Strategi lanjutan untuk perdagangan berdasarkan RSI dan kondisi khusus AI


Tanggal Pembuatan: 2024-01-04 17:20:57 Akhirnya memodifikasi: 2024-01-04 17:20:57
menyalin: 1 Jumlah klik: 684
avatar of ChaoZhang ChaoZhang
1
fokus pada
1621
Pengikut

Strategi lanjutan untuk perdagangan berdasarkan RSI dan kondisi khusus AI

Ringkasan

Gagasan inti dari strategi ini adalah untuk menemukan peluang perdagangan dengan kombinasi indikator RSI dan kondisi AI yang disesuaikan. Ini akan membangun posisi overhead atau overhead ketika beberapa kondisi terpenuhi, dan menggunakan tingkat stop loss yang tetap.

Prinsip Strategi

Strategi ini dilakukan melalui beberapa langkah:

  1. Menghitung nilai RSI untuk 14 siklus
  2. Definisi dua kondisi AI kustom ((multihead dan headless))
  3. Menggabungkan kondisi AI dengan zona overbought dan oversold RSI untuk membentuk sinyal masuk
  4. Ukuran posisi berdasarkan persentase risiko dan stop loss
  5. Perhitungan Stop and Loss
  6. Buka posisi saat memenuhi sinyal masuk
  7. Pelan Posisi Saat Ketentuan Stop Loss atau Stop Loss Tercapai

Strategi ini juga memberikan peringatan saat sinyal perdagangan terbentuk dan menggambar kurva RSI di grafik.

Analisis Keunggulan Strategi

Strategi ini memiliki beberapa keuntungan:

  1. Kombinasi kondisi RSI dan AI dapat mendeteksi peluang perdagangan dengan lebih akurat
  2. Menggunakan kombinasi dari beberapa kondisi, dapat secara efektif memfilter sinyal palsu
  3. Ukuran posisi dihitung berdasarkan prinsip manajemen risiko untuk mengontrol risiko setiap transaksi
  4. Menggunakan Stop Loss Fixed, dengan risiko dan keuntungan yang jelas untuk setiap transaksi
  5. Kebijakan yang dapat disesuaikan secara bebas dengan parameter

Analisis Risiko Strategi

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:

  1. Setting parameter RSI yang tidak tepat dapat menyebabkan sinyal perdagangan yang tidak akurat
  2. Desain kondisi AI yang tidak tepat dapat menghasilkan sinyal yang salah
  3. Stop loss setting terlalu kecil dapat menyebabkan stop loss sering dipicu
  4. Stop loss yang tetap dapat kehilangan lebih banyak keuntungan atau meningkatkan kerugian ketika pasar bergejolak

Risiko ini dapat dikurangi dengan menyesuaikan parameter RSI, mengoptimalkan kondisi AI, dan melepaskan jarak penghentian yang sesuai.

Arah optimasi strategi

Strategi ini juga dapat dioptimalkan dengan:

  1. Menambahkan lebih banyak persyaratan AI khusus, menggabungkan lebih banyak faktor penilaian tren
  2. Optimalkan parameter RSI untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal
  3. Uji berbagai mekanisme stop loss, seperti tracking stop loss, move stop loss
  4. Menambahkan kondisi penyaringan tambahan, seperti lonjakan volume transaksi, untuk menemukan peluang perdagangan berkualitas tinggi
  5. Menggabungkan algoritma pembelajaran mesin untuk menghasilkan parameter optimal secara otomatis

Meringkaskan

Secara keseluruhan, ini adalah strategi tingkat tinggi yang memiliki ruang yang dapat disesuaikan dan dioptimalkan untuk berdagang berdasarkan indikator RSI dan kondisi yang disesuaikan oleh AI. Strategi ini menilai arah tren dengan menggabungkan beberapa sumber sinyal, menggunakan manajemen risiko dan mekanisme stop loss untuk berdagang.

Kode Sumber Strategi 
/*backtest
start: 2022-12-28 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Improved RSI Scalping Strategy", overlay=true)

// Parameters
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought Threshold")
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold Threshold")
takeProfitPips = input.int(10, title="Take Profit (Pips)")
stopLossPips = input.int(5, title="Stop Loss (Pips)")
riskPercentage = input.float(1, title="Risk Percentage", minval=0, maxval=100, step=0.1)

// Calculate RSI
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)

// Custom AI Conditions
aiCondition1Long = ta.crossover(rsiValue, 50)
aiCondition1Short = ta.crossunder(rsiValue, 50)

// Add more AI conditions here
var aiCondition2Long = ta.crossover(rsiValue, 30)
var aiCondition2Short = ta.crossunder(rsiValue, 70)

// Combine AI conditions with RSI
longCondition = aiCondition1Long or aiCondition2Long or ta.crossover(rsiValue, rsiOversold)
shortCondition = aiCondition1Short or aiCondition2Short or ta.crossunder(rsiValue, rsiOverbought)

// Calculate position size based on risk percentage
equity = strategy.equity
riskAmount = (equity * riskPercentage) / 100
positionSize = riskAmount / (stopLossPips * syminfo.mintick)

// Calculate Take Profit and Stop Loss levels
takeProfitLevel = close + takeProfitPips * syminfo.mintick
stopLossLevel = close - stopLossPips * syminfo.mintick

// Long entry
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, when=longCondition[1] and not longCondition, qty=1)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long Entry", limit=takeProfitLevel, stop=stopLossLevel)

// Short entry
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=shortCondition[1] and not shortCondition, qty=1)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short Entry", limit=takeProfitLevel, stop=stopLossLevel)

// Alerts
alertcondition(longCondition, title="Long Entry Signal", message="Long Entry Signal")
alertcondition(shortCondition, title="Short Entry Signal", message="Short Entry Signal")

// Plot RSI on the chart
plot(rsiValue, title="RSI", color=color.blue)
Forums
PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 About Us
Product
Robot Strategy Node Platforms Tickets
API
Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator

© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)