Strategi perdagangan mata uang kripto berdasarkan Stochastic RSI


Tanggal Pembuatan: 2023-12-15 10:08:14 Akhirnya memodifikasi: 2023-12-15 10:08:14
menyalin: 2 Jumlah klik: 982
1
fokus pada
1621
Pengikut

Strategi perdagangan mata uang kripto berdasarkan Stochastic RSI

1. Gambaran Umum Strategi

Strategi ini disebut strategi perdagangan mata uang kripto yang didasarkan pada RSI Stokastik. Strategi ini menggabungkan indeks relatif kuat (RSI) dan rata-rata bergerak rata-rata (RSI Stokastik) acak untuk mengidentifikasi sinyal beli dan jual mata uang kripto.

Strategi utama adalah: pertama menghitung nilai RSI, kemudian berdasarkan RSI untuk membangun Stochastic RSI indikator, yaitu nilai K dan nilai D. Ketika nilai K di atas melewati nilai D menghasilkan sinyal beli, dan ketika nilai K di bawah melewati nilai D menghasilkan sinyal jual. Untuk memfilter sinyal palsu, strategi ini juga memperkenalkan indeks tingkat perubahan (RVI) dan rata-rata bergerak rata-rata untuk konfirmasi.

Kebijakan 2.

  1. RSI dengan panjang 14

  2. Indikator RSI Stokastik yang dibangun berdasarkan RSI dengan panjang 14, mendapatkan nilai K dan nilai D ((D adalah rata-rata bergerak 3 periode dengan K)).

  3. RVI dengan panjang 5 dan jalur sinyalnya ((yaitu rata-rata bergerak rata-rata RVI))

  4. Ketika K di atas melewati D, jika RVI > sinyal dan satu siklus RVI < sinyal, maka akan menghasilkan sinyal beli; ketika K di bawah melewati D, jika RVI < sinyal dan satu siklus RVI > sinyal, maka akan menghasilkan sinyal jual.

  5. Operasi pembelian atau penjualan berdasarkan sinyal yang dihasilkan.

Ketiga, analisis kekuatan strategi.

  1. Kombinasi dengan Stochastic RSI dan RVI dual confirmation, dapat secara efektif memfilter sinyal palsu.

  2. Indeks RVI dapat mencerminkan overbought dan oversold dalam jangka pendek, menghindari posisi di titik ekstrim.

  3. Indikator Stochastic RSI dapat mengidentifikasi area overbought dan oversold dengan menggunakan bentuk garpu emas dan garpu mati dari indikator KDJ untuk menentukan titik jual beli.

  4. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa strategi ini bekerja dengan baik pada beberapa pasangan mata uang digital (seperti FCT/BTC).

Keempat, analisis risiko strategis

  1. Seperti halnya strategi tracking stop loss, stop loss yang tidak disetel dengan benar dapat menyebabkan penangkapan.

  2. Frekuensi sinyal mungkin terlalu tinggi, biaya transaksi adalah faktor yang perlu dipertimbangkan.

  3. Indikator KDJ dan RVI dapat menghasilkan sinyal palsu, sehingga menyebabkan kerugian yang tidak perlu.

  4. Parameter strategi perlu dioptimalkan untuk pasangan perdagangan yang berbeda.

Kelima, optimalisasi strategi

  1. Menambahkan Stop Loss Mobile untuk mengunci keuntungan, dan ATR untuk mengatur Stop Loss.

  2. Optimalkan parameter RVI dan Stochastic RSI agar sinyal lebih jelas.

  3. Meningkatkan pengendalian volume transaksi untuk menghindari jumlah pesanan yang terlalu besar.

  4. Menambahkan mekanisme penyaringan untuk menghindari posisi tinggi. Dapat diperkenalkan indikator volatilitas untuk mengetahui apakah saat ini dalam keadaan goyah.

  5. Tes berbagai pasangan mata uang digital untuk menemukan varian yang paling cocok.

Keenam, Kesimpulan Strategi

Strategi ini pertama-tama menggunakan indikator RSI untuk membangun Stochastic RSI, kemudian digabungkan dengan indikator RVI untuk mengkonfirmasi sinyal, untuk menemukan fenomena overbought dan oversold dalam jangka pendek, sehingga membuka posisi di titik balik. Keuntungan adalah bahwa double confirmation dapat menyaring sinyal palsu, kelemahan adalah mungkin ada risiko overmatching parameter. Secara keseluruhan, strategi ini telah bekerja dengan baik pada beberapa pasangan perdagangan, dengan pengoptimalan lebih lanjut, dapat memperoleh keuntungan yang lebih stabil.

Kode Sumber Strategi
/*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)