DCA-Trendhandelsstrategie mit geringem Risiko
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie basiert auf der DCA-Trend-Trading-Strategie, die auf dem 4-Stunden-Zeitraum des BTCUSDT basiert. Die Hauptidee ist, ein Handelssignal zu senden, wenn der RSI-Indikator über den Überkauf-Überverkaufsbereich abweicht.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet den RSI-Indikator, um überkaufliche und überverkaufliche Signale zu ermitteln. RSI größer als 70 ist ein Überkaufsignal und kleiner als 30 ist ein Überverkaufsignal. Wenn der RSI aus der Überkaufzone nach unten fällt oder aus der Überverkaufszone zurückschlägt, kann dies eine Spitze bilden, die ein Fehlsignal aussendet.
Um die Signale weiter zu bestimmen, unterstützt die Strategie jedoch die Einschätzung einer inklusiven K-Linienform. Wenn der RSI sich also umkehrt, wird ein bestimmtes Handelssignal ausgesendet, wenn ein Überkauf-Umkehrschritt zur Negativlinie und ein Überverkauf-Umkehrschritt zur Positivlinie auftritt. Dies kann die Wahrscheinlichkeit eines falschen Signals weiter reduzieren.
Sobald ein Handelssignal erscheint, wird ein Mehrkopfsignal eröffnet, um nach einem bestimmten Prozentsatz des Platzierungspreises mehr Positionen zu eröffnen, und dann wird der DCA-Effekt durch die kontinuierliche Verfolgung von Kauf-Stopp-Auftragszetteln verfolgt. Die Strategie erlaubt maximal 5 Positionen; Wenn ein Leerkopfsignal erscheint, werden alle aktuellen Mehrkopfpositionen vollständig platziert.
Analyse der Stärken
Der größte Vorteil dieser Strategie liegt in der Risikokontrolle. Erstens kann der RSI-Indikator in Kombination mit der K-Linien-Form-Filterung die Fehlsignalrate erheblich reduzieren und die Zuverlässigkeit des Signals gewährleisten. Zweitens kann die DCA-Strategie für die Bündelung von Lagerhäusern das Risiko verteilen und den Verlust einzelner Positionen kontrollieren, auch wenn die Entwicklung ungünstig ist.
Risikoanalyse
Die größte Gefahr dieser Strategie besteht darin, dass die Positionszeit relativ lang sein kann. Die Anwendung der DCA-Strategie und der Trendverfolgung führt zu einer langen Positionsdauer, insbesondere bei ungünstigen Marktentwicklungen. Dies kann die Positionskosten erhöhen und sogar das Risiko von Rückschlägen verursachen.
Außerdem erhöht die komplexe Logik der Positionierung das Risiko von Fehloperationen. Es ist notwendig, die RSI- und K-Linie-Signale zu beurteilen.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Erhöhung der Stop-Loss-Logik. Ein Stop-Loss kann unter bestimmten Verlustbedingungen erzwungen werden, um zu verhindern, dass einzelne Positionen zu viel verlieren.
Optimierung des Positionsverhältnisses. Verschiedene Positionsgrößen können getestet werden, um eine Positionsstellung zu finden, die das Risiko gegenüber den Erträgen übertrifft.
Verschiedene Indikatoren wie MACD, KD, etc. können als Alternative oder Hilfs-RSI getestet werden, um zu sehen, ob die Signalgenauigkeit verbessert werden kann.
Optimierung der Zeitspanne. Verschiedene Zeitspanne-Parameter können getestet werden, um eine Kombination von Zeitspanne-Parametern zu finden, die am besten mit der Logik der Strategie übereinstimmt.
Zusammenfassen
Die Low-Risk-DCA-Trend-Trading-Strategie basiert auf dem RSI und unterstützt von K-Line-Signalen, um DCA-Positionen durch die Verfolgung von Stop-Stops zu realisieren. Die Strategie ist risikobeherrschbar und eignet sich für Investoren mit schwacher Risikokapazität.
/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Phil's Pine Scripts - low risk long DCA Trend trade", overlay=true)
////
//// trade on BTCUSDT 4H chart
//// $500 balance = $50 per trade, max 5 positions
//// backtested 54% profit over 3 years (~270)
////
//// define $ amount per trade
position_size = 50000
//// Plot short / long signals
// Get user input
rsiSource = input(title="RSI Source", type=input.source, defval=close)
rsiLength = input(title="RSI Length", type=input.integer, defval=14)
rsiOverbought = input(title="RSI Overbought Level", type=input.integer, defval=70)
rsiOversold = input(title="RSI Oversold Level", type=input.integer, defval=30)
// Get RSI value
rsiValue = rsi(rsiSource, rsiLength)
rsiOB = rsiValue >= rsiOverbought
rsiOS = rsiValue <= rsiOversold
// Identify engulfing candles
bullishEC = close > open[1] and close[1] < open[1]
bearishEC = close < open[1] and close[1] > open[1]
tradeSignal = ((rsiOS or rsiOS[1]) and bullishEC) or ((rsiOB or rsiOB[1]) and bearishEC)
// Plot signals to chart
plotshape(tradeSignal and bullishEC, title="Long", location=location.belowbar, color=color.green, transp=0, style=shape.triangleup, text="Long")
plotshape(tradeSignal and bearishEC, title="Short", location=location.abovebar, color=color.red, transp=0, style=shape.triangledown, text="Short")
//// DCA long trade when there is a bullish signal
if tradeSignal and bullishEC
strategy.entry("OL", strategy.long, qty=position_size / close)
//// Close all positions when there is a bearish signal
if tradeSignal and bearishEC
strategy.close_all()