Stoch RSI Afl.
Stoch RSI Afl & # 8211;
Um indicador usado na análise técnica que varia entre zero e um e é criado aplicando a fórmula do Oscilador Estocástico a um conjunto de valores do Índice de Força Relativa (RSI) em vez de dados de preço padrão. O uso de valores de RSI dentro da fórmula estocástica dá aos comerciantes uma idéia de se o valor do RSI atual é sobrecompra ou sobrevenda e # 8211; uma medida que se torna especificamente útil quando o valor RSI é confinado entre seus níveis de sinal de 20 e 80.
EXPLICAÇÕES & # 8216; StochRSI Afl & # 8217;
O StochRSI é considerado sobrevendido quando o valor cai abaixo de 0,20, o que significa que o valor de RSI está sendo negociado na parte inferior de seu intervalo predefinido e que a direção de curto prazo da segurança subjacente pode estar próximo de uma correção. Por outro lado, uma leitura acima de 0.80 sugere que o RSI pode atingir níveis extremos e pode ser usado para sinalizar uma retração na segurança subjacente.
Aqui está o Stoch RSI Afl.
Como usar Stoch RSI Afl,
Baixe o Stoch RSI Afl. Agora copie o arquivo afl e cole-o em \ Program Files \ AmiBroker \ Formulas \ Custom. Agora vá para a seção de fórmula do Amibroker e você receberá o afl na pasta personalizada.
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 dos testes ficaram bons até agora, mudei o conjunto de dados para a frente e testei a estratégia entre 1/1/2008 e 1/1/2016. 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 2011, 2013 e 2014. No entanto, o desempenho voltou fortemente em 2015. 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 1/1/2016, 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 2011, 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 todas as ações no universo S & amp; P 1500 entre as datas 1/1/1995 e 1/1/2016. 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 2016.
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 2016.
De acordo, pode ser interessante ver como ele vai em um gráfico de 30 minutos ou 1 hora.
24 de janeiro de 2016.
Resultado interessante para os 100 estoques. Você precisa desta afirmação:
SetPositionSize (1, spsShares)
Além disso, você precisa deste?
25 de janeiro de 2016.
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 2016.
melhor do que o normal RSI de 14 dias, mas ainda bastante cru & # 8230; .. precisa de ajuste muito mais fino.
26 de janeiro de 2016.
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.
Pesquisa.
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 Divergence Indicator & # 8211; Código AFL otimizado.
RSI Divergence Indicator & # 8211; Espero que a maioria deles tenha ouvido. Alguém testou a precisão desse indicador comercial. Esta Divergência RSI é a versão modificada e otimizada para o Nifty e seu bom EOD Scanner na seleção dos estoques do pacote momentum. A precisão do sistema de negociação é mais de 75% para o Nifty. backtested com melhores resultados.
O código de otimização é adicionado ao AFL para que ele possa otimizar o máximo de lucros / Razão Máxima e melhores resultados. O ponto verde no indicador mostra divergência positiva e ponto vermelho no indicador mostrou divergência negativa.
A precisão de prever o fundo exato / Topo da tendência é maior no caso de nossa versão otimizada do RSI Divergence. O período RSI, Zig-Zag é usado para entradas de otimização e os paradores otimizados são RSI = 28 e Zig-Zag = 9. Poderia ser um bom scanner na seleção de ações da NSE.
Enquanto os estoques de varredura são aplicados com meta de lucro de 20% com a perda de paragem de 5% e testados com 12 anos de dados históricos da NOD. E os resultados são mostrados abaixo.
Os sinais são digitalizados após o EOD. E os estoques são comprados / vendidos no dia seguinte aberto.
Parâmetros de Configuração para o Backtest.
Inicial Equity & # 8211; 10000.
Compre Preço = Abrir.
Preço de venda = Abrir.
Preço curto = Abrir.
Cover Price = Open.
Stop Loss & # 8211; Desativado.
Meta de lucro e # 8211; 20%
Trailing Stop Loss & # 8211; 5%
Max Open Trade = 1.
Os resultados anteriores são mostrados abaixo.
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Sobre Rajandran.
Rajandran é comerciante de tempo integral e fundador da Marketcalls, muito interessado em construir modelos de timing, algos, conceitos de negociação discricionária e análises Sentimental de Negociação. Ele agora instrui usuários em todo o mundo, de comerciantes experientes, comerciantes profissionais para comerciantes individuais.
Rajandran frequentou a faculdade no Chennai, onde ganhou um BE em Eletrônica e Comunicações. Rajandran tem uma ampla compreensão de softwares de negociação como Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Market Analyst (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python e entende necessidades individuais de comerciantes e investidores usando uma ampla gama de metodologias.
do que senhor. muitos de nós não sabem como fazer backtest e otimizar, se você fizer um artigo sobre isso.
Kalyan: Muito em breve planejando fazer um artigo para o mesmo.
Ashwini Khanna diz.
Estou usando o Divergance RSI otimizado que você fez. Eu preciso obter o sinal Buy / Sell no crossover, mas não consigo ver o sinal para todos os crossovers. Está apenas mostrando pontos vermelhos / verdes em poucos lugares.
Você pode me dizer como modificar o código para obter o sinal em qualquer crossover?
Oi Rajandran, você pode nos guia como usar este RSI para negociar no mercado intradía em um período de tempo de 5 min.
Debasish - O código AFL acima é puramente para estratégias EOD e não para intra.
Onde está o afl para a divergência rsi senhor.
O código AFL está na parte inferior da publicação para sua conveniência, eu adicionei o código à postagem.
Diz Mahender Reddy.
Será possível adicionar o código, comprar e vender sinais ou obter um alerta sempre que o ponto verde ou vermelho aparecer?
Isso está procurando futuro e repintando depois de alguns bares e # 8230; É arriscado trocar este sistema ou não estou entendendo como ele realmente funciona. Muito obrigado.
Ravi Shanker Reddy Kourla diz.
Eu concordo com o comentário de Mark, esse sistema olha para o futuro e repintar os pontos de divergência.
Por ex: Se eu usuário o teste de varredura / volta diz hoje EOD [diga 13 de dezembro], não recebo indicadores de divergência [pontos], mas quando eu faço o Teste de Análise / Back depois diga 3 dias [Diga 16 Dezembro], obtendo o indicador de divergência para alguns estoques, mas a data é aproximada em 10 de dezembro. De acordo com a publicação acima, preciso tomar as posições no dia seguinte depois de ver o ponto de divergência que não é possível.
Rajendran você pode compartilhar seus pensamentos sobre isso?
RAJANDRAN, eu rastreei suas visualizações e códigos.
Devo dizer que você é incrível # 8230;
Great go buddy & # 8230; .. obrigado por compartilhar sua análise inestimável.
Oi, rajandran, o afl acima está funcionando muito bem em EOD thanx muito para isso. Mas você pode fornecer uma janela de alerta afl para que seja fácil saber qual estoque deu a divergência no mercado em execução. Em Intraday, também é plotar é acontecendo, mas estamos perdendo as negociações ...
com antecedência ...
Na minha opinião, deve haver dois dias de atraso no caso de COMPRAR. Estou certo?
Sim você é! Parece duas barras para o futuro.
Então, você não pode configurar o Buy / Sell / Short / Cover Delay = 1 para o backtesting correto. Deve haver 2 dias de atraso em cada caso, porque, na realidade, você pode colocar um pedido de mercado (preço de abertura) dois dias após o sinal verde / vermelho aparecer. A curva de equidade é pior neste caso. Ainda estou certo?
Obrigado pela sua resposta com antecedência.
Cumprimentos da Polônia.
8648 barras de dados usadas durante esta verificação. Tempo de execução total: 0,0295951 seg.
Aproximadamente 2390 e 1500 citações futuras são necessárias para calcular a fórmula corretamente.
senhor, quando eu abrir a ferramenta de análise e na verificação de código e no perfil, recebo o erro acima, o que é # 8230;
oi Rajandran R, agradável, graças a Sharimg.
qualquer um pode modificar o mesmo afl para divergências complexas, ou seja, divergen de rsi (15) em relação a rsi (45) ou superior não com preço.
Himanshu Madhav diz.
Há uma questão de restauração neste afl, no entanto, é uma ferramenta realmente boa, você pode fornecer uma versão que não repintar e ajuda você a fazer um julgamento justo.
Seus esforços são apreciados.
Oi, o repintado neste caso não pode ser resolvido, pois algumas das funções usadas aqui não permitem que ele seja não repintado.
Himanshu Madhav diz.
É um indicador muito bom para sair das chamadas, mas a restauração está se tornando uma preocupação agora, por favor, olhe para isso. Estou usando isso por 3 min. período de tempo e, se pudermos remover a restauração, será uma ferramenta muito boa, de fato, marcada com outras AFL.
O acima não é adequado para negociação de prazos inferiores.
Ravi Chokshi diz.
Como posso executar este código no site MT4 ou Tradingview?
desde já, obrigado .
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Exemplo de código AmiBroker.
Código AmiBroker para várias estatísticas e indicadores. Se você tiver alguma idéia de outros fragmentos de código para adicionar, envie-os para mim. Use meu formulário de contato.
ConnorsRSI.
Para o Guia ConnorsRSI, clique aqui.
// ConnorsRSI de analytics. tradingmarkets / ConnorsRSI / paramLenRSI = Param ("RSI Closes Length", 3, 2, 100, 1);
ParamLenUD = Param ("RSI UpClose Length", 2, 2, 100, 1);
paramLenRank = Param ("PerecentRank Length", 100, 10, 200, 1); função ConnorsRSIa (arr, lenRSI, lenud, lenROC)
UpDays = BarsSince (arr & lt; = Ref (arr, -1));
downDays = BarsSince (arr & gt; = Ref (arr, -1));
updownDays = IIf (upDays & gt; 0, upDays, IIf (downDays & gt; 0, - downDays, 0));
crsiT = (PercentRank (ROC (arr, 1), lenROC) + RSIa (updownDays, lenUD) + RSIa (arr, lenRSI)) / 3;
> função ConnorsRSI (lenRSI, lenud, lenROC)
UpDays = BarsSince (C & lt; = Ref (C, -1));
downDays = BarsSince (C & gt; = Ref (C, -1));
updownDays = IIf (upDays & gt; 0, upDays, IIf (downDays & gt; 0, - downDays, 0));
crsiT = (PercentRank (ROC (C, 1), lenROC) + RSIa (updownDays, lenUD) + RSI (lenRSI)) / 3;
crsi = ConnorsRSI (3,2,100); Lote (ConnorsRSIa (C, paramLenRSI, paramLenUD, paramLenRank)
, ParamColor ("Color", colorBlue), ParamStyle ("Style", styleLine), 0, 100);
ReverseRSI / RSI Solver.
Quer saber qual o valor de fechamento que um estoque precisa fechar para alcançar um certo valor RSI? Este código AFL fará isso por você .. Uma ferramenta muito útil se você quiser entrar no fechamento.
// Determina o valor de fechamento de uma necessidade de estoque para alcançar um valor RSI particular.
função ReverseRSI (nLen, rsiTarget)
ganho = Max (C-Ref (C, -1), 0);
rsGain = IIf (BarIndex () & lt; nLen-1, Null,
IIf (BarIndex () == nLen-1, MA (ganho, nLen), ganho));
rsLoss = IIf (BarIndex () & lt; nLen-1, Null,
IIf (BarIndex () == nLen-1, MA (perda, nLen), perda));
rsGain = AMA (rsGain, 1 / nLen);
rsLoss = AMA (rsLoss, 1 / nLen);
RSIcalc = IIf (BarIndex () & lt; nLen-1, Null, 100 * rsGain / (rsGain + rsLoss)); targetPrice = IIf ((rsiTarget & lt; RSI (nLen)),
AddColumn (ReverseRSI (2, 30), "RSI30-Next Day Price", 1.3);
AddColumn (ReverseRSI (2, 70), "RSI70-Next Day Price", 1.3);
Volatilidade histórica.
lenPeriod = Param ("Períodos", 100,10,1000,1); HV = 100 * StDev (log (C / Ref (C, -1)), lenPeriod) * sqrt (252);
Plot (HV, "HV (" + lenPeriod + ")", ParamColor ("Color", colorRed), ParamStyle ("Estilo"));
Pior 5 Drawdowns.
Obtenha uma lista das 5 pior retiradas e a redução atual no Relatório de teste de retorno.
Min / Max Trade.
Para o pior e o melhor comércio em porcentagem no Relatório de teste de retorno, use o código abaixo. Digite abaixo para obter acesso.
Retornos anuais.
Para uma repartição dos retornos anuais no Relatório de teste de volta, use o código abaixo. Digite abaixo para obter acesso.
CONTEÚDO PREMIUM LOCKED.
Digite seus detalhes abaixo para obter acesso instantâneo ao código e ao arquivo AFL para download.
// Substitua por seu código.
SetPositionSize (10, spsPercentOfEquity); Comprar = RSI (2) & lt; 1;
Vender = RSI (2) & gt; 80; Short = Cover = 0;
Bo. backtest (); minTrade = maxTrade = 0;
para (trade = bo. GetFirstTrade (); trade; trade = bo. GetNextTrade ())
maxTrade = Max (maxTrade, trade. GetPercentProfit ());
MinTrade = Min (minTrade, trade. GetPercentProfit ());
para (trade = bo. GetFirstOpenPos (); trade; trade = bo. GetNextOpenPos ())
maxTrade = Max (maxTrade, trade. GetPercentProfit ());
MinTrade = Min (minTrade, trade. GetPercentProfit ());
> bo. AddCustomMetric ("Min% Trade", minTrade);
bo. AddCustomMetric ("Max% Trade", maxTrade);
// Repalce com seu código.
SetPositionSize (10, spsPercentOfEquity); Comprar = RSI (2) & lt; 5;
Vender = RSI (2) & gt; 80; Short = Cover = 0;
// não emitirá nada se houver menos de 200 barras em seu teste.
yrEnd = int (dnEnd / 10000); bo = GetBacktesterObject ();
Bo. backtest (); ver = Versão (); se (BarCount & gt; 200)
eq = bo. EquityArray (); // Isso também pode ser feito através da compressão em barras mensais.
eqM = 0; // fim de ano de equidade - economizando dados de 2001 no bar 101, 2002 no bar 102,.
para (i = 1; i & lt; BarCount-1; i ++)
// estamos no final de um ano.
se (int (dt [i + 1] / 10000) & gt; int (dt [i] / 10000))
> // economize o último patrimônio.
eqM [yrEnd] = eq [BarCount-1]; // produz os resultados.
para (i = yrStart; i & lt; = yrEnd; i ++)
bo. AddcustomMetric ("" + (i + 1900) + "Ret%", 100 * (eqM [i] / eqM [i-1] - 1));
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