Section d'or et stratégie RSI de force relative
ChaoZhang
Aperçu
La stratégie de fractionnement de l’or par rapport à un indicateur relativement fort (RSI) est une stratégie de trading intraday. Elle combine la loi de Fibonacci sur la fraction de l’or et l’indicateur RSI pour déterminer si le RSI est trop acheté ou trop vendu lorsque le prix est proche du point critique de la fraction de l’or, afin d’émettre un signal d’achat ou de vente.
Principe de stratégie
L’axe médian du prix est calculé sur la base d’une ligne K d’une certaine longueur.
Les points critiques de fractionnement de l’or sont calculés en fonction de l’axe central et de l’écart standard, comprenant les niveaux de 0,618 et de 1, respectivement.
Lorsque le prix est proche du point critique de la division de l’or, vérifiez si l’indicateur RSI est entré dans une zone de surachat ou de survente.
Si les conditions du RSI et de la loi de fractionnement de l’or sont réunies, un signal d’achat ou de vente est émis.
Il faut mettre en place des arrêts de perte et des freins pour contrôler les risques.
Analyse des avantages
La combinaison de plusieurs indicateurs permet d’améliorer la qualité du signal et de réduire les faux signaux.
Utilisez les caractéristiques de support/résistance de la loi de division d’or pour améliorer la qualité d’entrée.
L’indicateur RSI permet de juger de la psychologie du marché et d’éviter les retournements de situation extrêmes.
Pour les transactions intraday à haute fréquence, les gains peuvent s’accumuler sur plusieurs transactions plus petites.
Analyse des risques
La loi du partage de l’or ne garantit pas à 100% la reprise des cours.
L’indicateur RSI peut émettre des signaux trompeurs et doit être évalué en fonction de l’évolution des prix.
Un point de rupture trop petit peut être affecté par des fluctuations de prix.
Les transactions à haute fréquence nécessitent des coûts de transaction plus élevés et des contrôles plus stricts des risques.
La solution est simple:
Il est recommandé de respecter strictement les règles de stop-loss et de contrôler les pertes individuelles.
Laissez les paramètres RSI appropriés pour éviter les erreurs.
Optimiser le point de rupture pour réduire la probabilité de rupture tout en garantissant la rupture.
Direction d’optimisation
Test des résultats d’optimisation de paramètres pour des cycles de différentes longueurs.
Essayez d’améliorer la qualité du signal en combinant avec d’autres indicateurs tels que le MACD, la bande de Bryn.
Il est donc important de rechercher différentes stratégies de stop-loss pour trouver la meilleure configuration.
L’évaluation permet de déterminer le meilleur moment pour détenir une position afin d’équilibrer les bénéfices et les coûts.
Résumer
Le Gold Split et la stratégie RSI peuvent filtrer certains de ces bruits de négociation grâce à la double confirmation. Elle peut produire un signal de négociation de meilleure qualité que l’utilisation d’un seul indicateur. Grâce à l’optimisation des paramètres et au strict respect des règles, la stratégie peut devenir un outil de négociation intraday efficace.
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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// © MohamedYAbdelaziz
// Intraday Trading
// Best used for Short Timeframes [1-30 Minutes]
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//@version=4
strategy(title="Fibonacci + RSI - Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=10000, currency=currency.USD)
// Inputs
timeFilter = year >= 2000
// Stop Loss %
loss_percent = input(title="Stop Loss (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=2) * 0.001
// RSI Inputs
len = input(title="[RSI] Length", minval=0, step=1, defval=14)
overSold = input(title="[RSI] Over Sold %", defval=30)
overBought = input(title="[RSI] Over Bought %", defval=70)
// Fibonacci Levels
length = input(title="[Fibonacci] Length", defval=200, minval=1)
src = input(hlc3, title="[Fibonacci] Source")
mult = input(title="[Fibonacci] Multiplier", defval=3.0, minval=0.001, maxval=50)
level = input(title="[Fibonacci] Level", defval=764)
// Calculate Fibonacci
basis = vwma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
fu764= basis + (0.001*level*dev)
fu1= basis + (1*dev)
fd764= basis - (0.001*level*dev)
fd1= basis - (1*dev)
// Calculate RSI
vrsi = rsi(close, len)
// Calculate the Targets
targetUp = fd764
targetDown = fu764
// Actual Targets
bought = strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
exit_long = valuewhen(bought, targetUp, 0)
sold = strategy.position_size[0] < strategy.position_size[1]
exit_short = valuewhen(sold, targetDown, 0)
// Calculate Stop Losses
stop_long = strategy.position_avg_price * (1 - loss_percent)
stop_short = strategy.position_avg_price * (1 + loss_percent)
// Conditions to Open Trades
openLong = low < fd1 and crossover(vrsi[1], overSold)
openShort = high > fu1 and crossunder(vrsi[1], overBought)
// Conditions to Close Trades
closeLong = high > exit_long
closeShort = low < exit_short
// Plots
plot(basis, color=color.blue, linewidth=2, title="[Fibonacci Level] Basis")
plot(fu764, color=color.white, linewidth=1, title="[Fibonacci Level] Short Target")
plot(fu1, color=color.red, linewidth=2, title="1", title="[Fibonacci Level] Top")
plot(fd764, color=color.white, linewidth=1, title="[Fibonacci Level] Long Target")
plot(fd1, color=color.green, linewidth=2, title="1", title="[Fibonacci Level] Bottom")
// Strategy Orders
if timeFilter
// Entry Orders
strategy.entry(id="Long", long=true, when=openLong and high < targetUp, limit=close)
strategy.entry(id="Short", long=false, when=openShort and low > targetDown, limit=close)
// Exit Orders
strategy.exit(id="Long", when=closeLong and strategy.position_size > 0, limit=exit_long, stop=stop_long)
strategy.exit(id="Short", when=closeShort and strategy.position_size < 0, limit=exit_short, stop=stop_short)