
La stratégie consiste à comparer le RSI des monnaies numériques à celui des crypto-monnaies et à déterminer la valeur des monnaies numériques par rapport au marché des crypto-monnaies, générant ainsi un signal de transaction.
Cette stratégie permet d’abord de choisir un indice de crypto-monnaie, tel que la valeur marchande totale, la valeur marchande totale hors Bitcoin, la valeur marchande totale des autres monnaies, etc. Tout en choisissant un indice de crypto-monnaie pour une période de temps plus élevée, par défaut la ligne du jour. Ensuite, le RSI de la monnaie numérique sélectionnée et le RSI de cet indice de crypto-monnaie sont calculés, obtenant un indice de force relative faible par rapport à la valeur.
La logique centrale de cette stratégie est que lorsque le RSI d’une monnaie numérique est plus fort que l’indice du marché cryptographique, cela indique que la valeur relative de la monnaie est sous-estimée et qu’elle est susceptible d’être surévaluée, donc elle peut être achetée; lorsque le RSI d’une monnaie numérique est plus faible que l’indice du marché, cela indique que la valeur relative de la monnaie est surévaluée et qu’elle est susceptible d’être sous-évaluée, donc elle peut être vendue.
Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans l’utilisation d’indicateurs indiciels relativement faibles qui permettent de juger plus précisément de la valeur des monnaies numériques plutôt que de prendre des décisions en fonction des seules indications techniques de la monnaie unique elle-même, évitant ainsi la difficulté de ne regarder qu’un coin.
L’indice relativement faible prend en compte l’impact de l’environnement global du marché sur un seul type de monnaie, permet de saisir le rythme des mouvements du marché, ainsi que les mouvements de différents secteurs, et exploite la valeur des monnaies sur le marché.
En outre, la stratégie offre une large gamme d’indices, permettant de choisir les indices les plus appropriés pour les transactions en fonction des différentes conditions du marché, ce qui garantit l’efficacité de la stratégie.
Le principal risque de cette stratégie réside dans le fait que l’indice relativement faible est un instrument de jugement de valeur et ne peut pas éviter complètement les risques de transaction liés à la forme technique de la monnaie unique.
Par exemple, si la devise entre dans une forme de coupe-tête évidente, la structure du marché change et des pertes peuvent être générées uniquement par des signaux d’achat basés sur un indice relativement faible.
Par conséquent, la stratégie doit également s’accompagner de la technologie de la monnaie numérique elle-même, afin d’éviter des transactions non souhaitables à des points techniques clés.
Un autre risque est que si l’indice choisi n’est pas approprié et n’a pas une forte corrélation avec la monnaie numérique, le rôle indicatif d’un indice relativement faible sera considérablement réduit. Cela nécessite une sélection optimisée en fonction de la corrélation entre les différentes devises et les indices du marché.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Augmentation des stratégies de stop loss pour arrêter les pertes en temps opportun lorsque le cours de la devise est inversé.
Optimiser le choix de l’indice, en permettant aux différentes monnaies de correspondre à différents indices, afin d’améliorer la pertinence.
L’ajout de plusieurs périodes de temps pour la combinaison, par exemple, l’indicateur de la ligne du jour avec l’indicateur de la ligne de 4 heures pour la confirmation, peut améliorer la fiabilité du signal.
L’ajout d’algorithmes d’apprentissage automatique pour déterminer les seuils des indices de force et de faiblesse par adaptation plutôt que par paramètres fixes.
L’analyse des émotions, l’analyse fondamentale et d’autres indicateurs sont combinés pour former un système de jugement de valeur plus complet.
Cette stratégie d’indices relativement forts permet de déterminer la valeur relative des monnaies en comparant la force et la faiblesse des monnaies numériques par rapport aux indices du marché, ce qui forme un signal de négociation. L’avantage de la stratégie réside dans l’augmentation de la dimension de l’analyse du marché, permettant de saisir le rythme du marché.
/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('RSI correlation with cryptoindices [strategy version]', overlay=false)
// Testing Start dates
testStartYear = input(2016, 'Backtest Start Year')
testStartMonth = input(1, 'Backtest Start Month')
testStartDay = input(1, 'Backtest Start Day')
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)
//Stop date if you want to use a specific range of dates
testStopYear = input(2030, 'Backtest Stop Year')
testStopMonth = input(12, 'Backtest Stop Month')
testStopDay = input(30, 'Backtest Stop Day')
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
len = input(4, title='length of rsi comparison')
correlationcrossover = input(1, title='correlation crossover')
IndexSwitch = input.string('CRYPTOCAP:TOTAL2', title='Index selection', options=['CRYPTOCAP:TOTAL2', 'CRYPTOCAP:TOTAL', 'CRYPTOCAP:OTHERS', 'CRYPTOCAP:USDT', 'CRYPTOINDEX:CIX100', 'CRYPTOCAP:BTC.D', 'CRYPTOCAP:BTC'])
IndexHTF = input.string('120', title='higher time frame reference index', options=['1', '2', '5', '10', '15', '30', '45', '60', '90', '120', '150', '240', '360', '720', 'D', '3D', 'W', 'M'])
switchColor = input(true, 'Color Hull according to trend?')
ref = request.security(IndexSwitch, IndexHTF, close[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
RSI_ref = ta.rsi(ref, len)
RSI_close = ta.rsi(close, len)
relative = RSI_ref / RSI_close
plot(relative, color=color.new(color.blue, 0))
long = ta.crossover(relative, correlationcrossover)
short = ta.crossunder(relative, correlationcrossover)
corr = plot(correlationcrossover, color=color.new(color.green, 0), linewidth=1)
hullColor = switchColor ? relative > correlationcrossover ? #00ff00 : #ff0000 : #ff9800
//PLOT
///< Frame
Fi1 = plot(relative, title='relative', color=hullColor, linewidth=1, transp=50)
fill(Fi1, corr, title='Band Filler', color=hullColor, transp=50)
if long and testPeriod()
strategy.entry("long", strategy.long)
if short and testPeriod()
strategy.entry("long", strategy.short)
// alertcondition(long, title='long', message='long')
// alertcondition(short, title='short', message='short')