Strategi Perdagangan RSI Intraday TAM


Tanggal Pembuatan: 2023-10-17 16:58:46 Akhirnya memodifikasi: 2023-10-17 16:58:46
menyalin: 5 Jumlah klik: 790
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi Perdagangan RSI Intraday TAM

Ringkasan

Strategi perdagangan RSI intraday TAM menggunakan indikator RSI untuk melakukan perdagangan masuk dan keluar dalam satu hari. Strategi ini berkinerja baik dalam lingkungan terbuka, dan dapat secara efektif menggunakan indikator RSI untuk menangkap fenomena overbought dan oversold di pasar, dan melakukan operasi kontra saat terjadi pergeseran.

Prinsip Strategi

Strategi ini menggunakan dua indikator RSI untuk menghasilkan sinyal beli dan jual. Sinyal beli dihasilkan ketika RSI 2 hari periode pendek dan RSI 14 hari periode menengah melewati 50. Sinyal jual dihasilkan ketika RSI 7 hari periode pendek dan RSI 50 hari periode menengah melewati 50.

Strategi ini juga membutuhkan nilai RSI untuk benar-benar melewati 50, dan bukan hanya menghasilkan crossover, yang dapat menyaring banyak sinyal palsu. Secara khusus, pembelian membutuhkan persyaratan berikut untuk memenuhi:

  • RSI 2 hari di atas 50
  • 2 hari RSI sebenarnya lebih besar dari 50
  • RSI 14 hari di atas 50
  • RSI 14 hari sebenarnya lebih besar dari 50

Kondisi penjualannya juga sama:

  • 7 hari RSI di bawah 50
  • 7 hari RSI sebenarnya kurang dari 50
  • RSI 50 hari di bawah 50
  • 50 hari RSI sebenarnya kurang dari 50

Filter ganda ini memastikan bahwa sinyal hanya akan muncul ketika RSI menunjukkan tanda-tanda overbought dan oversold, dan tidak akan tertipu oleh getaran kecil.

Analisis Keunggulan Strategi

Strategi TAM intraday RSI memiliki keuntungan sebagai berikut:

  1. Dengan menggunakan RSI ganda untuk melakukan analisis multi-frame waktu, Anda dapat secara efektif menyaring kebisingan pasar dan hanya masuk pada titik-titik konversi tren yang signifikan.

  2. Untuk menghindari tertipu oleh false breakout, sinyal RSI hanya akan dikirimkan saat RSI benar-benar melewati critical threshold.

  3. Dengan menggunakan parameter RSI yang berbeda untuk menentukan masuk dan keluar, titik balik dapat ditangkap dengan lebih akurat.

  4. Selama periode perdagangan intraday, RSI menunjukkan kinerja yang lebih stabil dan dapat diandalkan, cocok untuk strategi perdagangan intraday.

  5. Parameter yang dapat dikonfigurasi fleksibel, dapat menyesuaikan parameter RSI untuk pasar yang berbeda untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik.

  6. Logika yang jelas, sederhana, mudah dipahami, dan cocok untuk transaksi kuantitatif.

Analisis risiko

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:

  1. Trading intraday memiliki risiko overnight gaps, dimana gaps akan langsung melewati pengaturan stop loss dari strategi tersebut.

  2. RSI cenderung menyimpang, dan harus digabungkan dengan indikator lain untuk verifikasi.

  3. Pasar berfluktuasi besar di siang hari, sehingga pengaturan stop loss perlu lebih santai, tetapi tidak terlalu santai.

  4. Optimasi parameter memiliki risiko over-optimasi dan harus diverifikasi di berbagai pasar.

  5. Pengukuran kuantitatif tidak dapat sepenuhnya mencerminkan efektivitas perdagangan di pasar nyata, dan strategi harus disesuaikan dengan pasar nyata.

Arah optimasi

Strategi ini dapat dioptimalkan dengan:

  1. Sinyal RSI dikonfirmasi dalam kombinasi dengan indikator lain, seperti KDJ, MACD, dll.

  2. Meningkatkan volume transaksi dengan cara memfilter dan hanya mempertimbangkan sinyal jika volume transaksi meningkat.

  3. Optimalkan parameter kebijakan, uji parameter untuk siklus harian yang lebih pendek.

  4. Menambahkan model pembelajaran mesin untuk membantu pengambilan keputusan, menggunakan algoritma untuk menemukan parameter yang lebih baik secara otomatis.

  5. Strategi artistik, dengan teknik analisis yang menggabungkan titik-titik resistensi pendukung utama, dan bentuk grafis.

  6. Mengoptimalkan strategi stop loss, menggunakan metode ATR, amplifikasi dan lain-lain untuk mengatur stop loss dinamis.

Meringkaskan

Strategi RSI dalam TAM adalah strategi kuantitatif yang sangat praktis secara keseluruhan. Strategi ini menggunakan penilaian jangka waktu multi-angka dari indikator RSI untuk menilai secara efektif overbought dan oversold, dengan aturan masuk dan keluar yang ketat untuk memfilter sinyal palsu. Dengan pengoptimalan parameter dan manajemen risiko, strategi ini dapat menghasilkan sinyal perdagangan yang stabil dan mencapai efek perdagangan yang baik. Secara keseluruhan, logika strategi ini jelas dan mudah diimplementasikan.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © DvKel

//@version=5
strategy("TAM - RSI Strategy", overlay = true)

// Input parameters
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",  group="Backtest Time Period")
startDate = input(timestamp("2020-01-01"), title = "Start date", group = "Backtest Time Period")
buyRsiLength1 = input(2, title = "RSI Buy Length 1 (default 2)", group="Buy configuration")
buyRsiLength2 = input(14, title = "RSI Buy Length 2 (default 14)", group="Buy configuration")
buyRsiValue = input(50, title = "RSI Buy Value Signal (default 50)", group="Buy configuration")
closeRsiLength1 = input(7, title = "RSI Close Length 1 (default 7)", group="Close configuration")
closeRsiLength2 = input(50, title = "RSI Close Length 2 (default 50)", group="Close configuration")
closeRsiValue = input(50, title = "RSI Close Value Signal (default 50)", group="Close configuration")

// Check timeframe
inTradeWindow = true

// Calculate RSI
rsiBuy1Value =  ta.rsi(close, buyRsiLength1)
rsiBuy2Value = ta.rsi(close, buyRsiLength2)
rsiClose1Value =  ta.rsi(close, closeRsiLength1)
rsiClose2Value = ta.rsi(close, closeRsiLength2)

// Strategy conditions
//(ta.crossover(rsiBuy1Value, buyRsiValue) or ta.crossover(rsiBuy2Value, buyRsiValue)) and 
//8ta.crossunder(rsiClose1Value, closeRsiValue) or ta.crossunder(rsiClose2Value, closeRsiValue)) and
buyCondition = (ta.crossover(rsiBuy1Value, buyRsiValue) or ta.crossover(rsiBuy2Value, buyRsiValue)) and rsiBuy1Value > buyRsiValue and rsiBuy2Value > buyRsiValue
closeCondition = (ta.crossunder(rsiClose1Value, closeRsiValue) or ta.crossunder(rsiClose2Value, closeRsiValue)) and rsiClose1Value < closeRsiValue and rsiClose2Value < closeRsiValue


// Strategy actions
if (inTradeWindow  and buyCondition) 
    strategy.entry("Buy", strategy.long)


if (inTradeWindow and closeCondition) 
    strategy.close("Buy")

// Plot RSI and overbought/oversold levels
plotchar(rsiBuy1Value, title = "RSI-Buy1", color = color.green)
plotchar(rsiBuy2Value, title = "RSI-Buy2", color = color.lime)
plotchar(rsiClose1Value, title = "RSI-Close1", color = color.red)
plotchar(rsiClose2Value, title = "RSI-Close2", color = color.fuchsia)