações de curto prazo do tipo de reversão média, o resto deste artigo examinará o teste do indicador em um período de dois dias em vez disso. Considerando que, o RSI 14 pode ser implementado em um sistema de tendência, o RSI 2 é muito mais volátil e mais adequado para o comércio de curto prazo.


Testando a Estratégia de Negociação RSI 2.


Acredito que a estratégia de negociação RSI 2 foi popularizada por Larry Connors e Cesar Alvarez no livro Short-Term Trading Strategies That Work, publicado em novembro de 2008.


No livro, Connors concorda que o RSI de 14 períodos não tem vantagem estatisticamente e que ele é muito mais bem sucedido com RSI 2. O livro diz que Connors analisou mais de oito milhões de negócios de 1 de janeiro de 1995 a 31 de dezembro de 2007 e descobriu que & # 8220; os retornos médios das ações com uma leitura de RSI de 2 períodos abaixo de 10 superaram o benchmark de 1 dia (+ 0,07%), 2 dias (+ 0,21%) e 1 semana depois (+0,49%). # 8221;


Além disso, Connors e Alvarez descobriram que quanto menor o RSI 2, maior a performance subseqüente.


O livro continua a listar algumas estratégias de negociação específicas para aproveitar essas descobertas. Essas estratégias agora serão testadas em dados mais atualizados com o simulador de back-testing, Amibroker.


Test One - RSI de 2 períodos inferior a 5 em S & amp; P 500.


A primeira estratégia mencionada no livro está no índice S & P 500. Tem as seguintes regras:


O S & amp; P 500 está acima do seu 200 dias MA RSI 2 do S & amp; P 500 está abaixo de 5 Compre o S & amp; P 500 no fechar Sair quando o S & amp; P 500 fecha acima do seu MA de 5 dias.


Em outras palavras, queremos comprar o S & amp; P 500 quando é sobrevendido, mas ainda acima da média móvel de 200 dias. Esta estratégia é executada entre 1995 e 2008 e é apresentada no livro para produzir os seguintes retornos:


• Nº de trades = 49.


• Número de vencedores = 83,6%


• Pontos totais feitos = 522,92.


• Tempo médio de espera = 3 dias.


Testei essa estratégia para mim usando o Amibroker e dados históricos da Norgate entre 1/1/1995 e 1/1/2008 (sem custos de transação) e obtive os seguintes resultados:


• Nº de trades = 49.


• Número de vencedores = 83,7%


• Pontos totais feitos = 524,4.


• Tempo médio de espera = 4 dias.


• Retorno anualizado = 3,91%


• Drawdown máximo = -6,48%


Como você pode ver, os resultados são quase idênticos. A seguir está a tabela de resultados por mês e ano:


Como os resultados do teste parecem bons até agora, mudei o conjunto de dados para a frente e testei a estratégia entre 1/1/2008 e 1/1/2018. Os resultados são mostrados abaixo:


• Nº de trades = 30.


• Número de vencedores = 80%


• Pontos totais feitos = 184,91.


• Tempo médio de espera = 4 dias.


• Retorno anualizado = 1,35%


• Drawdown máximo = -13,19%


Como você pode ver, embora a estratégia ainda tenha sido um desempenho rentável tenha diminuído um pouco e isso é claramente visto pela relação CAR / MDD.


A tabela de resultados abaixo mostra como o sistema mal funcionou em 2018, 2018 e 2017. No entanto, o desempenho voltou fortemente em 2018. Como resultado, é difícil dizer se a estratégia está quebrada ou não.


Teste dois - RSI cumulativo no SPY.


No segundo teste, Connors apresenta uma estratégia que usa um RSI cumulativo. Esta estratégia é testada no SPY ETF e tem as seguintes regras:


A segurança está acima de 200 dias de uso de MA Use RSI de 2 períodos Adicione os últimos dois dias do RSI de 2 períodos Compre se o RSI cumulativo estiver abaixo de 35 Sair quando o RSI de 2 períodos se cierra acima de 65.


O funcionamento deste sistema no SPY entre meados de janeiro de 1993 e 1/1/2008 é mostrado no livro para produzir os seguintes resultados:


• Número de trades = 50.


• Número de Vencedores = 88%


• Total de pontos feitos = 65,53.


• Tempo médio de espera = 3,7 dias.


Eu corri o mesmo sistema em Amibroker no SPY ETF e obteve os seguintes resultados:


• Número de trades = 127.


• Número de Vencedores = 74%


• Total de pontos feitos = 42,56.


• Tempo médio de espera = 3,5 dias.


• Drawdown máximo = -7,25%


Claramente, meus resultados são bastante diferentes. Eu não sei por que isso é. Talvez eu não esteja testando o mercado certo. Talvez minhas regras não sejam as mesmas. É difícil dizer, dado a informação no livro.


No entanto, vamos executar a estratégia e ver como ela é realizada nos últimos anos. Assim, executando a mesma estratégia no SPY entre 1/1/2008 e 1/1/2018, consegui os seguintes resultados:


• Número de trades = 58.


• Número de vencedores = 72,4%


• Pontos totais feitos = 20,36.


• Tempo médio de espera = 4 dias.


• Retorno anualizado = 1,76%


• Drawdown máximo = -19,38%


Mais uma vez, você vê que a estratégia não se deu tão bem nos últimos anos. Embora a porcentagem de vencedores tenha diminuído apenas ligeiramente, a redução foi mais do que duplicada. Se olharmos para a tabela de lucro, podemos ver que o sistema realmente funcionou bastante bem a cada ano, exceto em 2018, onde perdeu 11,5%.


Teste Três - RSI cumulativo nos estoques.


De acordo com a Connors, os estoques aumentaram o risco versus os índices porque podem ir para zero (enquanto os índices podem "#"). Portanto, Connors sugere que é importante usar leituras cumulativas de RSI muito baixas em ações individuais.


Em Stock Trading Strategies That Work, a Connors analisa todos os estoques com leituras cumulativas de RSI abaixo de 10 com um volume diário médio de mais de 250.000 ações e um preço de ações acima de US $ 5.


Ele conclui que havia 77.068 sinais entre 1995 e 2008, & # 8220; dos quais 69% dos negócios eram rentáveis ​​saindo acima de um RSI de 2 períodos de 65 e # 8221; e esse # 8220; o ganho médio nesses estoques foi quase quatro vezes maior do que os ganhos para todas as ações com o mesmo período de retenção. & # 8221;


Para testar esta abordagem final, criei as seguintes regras de estratégia de portfólio:


O estoque tem um volume médio de 100 dias acima de 250.000 ações Negociações de ações acima de US $ 5 Ações estão acima da sua aquisição de MA de 200 dias se o RSI cumulativo 2 for inferior a 10 Saída quando o RSI de 2 períodos se cierra acima 65 Tamanho máximo da carteira de 10 ações ao mesmo tempo Patrimônio Líquido é dividido igualmente entre cada posição Os sinais duplicados são classificados pelo RSI 2; mais fraco preferido.


Eu corri a estratégia em todos os estoques no universo S & amp; P 1500 entre as datas 1/1/1995 e 1/1/2018. Desta vez incluí comissões de US $ 0,01 por ação e todas as negociações foram feitas no fechamento. A curva de resultados e patrimônio desta estratégia é apresentada abaixo:


• Número de trades = 8711.


• Número de vencedores = 64,7%


• Tempo médio de espera = 5,2 dias.


• Retorno anualizado = 23,86%


• Drawdown máximo = -21,36%


Como você pode ver a partir desses resultados, a estratégia apresentou um desempenho muito bom ao longo dos últimos 20 anos, transformando um hipotético capital inicial de US $ 100.000 em quase US $ 9 milhões com um retorno anual anualizado de 23,86%.


Então, a estratégia de negociação do RSI 2 realmente foi uma ótima maneira de embarcar em alguns estoques oversold e fazer alguns negócios de reversão significativos rentáveis!


No entanto, embora esses resultados sejam bons no papel, também é importante estar ciente de algumas considerações adicionais.


Considerações adicionais.


A consideração mais flagrante é mostrada ao analisar a tabela de lucro anual (acima) e isso mostra que o desempenho mais forte realmente ocorreu no início do período de teste. Por exemplo, no universo S & amp; P 1500, a estratégia foi feita em 80% em 1997, 1999 e 2000. Nos últimos anos, a estratégia também não realizou nenhum lugar.


Isso também é consistente ao executar a estratégia no universo S & amp; P 500 e S & amp; P 100 como você pode ver abaixo:


Resultados mensais e anuais no universo S & P 100.


Resultados mensais e anuais no universo S & P 500.


Vale a pena notar que a estratégia ainda parece ser lucrativa com poucos anos baixos. Talvez uma vantagem ainda exista, mas o desempenho parece ter acabado.


É importante também considerar que esta estratégia implica a negociação precisamente ao fim. Como você não conheceu o valor real de fechamento do RSI até o dia acabar, provavelmente você precisará de um método de pré-cálculo do preço de troca que lhe dará o sinal de fechamento correto. Isso pode ser difícil.


Além disso, a natureza a curto prazo do sistema significa que as estimativas de deslizamento podem variar.


Pensamentos gerais.


O desempenho da estratégia de indicadores do RSI 2 parece ter perdido parte de sua vantagem nos últimos anos. Isso pode ser porque os mercados se tornaram mais eficientes, porque a estratégia tornou-se mais conhecida, ou uma combinação dos dois.


A estratégia também é difícil de implementar, especialmente quando se lida com um grande universo de ações.


Dito isto, a estratégia de negociação do RSI 2 ainda parece ser rentável e não houve anos baixos ainda gravados no universo S & P 500.


Em geral, o indicador RSI 2 ainda mostra alguma promessa de desenvolvimento e pode ser usado com outras regras e outros mercados (como no VIX ou fontes de dados fundamentais).


A idéia de um indicador cumulativo também é uma que poderia ser transferida para outros indicadores / estratégias. Contanto que você possa prever com precisão os valores de RSI de fechamento, ainda pode ser possível ganhar dinheiro com essa estratégia ou com uma variação do mesmo.


Quer o código Amibroker para esta estratégia? Basta clicar no botão à esquerda para visitar a página de download.


Obrigado pela leitura. Você pode gostar:


- Como vencer Wall Street: mais de 30 estratégias de negociação para estoques.


Sistemas de negociação e gráficos produzidos com a Amibroker usando dados da Norgate Premium Data. As simulações assumem uma conta de caixa sem margem. Os universos de ações incluem componentes históricos / partes descartadas.


Obrigado também a Rayner Teo e ao Dr. Howard Bandy por me terem lembrado da estratégia RSI 2.


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14 opiniões.


21 de janeiro de 2018.


Resultados interessantes e, definitivamente, alimento para o pensamento. Eu podia ver que isso poderia ser bom sobreposto no Vix ou mesmo em um período de tempo mais curto.


22 de janeiro de 2018.


De acordo, pode ser interessante ver como ele vai em um gráfico de 30 minutos ou 1 hora.


24 de janeiro de 2018.


Resultado interessante para os 100 estoques. Você precisa desta afirmação:


SetPositionSize (1, spsShares)


Além disso, você precisa deste?


25 de janeiro de 2018.


Você não precisa de SetPositionSize (1, spsShares) neste exemplo, mas eu deixei isso porque é parte do meu modelo usual.


PositionScore é o método de classificação, portanto, se houver mais de um sinal, escolheremos o estoque com o RSI 2 mais baixo.


26 de janeiro de 2018.


melhor do que o normal RSI de 14 dias, mas ainda bastante cru & # 8230; .. precisa de ajuste muito mais fino.


26 de janeiro de 2018.


Possivelmente. Como você sugere para ajustá-lo?


25 de janeiro de 2017.


A estratégia é boa ao longo de um tempo, como podemos ver no gráfico do patrimônio da carteira. A tabela mostra o retorno sobre o capital aumentado, não o inicial, é por isso que é menor e menor. Se usarmos, por exemplo, PositionSize = -20; Em Amibroker, veremos resultados sem influência no nível de capital.


25 de janeiro de 2017.


Sim, esse é um bom ponto. Tenho a intenção de atualizar este artigo.


25 de janeiro de 2017.


Você mesmo codifica em solicitações de estratégia específicas?


25 de janeiro de 2017.


25 de janeiro de 2017.


Como faço contato com você? Definitivamente, não pode ser discutido aqui.


26 de janeiro de 2017.


O universo de ações está completo ou existe um viés de sobrevivência nos resultados?


Pode não lembrar agora de ser honesto, mas provavelmente incluiu estoques excluídos. Todos os meus testes hoje em dia incluem essas empresas para eliminar o viés de sobrevivência.


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Recursos educacionais recomendados:


Lembre-se: o comércio financeiro é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como um conselho personalizado de investimento. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Veja o aviso completo.


JB Marwood.


Tradutor independente, analista e escritor.


JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+


Lembre-se de que o comércio financeiro é arriscado e você pode sofrer uma perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um conselho de investimento personalizado. Veja o aviso completo.


RSI e como lucrar com isso.


Todos sabemos que não há indicadores mágicos, mas há um que certamente atuou como mágico nos últimos 10 anos ou mais. Qual indicador é? Nosso RSI confiável. Neste artigo, vamos analisar dois modelos comerciais que foram discutidos pela primeira vez no livro, & # 8220; Estratégias de negociação de curto prazo que funcionam & # 8221; por Larry Connors e Cesar Alvarez. Foi bem estabelecido em vários artigos que um RSI de 2 períodos no gráfico diário dos mercados de índices de ações foi uma ferramenta fantástica para encontrar pontos de entrada. As quedas de preços acentuadas nos futuros S & amp; P E-Mini durante os mercados de alta têm historicamente (desde o ano 2000) foram seguidas por reversões. Essas reversões geralmente podem ser detectadas usando o indicador RSI padrão com um valor de período de dois. Coloque este indicador em um gráfico diário e procure pontos quando o indicador cai abaixo de cinco, por exemplo. Esses pontos extremamente baixos são oportunidades de compra.


Os valores abaixo de 5 são verdes. Estes são pontos de compra.


Sistema RSI (2).


Podemos transformar isso em um modelo comercial simples para testar a eficácia do indicador RSI (2) no E-mini S & amp; P. Em suma, desejamos continuar com o S & amp; P quando ele experimenta uma retração em um mercado de touro. Podemos usar uma média móvel simples de 200 dias para determinar quando estamos em uma tendência de touro e usar um RSI de 2 períodos para localizar pontos de entrada de alta probabilidade. Podemos então sair quando o preço fecha acima de uma média móvel simples de 5 dias. As regras são claras e simples:


O preço deve estar acima da média móvel de 200 dias. Compre quando o RSI cumulativo (2) está abaixo de 5. Saia quando o preço fecha acima da média móvel de 5 dias. Use uma perda de parada catastrófica de $ 1000.


O backtest do sistema foi realizado de setembro de 1997 a março de 2018. Um total de US $ 50 para comissões e derrapagens foi deduzido por viagem de ida e volta. Abaixo está um gráfico do que seria esse sistema, juntamente com os resultados do sistema.


RSI (2) Resultados do sistema.


Percentagem de vencedores: 67%


Estes resultados são ótimos, considerando que temos um sistema tão simples. Isso demonstra o poder que o indicador RSI (2) teve agora há mais de uma década. Apenas com este conceito, você pode desenvolver vários sistemas de negociação. Por enquanto, vamos ver se podemos melhorar esses resultados.


Estratégia acumulada RSI (2).


Larry Conners adiciona uma ligeira torção para o modelo de negociação RSI (2) criando um valor acumulado de RSI. Em vez de um único cálculo, estaremos calculando um total diário de execução do RSI de 2 períodos. Neste caso, vamos usar o total do RSI de 2 períodos nos últimos três dias. Quando você mantém um valor acumulado do RSI (2), você suaviza os valores. Abaixo está um gráfico que compara o padrão de RSI de 2 períodos com um indicador acumulado de RSI de 2 períodos. Você pode ver quanto mais suave é o nosso novo indicador. Isso é feito para reduzir o número de trades na esperança de capturar os negócios de qualidade. Em resumo, é uma tentativa de melhorar a eficiência do nosso modelo comercial original.


RSI acumulado no painel superior. RSI padrão no painel inferior.


O preço deve estar acima da média móvel de 200 dias. Compre perto quando o RSI cumulativo (2) dos últimos três dias é inferior a 45. Sair quando RSI (2) do fim do dia atual for superior a 65. Use uma perda de parada catastrófica de $ 1000.


Resultados cumulativos do sistema RSI (2).


Percentagem de vencedores: 67%


S & amp; P Cash Market.


O que seria o sistema RSI de 2 períodos parece negociar 100 ações do mercado de caixa S & amp; P voltado para 1993? É bastante bom.


Conclusões.


Então qual é o melhor? A estratégia acumulada funcionou como pretendido. Aumentou a eficiência do modelo de negociação RSI padrão (2), reduzindo o número de negócios, ainda produzindo a mesma quantidade de lucro líquido. Como um bônus, a redução foi ligeiramente menor. Enquanto ambos os sistemas fazem um trabalho fantástico, a estratégia de acumulação pode fazer um trabalho um pouco melhor. A estratégia Accumulated RSI (2) funcionará bem no mini Dow, bem como nos dois ETFs, DIA e SPY.


O código EasyLanguage está disponível abaixo como um download gratuito. Há também um espaço de trabalho do TradeStation. Por favor, note que o conceito de negociação e o código fornecido não são um sistema comercial completo. É simplesmente uma demonstração de um método de entrada robusto que pode ser usado como núcleo de um sistema comercial. Então, para aqueles que estão interessados ​​em construir seus próprios sistemas de negociação, esse conceito pode ser um excelente ponto de partida.


Obter o livro.


TradeStation RSI (2) WorkSpace.


Atualização 2018:


Um artigo adicional foi publicado em 2018, que atualiza o sistema RSI e explora-o com mais detalhes. Leia aqui.


Sobre o Autor Jeff Swanson.


Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.


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Melhorando a Estratégia de Identidade Simples, Parte 1.


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& # 8220; RSI-2 Strategy & # 8221; de Larry Connors.


Aqui está o backtest que fiz, da "Estratégia RSI-2" de Larry Connors.


Ele também é o co-autor da Estratégia "Cumulative RSI".


Levei 5 minutos para escrever o código, pois as regras são muito simples: não é necessário detalhá-las.


Mesmo que a estratégia seja positiva em muitos estoques, índices, não acho ótimo.


Mas você é livre para testá-lo e por que não melhorá-lo.


A imagem mostra o CAC40 nos últimos 20 anos.


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Arquivos ITF ProRealTime e outros anexos:


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Há um erro na linha 41. Deve ser:


No CAC40, dá melhor resultado com o erro # 8230; Desculpe-o.


Minhas desculpas a todos:


com esta nova linha, o backtest mostra ganhos menos brutos, mas muito menos drawdown e melhor fator de lucro (de 1,5 para & gt; 2).


Teste se você quiser 🙂


Aqui está a nova imagem:


Mesmo para Ut maior (aqui 15 mn)


Pode ser que ele seja otimizado.


RSI é um oscilador feito para centralização de preços. Esta estratégia aposta em fenômenos de reversão significativos. Tenho certeza de que 2 barras de 1 minuto não podem definir isso! 🙂


Você está certo, este sistema não foi projetado para o dia comercial.


Na minha opinião, RSI com períodos curtos funciona bem para velas diárias (há muitas estratégias com RSI2, RSI5, etc.), mas não para negociação intradiária, onde podem ocorrer grandes movimentos.


Bom começo. Funciona decentemente durante o mercado de touro desenfreado em estoque. Testei-o há mais de 80 anos (DJ industrial) e não é lucrativo durante muitos anos.


R & amp; D Blog.


I. Estratégia de negociação.


Desenvolvedor: Larry Connors (The 2-Period RSI Trading Strategy), Welles Wilder (The RSI Momentum Oscillator). Fonte: (i) Connors, L., Alvarez, C. (2009). Estratégias de negociação de curto prazo que funcionam. Jersey City, NJ: mercados de comércio; (ii) Wilder, J. W. (1978). Novos conceitos em sistemas de negociação técnica. Greensboro: Trend Research. Conceito: o sistema de negociação de longo prazo com base no RSI de 2 períodos (índice de força relativa). Objetivo de pesquisa: verificação de desempenho da estratégia de negociação simples que compra retrocessos em um mercado de touro. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Filtro de comércio: o RSI de 2 períodos fecha abaixo RSI_Threshold (Valor padrão: RSI_Threshold = 5). Carteira: cinco mercados de futuros de capital (DJ, MD, NK, NQ, SP). Dados: 36 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.


II. Teste de sensibilidade.


Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis ​​e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.


Variáveis ​​testadas: RSI_Threshold & amp; Exit_Look_Back (Definições: Tabela 1):


Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).


O Índice de Força Relativa (RSI) é um oscilador de momentum que compara a magnitude dos ganhos recentes com as perdas recentes para determinar as condições de sobrecompra e sobrevenda.


RSI (Close, RSI_Look_Back) é o índice de força relativa do preço de fechamento durante um período de RSI_Look_Back;


Valor padrão: RSI_Look_Back = 2.


Usamos um alisamento exponencial.


Up [i] = max (Fechar [i] - Fechar [i - 1], 0);


Down [i] = max (Fechar [i - 1] - Fechar [i], 0);


AvgUp [i] = (AvgUp [i - 1] * (RSI_Look_Back - 1) + Up [i]) / RSI_Look_Back;


AvgDown [i] = (AvgDown [i-1] * (RSI_Look_Back - 1) + Down [i]) / RSI_Look_Back;


RS [i] = AvgUp [i] / AvgDown [i];


RSI [i] = 100 - 100 / (1 + RS [i]);


O primeiro & # 8220; AvgUp & # 8221; (ou seja, AvgUp [1]) é calculado como uma média simples de & # 8220; Up & # 8221; valores durante um período de RSI_Look_Back.


O primeiro & # 8220; AvgDown & # 8221; (ou seja, AvgDown [1]) é calculado como uma média simples de & # 8220; Down & # 8221; valores durante um período de RSI_Look_Back.


MA (Close, Setup_Look_Back) é uma média móvel simples do preço de fechamento durante um período de Setup_Look_Back;


Valor padrão: Setup_Look_Back = 200;


Regra de Configuração: Fechar [i] & gt; MA [i];


O RSI fecha abaixo RSI_Threshold;


Valor padrão: RSI_Threshold = 5;


Regra de filtro: RSI [i] & lt; RSI_Threshold;


Uma compra no aberto é colocada após uma configuração / filtro de alta.


Nota: No modelo original, uma compra no fechamento é colocada na mesma barra como uma Configuração / filtro de alta.


Valor padrão: Exit_Look_Back = 5.


Saída longa: Uma venda no aberto é colocada se Fechar [i-1] & gt; MA [i-1];


Stop Loss Sair: ATR (ATR_Length) é o alcance real médio em um período de ATR_Length. ATR_Stop é um múltiplo de ATR (ATR_Length). Long Stop: um stop de venda é colocado em [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop].


Exit_Look_Back = [5, 30], Step = 1.


Portfólio = 5 Equity Futures (DJ, MD, NK, NQ, SP)


ATR_Stop = 6 (ATR.


Faixa verdadeira média


Tabela 1 | Especificação: Estratégia de negociação.


III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.


Variáveis ​​testadas: RSI_Threshold & amp; Exit_Look_Back (Definições: Tabela 1):


Figura 2 | Desempenho da Carteira (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 50 Round Turn).


IV. Avaliação comparativa.


Nós comparamos a estratégia do caso base (parâmetros padrão) contra alternativas:


Caso # 1: RSI_Threshold = 5; Exit_Look_Back = 5 (Base Case).


Caso 2: RSI_Threshold = 5; Exit_Look_Back = 10.


Caso # 3: RSI_Threshold = 10; Exit_Look_Back = 10.


Caso 4: RSI_Threshold = 15; Exit_Look_Back = 10.


Tabela 2 | Entradas: Tabela 1; Dimensão Fracionada Fixa: 1%; Comissão & amp; Slippage: $ 50 Round Turn.


V. Pesquisa.


Connors, L., Alvarez, C. (2009). Estratégias de negociação de curto prazo que funcionam. Jersey City, NJ: Mercados de negociação:


A maioria dos comerciantes usa o RSI de 14 períodos. Mas nossos estudos mostraram que, estatisticamente, não há nenhuma vantagem usando o RSI de 14 períodos. No entanto, quando você encurta o período do RSI (o que significa que você vai muito mais baixo que o período de 14), você começa a ver alguns resultados muito impressionantes. Nossa pesquisa mostra que resultados mais robustos e consistentes são obtidos usando um RSI de 2 períodos e nós construímos muitos métodos de negociação que incorporam RSI de 2 períodos [, # 8230;] Quanto menor o RSI, maior o desempenho. Os retornos médios das ações com uma leitura RSI de 2 períodos abaixo de 2 foram maiores do que os estoques com uma leitura RSI de 2 períodos abaixo de 5, etc.


VI. Classificação: Índice Relativo de Força (RSI) Modelo | Estratégia de negociação.


VII. Resumo.


(i) A estratégia de negociação com base no Índice de Força Relativa de 2 Bares é inferior à dos modelos alternativos de momentum; (ii) Os parâmetros preferidos são: 5 ≤ RSI_Threshold ≤ 13; 8 ≤ Exit_Look_Back ≤ 13 (Figura 1-2).


REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.


DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.


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Testando a Estratégia de Negociação do RSI 2 nas ações dos EUA.


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Qual é o indicador RSI?


O RSI (índice de força relativa) é um oscilador de impulso de sobrecompra / sobrevenda desenvolvido pela primeira vez por J. Welles Wilder em 1978. É um indicador muito popular que mede a força relativa em uma segurança e é usado com mais freqüência em um período de tempo de 14 dias, com valores variando de 0 a 100.


Normalmente, quando o RSI 14 é inferior a 30, a segurança pode ser dita sobreviver e isso é um bom momento para comprar. Quando RSI 14 está acima de 70, a segurança é dito ser sobrecompra e isso é para ser um bom momento para vender.


No entanto, testei o indicador RSI 14 em vários estoques diferentes e descobri que essas regras não foram tão bem sucedidas nos últimos anos.


Na verdade, descobri que fazer exatamente o oposto (comprar estoques de sobrecompra e vender ações de sobrevenda) resulta em retornos mais altos, pois permite a captura de tendências ascendentes de longo prazo. Você pode ler o artigo completo testando o RSI 14 aqui.


Como o RSI 14 não é tão propício para negociações de curto prazo do tipo de reversão média, o resto deste artigo examinará o teste do indicador em um período de dois dias em vez disso. Considerando que, o RSI 14 pode ser implementado em um sistema de tendência, o RSI 2 é muito mais volátil e mais adequado para o comércio de curto prazo.


Testando a Estratégia de Negociação RSI 2.


Acredito que a estratégia de negociação RSI 2 foi popularizada por Larry Connors e Cesar Alvarez no livro Short-Term Trading Strategies That Work, publicado em novembro de 2008.


No livro, Connors concorda que o RSI de 14 períodos não tem vantagem estatisticamente e que ele é muito mais bem sucedido com RSI 2. O livro diz que Connors analisou mais de oito milhões de negócios de 1 de janeiro de 1995 a 31 de dezembro de 2007 e descobriu que & # 8220; os retornos médios das ações com uma leitura de RSI de 2 períodos abaixo de 10 superaram o benchmark de 1 dia (+ 0,07%), 2 dias (+ 0,21%) e 1 semana depois (+0,49%). # 8221;


Além disso, Connors e Alvarez descobriram que quanto menor o RSI 2, maior a performance subseqüente.


O livro continua a listar algumas estratégias de negociação específicas para aproveitar essas descobertas. Essas estratégias agora serão testadas em dados mais atualizados com o simulador de back-testing, Amibroker.


Test One - RSI de 2 períodos inferior a 5 em S & amp; P 500.


A primeira estratégia mencionada no livro está no índice S & P 500. Tem as seguintes regras:


O S & amp; P 500 está acima do seu 200 dias MA RSI 2 do S & amp; P 500 está abaixo de 5 Compre o S & amp; P 500 no fechar Sair quando o S & amp; P 500 fecha acima do seu MA de 5 dias.


Em outras palavras, queremos comprar o S & amp; P 500 quando é sobrevendido, mas ainda acima da média móvel de 200 dias. Esta estratégia é executada entre 1995 e 2008 e é apresentada no livro para produzir os seguintes retornos:


• Nº de trades = 49.


• Número de vencedores = 83,6%


• Pontos totais feitos = 522,92.


• Tempo médio de espera = 3 dias.


Testei essa estratégia para mim usando o Amibroker e dados históricos da Norgate entre 1/1/1995 e 1/1/2008 (sem custos de transação) e obtive os seguintes resultados:


• Nº de trades = 49.


• Número de vencedores = 83,7%


• Pontos totais feitos = 524,4.


• Tempo médio de espera = 4 dias.


• Retorno anualizado = 3,91%


• Drawdown máximo = -6,48%


Como você pode ver, os resultados são quase idênticos. A seguir está a tabela de resultados por mês e ano:


Como os resultados do teste parecem bons até agora, mudei o conjunto de dados para a frente e testei a estratégia entre 1/1/2008 e 1/1/2018. Os resultados são mostrados abaixo:


• Nº de trades = 30.


• Número de vencedores = 80%


• Pontos totais feitos = 184,91.


• Tempo médio de espera = 4 dias.


• Retorno anualizado = 1,35%


• Drawdown máximo = -13,19%


Como você pode ver, embora a estratégia ainda tenha sido um desempenho rentável tenha diminuído um pouco e isso é claramente visto pela relação CAR / MDD.


A tabela de resultados abaixo mostra como o sistema mal funcionou em 2018, 2018 e 2017. No entanto, o desempenho voltou fortemente em 2018. Como resultado, é difícil dizer se a estratégia está quebrada ou não.


Teste dois - RSI cumulativo no SPY.


No segundo teste, Connors apresenta uma estratégia que usa um RSI cumulativo. Esta estratégia é testada no SPY ETF e tem as seguintes regras:


A segurança está acima de 200 dias de uso de MA Use RSI de 2 períodos Adicione os últimos dois dias do RSI de 2 períodos Compre se o RSI cumulativo estiver abaixo de 35 Sair quando o RSI de 2 períodos se cierra acima de 65.


O funcionamento deste sistema no SPY entre meados de janeiro de 1993 e 1/1/2008 é mostrado no livro para produzir os seguintes resultados:


• Número de trades = 50.


• Número de Vencedores = 88%


• Total de pontos feitos = 65,53.


• Tempo médio de espera = 3,7 dias.


Eu corri o mesmo sistema em Amibroker no SPY ETF e obteve os seguintes resultados:


• Número de trades = 127.


• Número de Vencedores = 74%


• Total de pontos feitos = 42,56.


• Tempo médio de espera = 3,5 dias.


• Drawdown máximo = -7,25%


Claramente, meus resultados são bastante diferentes. Eu não sei por que isso é. Talvez eu não esteja testando o mercado certo. Talvez minhas regras não sejam as mesmas. É difícil dizer, dado a informação no livro.


No entanto, vamos executar a estratégia e ver como ela é realizada nos últimos anos. Assim, executando a mesma estratégia no SPY entre 1/1/2008 e 1/1/2018, consegui os seguintes resultados:


• Número de trades = 58.


• Número de vencedores = 72,4%


• Pontos totais feitos = 20,36.


• Tempo médio de espera = 4 dias.


• Retorno anualizado = 1,76%


• Drawdown máximo = -19,38%


Mais uma vez, você vê que a estratégia não se deu tão bem nos últimos anos. Embora a porcentagem de vencedores tenha diminuído apenas ligeiramente, a redução foi mais do que duplicada. Se olharmos para a tabela de lucro, podemos ver que o sistema realmente funcionou bastante bem a cada ano, exceto em 2018, onde perdeu 11,5%.


Teste Três - RSI cumulativo nos estoques.


De acordo com a Connors, os estoques aumentaram o risco versus os índices porque podem ir para zero (enquanto os índices podem "#"). Portanto, Connors sugere que é importante usar leituras cumulativas de RSI muito baixas em ações individuais.


Em Stock Trading Strategies That Work, a Connors analisa todos os estoques com leituras cumulativas de RSI abaixo de 10 com um volume diário médio de mais de 250.000 ações e um preço de ações acima de US $ 5.


Ele conclui que havia 77.068 sinais entre 1995 e 2008, & # 8220; dos quais 69% dos negócios eram rentáveis ​​saindo acima de um RSI de 2 períodos de 65 e # 8221; e esse # 8220; o ganho médio nesses estoques foi quase quatro vezes maior do que os ganhos para todas as ações com o mesmo período de retenção. & # 8221;


Para testar esta abordagem final, criei as seguintes regras de estratégia de portfólio:


O estoque tem um volume médio de 100 dias acima de 250.000 ações Negociações de ações acima de US $ 5 Ações estão acima da sua aquisição de MA de 200 dias se o RSI cumulativo 2 for inferior a 10 Saída quando o RSI de 2 períodos se cierra acima 65 Tamanho máximo da carteira de 10 ações ao mesmo tempo Patrimônio Líquido é dividido igualmente entre cada posição Os sinais duplicados são classificados pelo RSI 2; mais fraco preferido.


Eu corri a estratégia em todos os estoques no universo S & amp; P 1500 entre as datas 1/1/1995 e 1/1/2018. Desta vez incluí comissões de US $ 0,01 por ação e todas as negociações foram feitas no fechamento. A curva de resultados e patrimônio desta estratégia é apresentada abaixo:


• Número de trades = 8711.


• Número de vencedores = 64,7%


• Tempo médio de espera = 5,2 dias.


• Retorno anualizado = 23,86%


• Drawdown máximo = -21,36%


Como você pode ver a partir desses resultados, a estratégia apresentou um desempenho muito bom ao longo dos últimos 20 anos, transformando um hipotético capital inicial de US $ 100.000 em quase US $ 9 milhões com um retorno anual anualizado de 23,86%.


Então, a estratégia de negociação do RSI 2 realmente foi uma ótima maneira de embarcar em alguns estoques oversold e fazer alguns negócios de reversão significativos rentáveis!


No entanto, embora esses resultados sejam bons no papel, também é importante estar ciente de algumas considerações adicionais.


Considerações adicionais.


A consideração mais flagrante é mostrada ao analisar a tabela de lucro anual (acima) e isso mostra que o desempenho mais forte realmente ocorreu no início do período de teste. Por exemplo, no universo S & amp; P 1500, a estratégia foi feita em 80% em 1997, 1999 e 2000. Nos últimos anos, a estratégia também não realizou nenhum lugar.


Isso também é consistente ao executar a estratégia no universo S & amp; P 500 e S & amp; P 100 como você pode ver abaixo:


Resultados mensais e anuais no universo S & P 100.


Resultados mensais e anuais no universo S & P 500.


Vale a pena notar que a estratégia ainda parece ser lucrativa com poucos anos baixos. Talvez uma vantagem ainda exista, mas o desempenho parece ter acabado.


É importante também considerar que esta estratégia implica a negociação precisamente ao fim. Como você não conheceu o valor real de fechamento do RSI até o dia acabar, provavelmente você precisará de um método de pré-cálculo do preço de troca que lhe dará o sinal de fechamento correto. Isso pode ser difícil.


Além disso, a natureza a curto prazo do sistema significa que as estimativas de deslizamento podem variar.


Pensamentos gerais.


O desempenho da estratégia de indicadores do RSI 2 parece ter perdido parte de sua vantagem nos últimos anos. Isso pode ser porque os mercados se tornaram mais eficientes, porque a estratégia tornou-se mais conhecida, ou uma combinação dos dois.


A estratégia também é difícil de implementar, especialmente quando se lida com um grande universo de ações.


Dito isto, a estratégia de negociação do RSI 2 ainda parece ser rentável e não houve anos baixos ainda gravados no universo S & P 500.


Em geral, o indicador RSI 2 ainda mostra alguma promessa de desenvolvimento e pode ser usado com outras regras e outros mercados (como no VIX ou fontes de dados fundamentais).


A idéia de um indicador cumulativo também é uma que poderia ser transferida para outros indicadores / estratégias. Contanto que você possa prever com precisão os valores de RSI de fechamento, ainda pode ser possível ganhar dinheiro com essa estratégia ou com uma variação do mesmo.


Quer o código Amibroker para esta estratégia? Basta clicar no botão à esquerda para visitar a página de download.


Obrigado pela leitura. Você pode gostar:


- Como vencer Wall Street: mais de 30 estratégias de negociação para estoques.


Sistemas de negociação e gráficos produzidos com a Amibroker usando dados da Norgate Premium Data. As simulações assumem uma conta de caixa sem margem. Os universos de ações incluem componentes históricos / partes descartadas.


Obrigado também a Rayner Teo e ao Dr. Howard Bandy por me terem lembrado da estratégia RSI 2.


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14 opiniões.


21 de janeiro de 2018.


Resultados interessantes e, definitivamente, alimento para o pensamento. Eu podia ver que isso poderia ser bom sobreposto no Vix ou mesmo em um período de tempo mais curto.


22 de janeiro de 2018.


De acordo, pode ser interessante ver como ele vai em um gráfico de 30 minutos ou 1 hora.


24 de janeiro de 2018.


Resultado interessante para os 100 estoques. Você precisa desta afirmação:


SetPositionSize (1, spsShares)


Além disso, você precisa deste?


25 de janeiro de 2018.


Você não precisa de SetPositionSize (1, spsShares) neste exemplo, mas eu deixei isso porque é parte do meu modelo usual.


PositionScore é o método de classificação, portanto, se houver mais de um sinal, escolheremos o estoque com o RSI 2 mais baixo.


26 de janeiro de 2018.


melhor do que o normal RSI de 14 dias, mas ainda bastante cru & # 8230; .. precisa de ajuste muito mais fino.


26 de janeiro de 2018.


Possivelmente. Como você sugere para ajustá-lo?


25 de janeiro de 2017.


A estratégia é boa ao longo de um tempo, como podemos ver no gráfico do patrimônio da carteira. A tabela mostra o retorno sobre o capital aumentado, não o inicial, é por isso que é menor e menor. Se usarmos, por exemplo, PositionSize = -20; Em Amibroker, veremos resultados sem influência no nível de capital.


25 de janeiro de 2017.


Sim, esse é um bom ponto. Tenho a intenção de atualizar este artigo.


25 de janeiro de 2017.


Você mesmo codifica em solicitações de estratégia específicas?


25 de janeiro de 2017.


25 de janeiro de 2017.


Como faço contato com você? Definitivamente, não pode ser discutido aqui.


26 de janeiro de 2017.


O universo de ações está completo ou existe um viés de sobrevivência nos resultados?


Pode não lembrar agora de ser honesto, mas provavelmente incluiu estoques excluídos. Todos os meus testes hoje em dia incluem essas empresas para eliminar o viés de sobrevivência.


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JB Marwood.


Tradutor independente, analista e escritor.


JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+


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