कई संकेतकों पर आधारित बिटकॉइन दैनिक ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति बिटकॉइन के डेली टाइम फ़्रेम में ट्रेडिंग के अवसरों को खोजने के लिए कई संकेतकों के संयोजन पर आधारित है। मुख्य रूप से MACD, RSI, Stoch RSI और अन्य संकेतकों का उपयोग करके, वर्तमान रुझान की दिशा का आकलन करने के लिए, खरीद और बेचने के संकेत देने के लिए।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित सूचकांकों का उपयोग किया गया हैः
MACD
(快线-慢线)इसकी सिग्नल लाइन जब MACD सिग्नल लाइन को पार करता है तो यह एक खरीद संकेत है और जब 0 को पार करता है तो यह एक बिक्री संकेत हैआरएसआई एक अपेक्षाकृत मजबूत और कमजोर सूचकांक है। यह आरएसआई पर सेट थ्रेशोल्ड को पार करने पर एक खरीद संकेत है।
स्टोच आरएसआई. स्टोच आरएसआई सूचक आरएसआई के ओवरबॉय और ओवरसोल को दर्शाता है. स्टोच आरएसआई एक खरीद संकेत के रूप में सेट थ्रोल्ड से नीचे और एक बिक्री संकेत के रूप में सेट थ्रोल्ड से ऊपर होता है।
औसत रेखा की दिशा जब समापन मूल्य के नीचे औसत रेखा को पार करते समय बेचने का संकेत
इन संकेतकों के आधार पर, इस रणनीति के लिए ट्रेडिंग सिग्नल इस प्रकार हैंः
खरीदें संकेतजब:(Stoch RSI < 设定阈值) 且 (MACD上穿阈值 或 RSI上穿阈值)समय
बेच दिया संकेतजब:(MACD下穿0) 且 (收盘价下穿均线 或 Stoch RSI > 设定阈值)समय
विभिन्न संकेतकों के संयोजन के माध्यम से, वर्तमान रुझान की दिशा का अधिक सटीक रूप से आकलन किया जा सकता है और ट्रेड सिग्नल को रुझान के मोड़ पर भेजा जा सकता है।
रणनीतिक लाभ
संयोजन में कई संकेतकों का उपयोग करने से निर्णय की सटीकता में सुधार होता है और एकल संकेतकों के कारण गलत संकेतों से बचा जाता है।
MACD संकेतक वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा और ताकत का न्याय कर सकता है। RSI संकेतक ओवरबॉट ओवरसोल की स्थिति को दर्शाता है। स्टोच आरएसआई RSI के ओवरबॉट ओवरसोल की स्थिति का न्याय करता है। औसत रेखा वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करती है। ये संकेतक एक-दूसरे को सत्यापित करते हैं, जिससे प्रभाव बढ़ जाता है।
खरीदारी और बिक्री संकेतों के लिए कई सूचकांकों के संयोजन की आवश्यकता होती है, जो कुछ झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकते हैं और अनावश्यक लेनदेन से बच सकते हैं।
इस रणनीति की समीक्षा 1 जनवरी, 2017 से शुरू हुई, जिसमें 2017 के अंत में बिटकॉइन में भारी वृद्धि की घटनाएं शामिल हैं, जो इस स्थिति में रणनीति के प्रदर्शन की जांच कर सकती हैं।
रणनीति में स्टॉप लॉस सेटिंग्स शामिल हैं, जो एकल ट्रेडों के नुकसान को नियंत्रित करती हैं।
रणनीतिक जोखिम
बहु-सूचक संयोजन सटीकता में सुधार कर सकते हैं, लेकिन यह भी हो सकता है कि वे अलग-अलग हो सकते हैं, जिससे गलतफहमी का खतरा हो सकता है।
रणनीति के अनुकूलित स्टॉप लॉस के स्तर को विभिन्न परिस्थितियों के अनुसार समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है। स्टॉप लॉस को चौड़ा करने से एकल नुकसान बढ़ जाता है, और स्टॉप लॉस को बंद करने से स्टॉप लॉस हटा दिया जाता है।
दिन-रेखा स्तर की रणनीति, कम समय के भीतर विस्तार से काम करने में असमर्थ। आकस्मिक घटनाओं के कारण अल्पकालिक बड़े पैमाने पर उतार-चढ़ाव होने पर प्रतिक्रिया करने में असमर्थ।
रणनीति केवल कुछ ऐतिहासिक घटनाओं को वापस लेती है, और एक अति-अनुरूपता जोखिम हो सकता है। रणनीति के प्रभाव को सत्यापित करने के लिए इसे लंबे समय तक और अधिक बाजारों में परीक्षण करने की आवश्यकता है।
अनुकूलन दिशा
अधिक सूचकांकों के संयोजन का परीक्षण करें और बेहतर बहु सूचकांकों के संयोजन की रणनीति खोजें।
सूचकांक पैरामीटर को अनुकूलित करें और अधिक उपयुक्त पैरामीटर मान ढूंढें।
स्टॉप लॉस के विभिन्न स्तरों का परीक्षण करें और स्टॉप लॉस और स्टॉप लॉस अनुपात का इष्टतम संयोजन खोजें।
यह एक लंबे समय तक चलने वाले इतिहास के संदर्भ में किया गया है, ताकि अति-अनुरूपता से बचा जा सके।
इस रणनीति को अधिक बार ट्रेड करने के लिए अधिक समय तक इस्तेमाल करें।
संक्षेप
यह रणनीति MACD, RSI, Stoch RSI और कई अन्य संकेतकों के संयोजन के माध्यम से वर्तमान बिटकॉइन डेली लाइन स्तर की प्रवृत्ति की दिशा का आकलन करती है और प्रवृत्ति के मोड़ पर ट्रेडिंग सिग्नल भेजती है। यह रणनीति ट्रेडिंग जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप-लॉस सेट करती है। यह रणनीति बहुत अच्छा प्रदर्शन करती है, लेकिन इसे अधिक समय और अधिक बाजारों में सत्यापित करने की आवश्यकता है ताकि फिट होने के जोखिम से बचा जा सके।
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start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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//@version=4
// Original code is from CredibleHulk and modified by bennef
strategy("BTC Daily Strategy BF", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
/////////////// Input Params ///////////////
rsi_threshold = input(30)
rsi_length = input(4)
srsi_length = input(8)
srsi_smooth = input(4)
srsi_sell_threshold = input(57)
length = input(14)
dma_signal_threshold = input(-1)
fastLength = input(11)
slowlength = input(18)
MACDLength = input(6)
MACD_signal_threshold = input(-2)
short_loss_tol = input(5)
long_loss_tol = input(5)
stop_level_long = strategy.position_avg_price * (1 - long_loss_tol / 100.0)
stop_level_short = strategy.position_avg_price * (1 + short_loss_tol / 100.0)
/////////////// Signal generation ///////////////
// MACD
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
// RSI and Stochastic RSI
rs = rsi(close, rsi_length)
k = sma(stoch(rs, rs, rs, srsi_length), srsi_smooth)
// SMA
norm = sma(ohlc4, length)
threshold = close - norm
/////////////// Strategy ///////////////
long = ((crossover(delta, MACD_signal_threshold) or crossover(rs, rsi_threshold)) and k < srsi_sell_threshold)
short = (crossunder(delta, 0) or (crossunder(threshold, dma_signal_threshold) and k > srsi_sell_threshold))
if testPeriod()
strategy.entry("L", strategy.long, when = long)
strategy.entry("S", strategy.short, when = short)
strategy.exit("stop loss L", from_entry = "L", stop = stop_level_long)
strategy.exit("stop loss S", from_entry = "S", stop = stop_level_short)
/////////////// Plotting ///////////////
// MACD
plot(delta, color = delta > MACD_signal_threshold ? color.lime : delta < 0 ? color.red : color.yellow)
MACD_signal_threshold_line = hline(MACD_signal_threshold, color = color.yellow, title = "MACD Signal Threshold")
// RSI
plot(rs, color = rs > rsi_threshold ? color.lime : color.fuchsia)
rsi_threshold_line = hline(rsi_threshold, color = color.fuchsia, title = "RSI Threshold")
// Stochastic RSI
plot(k, color = k > srsi_sell_threshold ? color.lime : color.red)
srsi_sell_threshold_line = hline(srsi_sell_threshold, color = color.white, title = "Stoch RSI Threshold")
// SMA
plot(threshold / 100, color = threshold < dma_signal_threshold ? color.red : color.blue)
dma_signal_threshold_line = hline (dma_signal_threshold, color = color.blue, title = "DMA Signal Threshold")
bgcolor(long ? color.lime : short ? color.red : na, transp=50)