RSI Daredevil Skuadron Fusion Strategi

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-11-02 14:52:03
Tag:

Gambaran umum

RSI Daredevil Squadron Fusion Strategy adalah strategi fusi yang menggabungkan indikator RSI, Ichimoku Cloud, dan rata-rata bergerak 200 hari.

Logika Strategi

Pertama, strategi ini menggunakan indikator RSI untuk mengidentifikasi pola berani naik atau menurun. Pola berani RSI mengacu pada pola bearish ketika harga membuat tinggi baru tetapi RSI tidak, atau pola bullish ketika harga membuat rendah baru tetapi RSI tidak. Pola ini sering menyiratkan pembalikan harga yang akan datang.

Kedua, strategi ini menggunakan Ichimoku Clouds leading line 1 dan leading line 2 untuk menentukan arah tren. Uptrend diidentifikasi ketika leading line 1 berada di atas leading line 2, dan downtrend di bawahnya. Ichimoku Cloud menentukan arah tren melalui kombinasi dari garis konversi, basis line, dan lagging span, dan dianggap sebagai alat identifikasi tren yang andal.

Akhirnya, rata-rata pergerakan 200 hari juga diperkenalkan. MA sering dilihat sebagai tingkat support/resistance yang penting. Ketika Awan Ichimoku menunjukkan tren naik dan harga berada di atas MA 200 hari, itu memberikan sinyal bullish. Sebaliknya, ketika Awan menunjukkan tren menurun dan harga pecah di bawah MA 200 hari, itu memberikan sinyal bearish.

Dengan menggabungkan sinyal dari beberapa indikator, beberapa sinyal palsu dapat disaring, membuat keputusan perdagangan lebih dapat diandalkan. Hanya ketika RSI menunjukkan pola berani, Awan Ichimoku mengkonfirmasi arah tren, dan hubungan harga-MA memenuhi harapan, strategi ini akan menghasilkan sinyal perdagangan yang sebenarnya.

Keuntungan

Keuntungan terbesar dari strategi fusi multi-indikator ini adalah menyaring sinyal palsu dan meningkatkan keandalan keputusan perdagangan.

Pertama, pola berani RSI itu sendiri memiliki beberapa kekuatan prediktif untuk melihat potensi pembalikan harga sebelum waktu.

Kedua, pengenalan Ichimoku Cloud memberikan penilaian arah tren yang lebih baik, menghindari sinyal yang salah di pasar yang terikat rentang.

Akhirnya, efek support/resistance dari MA 200 hari juga membantu lebih lanjut mengkonfirmasi keandalan sinyal.

Singkatnya, dengan membutuhkan konsensus di seluruh indikator, strategi multi-indikator ini dapat menyaring banyak sinyal palsu dan hanya menghasilkan sinyal aktual ketika keselarasan ada.

Risiko

Meskipun strategi multi-indikator membantu meningkatkan kualitas sinyal, beberapa risiko perlu dicatat:

Pertama, strategi yang lebih kompleks dapat kehilangan beberapa peluang yang dapat ditangkap oleh indikator individu.

Kedua, konflik mungkin ada antara indikator yang berbeda. misalnya, RSI mungkin menunjukkan pola berani sementara Ichimoku Cloud konflik tren. Bagaimana untuk menyeimbangkan indikator yang berbeda adalah tantangan.

Ketiga, pengaturan parameter juga sangat mempengaruhi strategi. periode rata-rata bergerak yang tidak tepat, parameter RSI dll dapat merusak kinerja strategi.

Akhirnya, masih ada ruang besar untuk optimasi antara komponen. Algoritma pembelajaran mesin berpotensi memungkinkan optimasi parameter dinamis berdasarkan perubahan kondisi pasar. Lebih banyak indikator juga dapat diuji untuk menemukan kombinasi yang lebih baik.

Secara umum, risiko terbesar adalah meningkatnya kompleksitas dan kesulitan mengoptimalkan kombinasi multi-indikator. pengujian berkelanjutan dan pengoptimalan di berbagai lingkungan pasar diperlukan agar strategi mencapai potensi maksimum.

Peluang Optimalisasi

Beberapa peluang optimasi untuk strategi ini meliputi:

Uji pengaturan parameter indikator yang berbeda dan optimalkan parameter. Periode moving average, parameter RSI dll dapat dievaluasi untuk menemukan kombinasi yang optimal.
Memperkenalkan indikator lain seperti MACD, Bollinger Bands untuk memperkaya campuran multi indikator dan menemukan kombinasi yang lebih baik.
Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk secara dinamis mengoptimalkan parameter berdasarkan kondisi pasar, memungkinkan strategi untuk menyesuaikan pengaturan secara otomatis.
Menggabungkan strategi stop loss untuk mengendalikan risiko perdagangan. Pertimbangkan stop loss ketika harga melewati level support/resistance.
Mengoptimalkan peluang masuk dengan mengurangi standar penyaringan untuk lebih banyak kesempatan, sambil menyeimbangkan risiko / imbalan.
Mengoptimalkan kode berdasarkan hasil backtesting untuk mengurangi penggunaan sumber daya dan meningkatkan efisiensi.
Jelajahi hubungan yang lebih kompleks antara indikator untuk menemukan sinyal gabungan yang lebih kuat, tetapi berhati-hati terhadap risiko over-optimasi.

Kesimpulan

RSI Daredevil Squadron Fusion Strategy menyaring kebisingan melalui mekanisme konfirmasi multi-indikator, meningkatkan kualitas sinyal. Keuntungan utamanya adalah konsensus beberapa indikator, yang mengurangi sinyal palsu tetapi juga memperkenalkan kompleksitas. Masih banyak ruang untuk optimasi di masa depan, terutama di sekitar parameter dan kombinasi indikator. Secara keseluruhan, ini mewakili strategi perdagangan yang relatif konservatif dan andal yang layak untuk penelitian dan eksplorasi lebih lanjut.

/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 3h
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/
// © tradethrills

//@version=4
strategy("RSI Divergence X Ichimoku Cloud X 200EMA", overlay=true)

//RSI Indicator
len = input(defval=14, minval=1)
src = input(defval=close)
lbR = input(defval=5)
lbL = input(defval=5)
takeProfitLevellong = input(minval = 70, defval = 75)
takeProfitLevelshort = input(minval = 30, defval = 25)

rangeUpper = input(defval=60)
rangeLower = input(defval=5)

//200 EMA
ema200 = ema(close, 200)

//Ichimoku Cloud Indicator
conversionPeriods = input(9, minval=1)
basePeriods = input(26, minval=1)
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1)
displacement = input(26, minval=1)

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

abovecloud =  max(leadLine1, leadLine2)
belowcloud = min(leadLine1, leadLine2)

//RSI Divergence Strategy

osc = rsi(src, len)
_inrange(cond) =>
    bars = barssince(cond == true)
    rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

pricelowfound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
pricehighfound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true

//Regular Bullish
osc_higherlow = osc[lbR] > valuewhen(pricelowfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricelowfound[1])
price_lowerlow = low[lbR] < valuewhen(pricelowfound, low[lbR], 1)

bullCond = price_lowerlow and osc_higherlow and pricelowfound

//Hidden Bullish
osc_lowerlow = osc[lbR] < valuewhen(pricelowfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricelowfound[1])
price_higherlow = low[lbR] > valuewhen(pricelowfound, low[lbR], 1)

hiddenbullCond = price_higherlow and osc_lowerlow and pricelowfound

//Regular Bearish
osc_lowerhigh = osc[lbR] < valuewhen(pricehighfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricehighfound[1])
price_higherhigh = high[lbR] > valuewhen(pricehighfound, high[lbR], 1)

bearCond = price_higherhigh and osc_lowerhigh and pricehighfound

//Hidden Bearish
osc_higherhigh = osc[lbR] > valuewhen(pricehighfound, osc[lbR], 1) and _inrange(pricehighfound[1])
price_lowerhigh = high[lbR] < valuewhen(pricehighfound, high[lbR], 1)

hiddenbearCond = price_lowerhigh and osc_higherhigh and pricehighfound

//Entry and Exit
longCondition = (bullCond or hiddenbullCond) and (abovecloud > ema200)
closelongCondition = crossover(osc, takeProfitLevellong) 

shortCondition = (bearCond or hiddenbearCond) and (ema200 > belowcloud)
closeshortCondition = crossover(osc, takeProfitLevelshort)

strategy.entry("Long", strategy.long,  when=longCondition)
strategy.close("Long", when=closelongCondition)

strategy.entry("Short", strategy.short,  when=shortCondition)
strategy.close("Short", when=closeshortCondition)

Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi