Stratégie de trading de crypto-monnaie basée sur le RSI stochastique


Date de création: 2023-12-15 10:08:14 Dernière modification: 2023-12-15 10:08:14
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Stratégie de trading de crypto-monnaie basée sur le RSI stochastique

Une vue d’ensemble de la stratégie

Cette stratégie est appelée stratégie de trading de crypto-monnaie basée sur le RSI stochastique. Elle combine l’indice de force relative (RSI) et l’indice de fluctuation aléatoire (RSI) pour identifier les signaux d’achat et de vente de crypto-monnaie.

L’idée principale de la stratégie est de calculer d’abord le RSI, puis de construire sur le RSI l’indicateur stochastique du RSI, à savoir les valeurs K et D. Un signal d’achat est généré lorsque K dépasse la valeur D et un signal de vente lorsque K dépasse la valeur D. Pour filtrer les faux signaux, la stratégie introduit également l’indice de taux de variation (RVI) et sa moyenne mobile lisse pour la confirmation.

Deuxièmement, les détails de la stratégie

  1. La longueur de calcul est la valeur RSI de 14.

  2. L’indicateur stochastique RSI, construit sur la longueur de 14 RSI, obtient une valeur K et une valeur D ((D est la moyenne mobile à 3 périodes de K)).

  3. Calculer la longueur d’un RVI de 5 et sa ligne de signal (c’est-à-dire la moyenne mobile lisse du RVI).

  4. Si RVI est supérieur à la ligne de signal et RVI est inférieur à la ligne de signal, un signal d’achat est généré; si K est inférieur à D, un signal de vente est généré si RVI est inférieur à la ligne de signal et RVI est supérieur à la ligne de signal.

  5. Les opérations d’ouverture de position sont effectuées en fonction des signaux émis.

Troisièmement, analyser les forces stratégiques

  1. Le RSI stochastique et la double confirmation RVI permettent de filtrer efficacement les signaux fausses.

  2. L’indicateur RVI permet de refléter des situations de survente et de surachat à court terme, en évitant d’ouvrir des positions à des points extrêmes.

  3. L’indicateur Stochastic RSI permet d’identifier les zones de surachat et de survente, en utilisant la forme de la fourche dorée de l’indicateur KDJ pour déterminer les points d’achat et de vente.

  4. Les résultats de la rétrospective ont montré que cette stratégie a eu un bon effet sur certaines paires de crypto-monnaies (comme le FCT/BTC).

Quatrièmement, analyse stratégique des risques

  1. La mise en place d’un point d’arrêt inapproprié peut entraîner une incarcération.

  2. La fréquence de génération du signal peut être trop élevée et les frais de transaction doivent être pris en compte.

  3. L’indicateur KDJ et l’indicateur RVI peuvent produire de faux signaux, entraînant des pertes inutiles.

  4. Les paramètres de la stratégie doivent être optimisés pour les différentes paires de transactions.

Cinquièmement, améliorer la stratégie

  1. Ajouter un stop mobile pour bloquer les bénéfices, vous pouvez vous référer à l’ATR pour définir un stop loss.

  2. Optimiser les paramètres RVI et Stochastic RSI pour rendre le signal plus clair.

  3. L’augmentation du contrôle des volumes de transactions, afin d’éviter une surcharge de commandes.

  4. Ajout d’un mécanisme de filtrage pour éviter l’ouverture de positions élevées. Un indicateur de volatilité peut être introduit pour déterminer s’il est actuellement en état de choc.

  5. Tester différentes paires de crypto-monnaies pour trouver la variété la plus adaptée.

Sixièmement, un résumé de la stratégie

La stratégie utilise d’abord l’indicateur RSI pour construire le RSI stochastique, puis en combinaison avec l’indicateur RVI pour confirmer le signal, afin de détecter les surachats et les surventeurs à court terme, et ainsi ouvrir une position au point de retournement. L’avantage est que la double confirmation permet de filtrer les faux signaux, l’inconvénient est qu’il peut y avoir un risque de surconfiguration des paramètres.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Stochastic RSI", shorttitle="Stoch RSI", overlay = true)
Per = input(5, title="Length", minval=1)
smoothK = input(3, minval=1)
smoothD = input(3, minval=1)
lengthRSI = input(14, minval=1)
lengthStoch = input(14, minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")

rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
K = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
D = sma(K, smoothD)


rvi = sum(swma(close-open), Per)/sum(swma(high-low),Per)
sig = swma(rvi)
//plot(rvi, color=green, title="RVI")
//plot(sig, color=red, title="Signal")

//plot(K,  title="K")
//plot(D,  title="D")
Dn = K <= D  and K > 70 and rvi <= sig  and rvi[1] >= sig[1]
Up= K >= D  and K < 30 and rvi >= sig  and rvi[1] <= sig[1]
ARROW =  Up - Dn
plotarrow(ARROW, title="Down Arrow",  colordown=red, transp=0, maxheight=10, minheight=10)
plotarrow(ARROW, title="Up Arrow", colorup=lime,  transp=0, maxheight=10, minheight=10)
long = crossover(Up, Dn)
short = crossunder(Up, Dn)
last_long = long ? time : nz(last_long[1])
last_short = short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

//plot(long_signal, "BUY", color=green)
//plot(short_signal, "SELL", color=red)
strategy.entry("BUY", strategy.long, when=long_signal)
strategy.entry("SELL", strategy.short, when=short_signal)