Estrategia de trading de Bitcoin a corto plazo basada en el índice de fuerza real


Fecha de creación: 2023-10-07 15:12:08 Última modificación: 2023-10-07 15:12:08
Copiar: 0 Número de Visitas: 782
1
Seguir
1617
Seguidores

Descripción general

La estrategia permite realizar operaciones de corto plazo en bitcoin mediante el cálculo del índice de verdadera fuerza de bitcoin (TSI) para identificar tendencias en el mercado y, en combinación con el filtro del indicador RSI, hacer más oportunidades de corto plazo. La estrategia es adecuada para los inversores que realizan operaciones programadas en el mercado de bitcoin según las circunstancias.

Principio de estrategia

La estrategia se basa principalmente en el indicador de fortalezas y debilidades reales (TSI). El indicador TSI mide el tamaño y la dirección de los valores absolutos de los cambios en los precios a través de la tasa de cambio de precios de doble deslizamiento, para identificar la fuerza absoluta de las subidas y bajadas de los precios.

  1. Cálculo de la tasa de cambio de los precios Pc
  2. El PC se suaviza dos veces, usando el EMA de largo plazo y el EMA de corto plazo, respectivamente, para generar double_smoothed_pc
  3. Doble suavización del valor absoluto Pc, generando un double_smoothed_abs_pc
  4. El valor de TSI es double_smoothed_pc dividido por double_smoothed_abs_pc multiplicado por 100

La estrategia también combina el indicador RSI para filtrar la señal de transacción TSI, generando una señal de bloqueo solo cuando el RSI es mayor que 50 y una señal de bloqueo solo cuando el RSI es menor que 50, para filtrar parte de la señal falsa.

Análisis de las ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. El indicador TSI es capaz de identificar la fuerza absoluta y la dirección de los cambios en los precios y es más sensible a la captura de tendencias.
  2. El doble EMA suaviza la tasa de variación de precios, elimina eficazmente el ruido de los cambios de precios y no es sensible a los eventos inesperados.
  3. En combinación con el filtro del indicador RSI, se puede evitar aún más el error de negociación causado por el ruido.
  4. El método de negociación en línea corta permite capturar oportunidades de corto plazo en el mercado.
  5. El espacio para la optimización de los parámetros de la estrategia es amplio, y se puede optimizar mediante el ajuste de parámetros como el ciclo EMA.

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene los siguientes riesgos:

  1. Como indicador de seguimiento de tendencias, el TSI tiene problemas de retraso y puede perder el punto de reversión de los precios.
  2. Las condiciones de filtración del RSI son demasiado estrictas y pueden perder algunas oportunidades de negociación.
  3. Los filtros de doble EMA también pueden filtrar algunas señales de transacción válidas.
  4. Las operaciones en línea corta tienen una mayor frecuencia de transacciones y requieren mayores costos de transacción y riesgo de deslizamiento.

Se puede reducir el efecto de las ondas de choque y el problema del retraso mediante la relajación adecuada de las condiciones de filtración del RSI, la reducción de los ciclos de EMA, etc. Al mismo tiempo, se optimiza la estrategia de stop loss y se controla estrictamente el riesgo de una sola operación.

Dirección de optimización

La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Optimiza los parámetros del TSI y el RSI para encontrar la combinación óptima de parámetros. Puede ajustar los períodos de EMA más largos, los parámetros del RSI, etc.

  2. Se pueden agregar otros indicadores para formar modelos multifactoriales. Por ejemplo, se pueden agregar indicadores como MA, KD, etc., para aprovechar al máximo las ventajas de cada indicador.

  3. Optimización de las condiciones de entrada, evitar el impacto de la bolsa de divisas en el aire, el impacto de la bolsa de divisas en el aire. Se puede juzgar la dirección de acuerdo con la tendencia del gran ciclo.

  4. Optimización de las estrategias de parada de pérdidas, como la parada de movimiento, la parada de tiempo, la parada de ruptura, etc.

  5. Optimización de las condiciones de salida, para evitar que los jugadores se retiren demasiado pronto o demasiado tarde. Se puede combinar con el índice de fluctuación para determinar cuándo salir del campo.

  6. Optimización de la variedad y el momento de la operación, con concentración en la variedad y el momento de la operación más efectivos.

Resumir

La estrategia identifica las tendencias a corto plazo de bitcoin a través de indicadores de fortaleza real y debilidad, y se puede filtrar con señales de filtración de indicadores RSI para realizar operaciones programadas de bitcoin de manera efectiva. La estrategia tiene la ventaja de identificar tendencias sensibles, eliminar el ruido, pero también existe un cierto problema de retraso y riesgo de negociación.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2022-09-30 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


// strategy("True Strength Indicator BTCUSD 15p", shorttitle="TSI BTCUSD 15p",initial_capital=1000, commission_value=0.15, commission_type =strategy.commission.percent, default_qty_value=100 , overlay = false, pyramiding=10, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)

//BASED ON True Strength Indicator MTF
resCustom = input(title="Timeframe",  defval="15" )
long = input(title="Long Length",  defval=25)
short = input(title="Short Length",  defval=13)
signal = input(title="Signal Length",  defval=13)
price = request.security(syminfo.tickerid,resCustom,close)


double_smooth(src, long, short) =>
    fist_smooth = ta.ema(src, long)
    ta.ema(fist_smooth, short)
pc = ta.change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(math.abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
tsi2=ta.ema(tsi_value, signal)
plot(tsi_value, color=color.lime,linewidth=2)
plot(tsi2, color=color.red,linewidth=2)




rsiserie = ta.rsi(price,7)
cciserie = ta.cci(price,14)
stochserie = ta.stoch(price,14,3,3)

plot(rsiserie,color=color.purple)



hline(30, title="Zero")
hline(50, title="Zero",linestyle=hline.style_solid, linewidth=2)
hline(70, title="Zero")

buy = ta.crossover(tsi_value, tsi2) //and rsiserie[1]<25 //and cciserie<-100 and stochserie<20
sell = ta.crossunder(tsi_value, tsi2) //and rsiserie[1]>85 //and cciserie>100 and stochserie>80


alertcondition(buy, title='TSI system', message='Buy signal at!' )
alertcondition(sell, title='TSI system', message='Sell signal at!' )

strategy.entry("BUY", strategy.long, 1, when = buy)
strategy.entry("SELL", strategy.short, 1, when = sell ) 

greentsi =tsi_value
redtsi = tsi2

bgcolor( greentsi>redtsi and rsiserie > 50 ? color.lime : na, transp=90)
bgcolor( greentsi<redtsi and rsiserie < 50 ? color.red : na, transp=90)

yellow1= redtsi > greentsi and rsiserie > 50 
yellow2 = redtsi < greentsi and rsiserie < 50 
bgcolor( yellow1 ? yellow : na, transp=80)
bgcolor( yellow2  ? yellow : na, transp=50)

bgcolor( yellow1 and yellow1[1] ? yellow : na, transp=70)
bgcolor( yellow2  and yellow2[2] ? yellow : na, transp=70)

bgcolor( rsiserie > 70 ? color.lime : na, transp=60)
bgcolor( rsiserie < 30  ? color.red : na, transp=60)