
Cette stratégie est basée sur les indicateurs techniques MACD et RSI. Elle est conçue pour être utilisée uniquement pour les transactions à Londres. Elle utilise le MACD pour déterminer la direction de la tendance, et le RSI pour déterminer la direction de la tendance.
Les heures de négociation à Londres sont très actives sur le marché des changes, et la plupart des institutions y participent. La stratégie définit la période de Londres entre 7 heures du matin et 4 heures de l’après-midi, et les positions ne sont ouvertes que pendant cette période.
Le MACD peut généralement déterminer la direction de la tendance. Lorsque la ligne rapide traverse la ligne lente, c’est une fourchette dorée, indiquant une hausse imminente, faites plus; lorsque la ligne rapide traverse la ligne lente, c’est une fourchette morte, indiquant une baisse imminente, faites moins.
Le RSI permet de déterminer si le marché est en sur-achat ou en sur-vente. Il est en sur-achat lorsque le RSI est supérieur à 70 et en sur-vente lorsque le RSI est inférieur à 30. La stratégie consiste à utiliser ce principe pour définir un point de sortie de stop-loss.
Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans la combinaison de la négociation de tendance et de la négociation de l’hyper-achat et de l’hyper-vente. En l’absence d’une tendance évidente, elle peut utiliser le MACD pour déterminer la tendance possible.
Le principal risque de cette stratégie réside dans le fait que le MACD, en tant qu’indicateur technique de la correction du marché, ne fonctionne pas très bien sous une tendance claire. En outre, le RSI peut également échouer en cas de pic élevé ou de pic bas. Afin de réduire ces risques, nous pouvons ajuster les paramètres de manière appropriée ou ajouter d’autres conditions de vagues pour assurer que les positions ne soient prises que sur des signaux à forte probabilité.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Ajouter des filtres pour d’autres indicateurs techniques, tels que les lignes de Brin, les KDJ, etc., afin d’éviter les fausses percées.
Ajouter des stratégies de stop-loss, comme des stop-loss mobiles ou des stop-loss en cours d’exécution, afin de bloquer plus de profits.
Optimiser les paramètres et ajuster les paramètres du MACD et du RSI pour les adapter à différents types de situations.
L’ajout d’éléments d’apprentissage automatique et l’utilisation de modèles d’apprentissage en profondeur tels que lstm pour déterminer les stratégies de tendance.
Cette stratégie est globalement une stratégie de trading de Bitcoin fiable pour les heures de négociation à Londres. Elle combine tendance et rythme, assurant une plus grande probabilité de profit tout en filtrant efficacement les signaux inefficaces. En optimisant continuellement les paramètres et en ajoutant d’autres indicateurs techniques, la stratégie peut améliorer encore la stabilité et la rentabilité.
/*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)