Estrategias comerciales basadas en MACD y RSI
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia es una estrategia de negociación de bitcoins en el horario de negociación de Londres, basada en los indicadores técnicos MACD y RSI. Se abre posiciones solo en el horario de negociación de Londres, se utiliza el MACD para determinar la dirección de la tendencia para entrar en el mercado y se utiliza el RSI para determinar la sobrecompra y la sobreventa para salir del mercado. La estrategia es adecuada para el comercio de bitcoins en el corto y medio plazo.
Principio de estrategia
El horario de Londres
El horario de Londres es muy activo en el mercado de divisas, y la mayoría de las instituciones participan en él. Esta estrategia establece el horario de Londres entre las 7:00 a.m. y las 4:00 p.m., y solo se abren posiciones durante este horario.
La tendencia de las valoraciones del MACD
En general, el MACD puede determinar la dirección de la tendencia. Cuando la línea rápida atraviesa la línea lenta, es un tenedor de oro, lo que significa que el alza está llegando, haga más; cuando la línea rápida atraviesa la línea lenta, es un tenedor muerto, lo que significa que la caída está llegando, haga hueco. Esta estrategia es utilizar este principio para determinar la dirección de la tendencia.
El RSI juzga sobrecompra y sobreventa
El RSI puede determinar si el mercado está sobrecomprado o sobrevendido. Cuando el RSI es mayor que 70, significa que está sobrecomprado, y cuando el RSI es menor que 30, significa que está sobrevendido. La estrategia es utilizar este principio para establecer un punto de salida de stop loss.
Análisis de las ventajas
La mayor ventaja de esta estrategia es que combina el comercio de tendencia y el comercio de ritmo de sobrecompra y sobreventa. En caso de que la tendencia no sea obvia, puede usar el MACD para determinar la tendencia posible; y el uso del RSI para controlar el riesgo, evitando así perseguir ciegamente las caídas sin una tendencia clara. Además, la estrategia abre posiciones solo en el período de negociación de Londres dominado por las instituciones, lo que reduce el impacto de las fluctuaciones irracionales en los precios en la estrategia.
Análisis de riesgos
El principal riesgo de esta estrategia reside en que el MACD, como indicador técnico de la liquidación del mercado, no funciona muy bien bajo una tendencia clara. Si se enfrenta a una tendencia unilateral a largo plazo, las señales de tensión en el MACD pueden fallar con frecuencia. Además, el RSI también puede fallar en el caso de un tope alto o un tope bajo. Para reducir estos riesgos, podemos ajustar los parámetros adecuadamente o agregar otras condiciones de fluctuación para asegurar que las posiciones se abran solo con señales de alta probabilidad.
Dirección de optimización
Esta estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
Añadir filtros para otros indicadores técnicos, como líneas de Brin, KDJ, etc., para evitar falsos brechas.
Aumentar las estrategias de stop-loss, como el stop-loss móvil o el stop-loss de salto de precio, para bloquear más ganancias.
Optimizar los parámetros, ajustar los parámetros de MACD y RSI para adaptarse a diferentes tipos de situaciones.
Aumentar los elementos de aprendizaje automático, usando modelos de aprendizaje profundo como lstm para determinar las estrategias de tendencia.
Resumir
En general, esta estrategia es una estrategia de negociación de bitcoins confiable en el horario de Londres. Combina tendencias y ritmos para asegurar una alta probabilidad de ganancias al mismo tiempo que filtra eficazmente las señales de invalidez. La estrategia puede aumentar aún más la estabilidad y la rentabilidad mediante la optimización continua de los parámetros y la adición de otros indicadores técnicos.
/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-11-22 08:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("London MACD RSI Strategy -1H BTC", overlay=true)
// Define London session times
london_session_start_hour = input(6, title="London Session Start Hour")
london_session_start_minute = input(59, title="London Session Start Minute")
london_session_end_hour = input(15, title="London Session End Hour")
london_session_end_minute = input(59, title="London Session End Minute")
// Define MACD settings
fastLength = input(12, title="Fast Length")
slowLength = input(26, title="Slow Length")
signalSMA = input(9, title="Signal SMA")
// RSI settings
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input(65, title="RSI Overbought")
rsiOversold = input(35, title="RSI Oversold")
// Calculate MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSMA)
// Calculate RSI
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)
// Filter for London session
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
// Long and Short Conditions
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and rsi < rsiOversold and in_london_session
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and rsi > rsiOverbought and in_london_session
// Strategy entries and exits
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)