Strategi perlindungan bawah


Tanggal Pembuatan: 2024-01-18 15:44:10 Akhirnya memodifikasi: 2024-01-18 15:44:10
menyalin: 0 Jumlah klik: 629
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi perlindungan bawah

Ringkasan

Strategi breakout back-to-bottom adalah strategi jual beli rendah yang khas. Ini menggunakan indikator RSI untuk mengidentifikasi titik oversold, mengirimkan sinyal beli setelah harga turun ke tingkat tertentu, untuk mengakumulasi token dengan harga yang lebih rendah; ketika harga naik kembali, keuntungan ditutup dengan menetapkan RSI untuk keluar dari titik terendah. Strategi ini berlaku untuk kepemilikan garis panjang dan menengah, yang dapat secara efektif menyaring terobosan palsu dalam situasi pergerakan yang bergolak, untuk mengoptimalkan biaya kepemilikan koin.

Prinsip Strategi

Strategi ini terutama didasarkan pada indikator RSI untuk mengidentifikasi titik oversold. Indikator RSI memiliki kisaran normal antara 0 dan 100. Sinyal beli dikirim ketika indikator RSI turun ke bawah ambang batas masuk yang ditetapkan 35; Sinyal jual dikirim ketika indikator RSI kembali naik ke atas ambang batas keluar yang ditetapkan 65 atau lebih.

Selain itu, strategi ini juga memperkenalkan 100 siklus rata-rata bergerak sederhana, dengan indikator RSI untuk membentuk kondisi kombinasi, hanya ketika harga turun di bawah rata-rata bergerak, sementara RSI memasuki zona oversold, akan memicu sinyal beli. Ini dapat secara efektif memfilter beberapa fake breakout, mengurangi perdagangan yang tidak perlu.

Keunggulan Strategis

  • Menggunakan RSI secara efektif untuk mengidentifikasi titik overbought dan oversold, untuk masuk ke dalam titik balik dan mendapatkan biaya pembelian yang lebih baik
  • Dengan menggunakan filter moving averages untuk menghindari kesalahan sinyal.
  • Investasi yang disesuaikan dengan jangka panjang dan menengah, yang dapat mengeksploitasi tren kenaikan potensial

Risiko Strategis dan Solusi

  • Ada beberapa keterlambatan, kemungkinan kehilangan kesempatan untuk berbalik dengan cepat
    • Mempersingkat siklus perhitungan RSI dengan tepat, mempercepat respons indikator
  • Lebih banyak kerugian yang mungkin terjadi dalam situasi yang bergolak
    • Mengatur siklus moving average, atau membatalkan moving average
    • Relaxasi yang tepat dari RSI masuk dan keluar parameter

Arah optimasi strategi

  • Uji optimasi parameter untuk berbagai mata uang dan periode waktu
  • Cobalah untuk mengkombinasikannya dengan indikator lain, seperti MACD, Brinks, dan lain sebagainya.
  • Parameter RSI atau parameter moving average yang disesuaikan secara dinamis
  • Optimalkan strategi manajemen posisi

Meringkaskan

Strategi pengembalian ke bawah secara keseluruhan adalah strategi jual beli rendah yang solid dan praktis. Dengan filter ganda RSI dan rata-rata bergerak, sinyal palsu dapat secara efektif ditekan, dengan parameter yang dioptimalkan, biaya pemegang koin yang lebih rendah dapat diperoleh. Pada saat yang sama, parameter indikator yang dioptimalkan dengan tepat, strategi posisi yang disesuaikan, diharapkan untuk mendapatkan efisiensi penggunaan dana yang lebih tinggi.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2024-01-10 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © Coinrule

//@version=4
strategy(shorttitle='Optimized RSI Strategy',title='Optimized RSI Strategy - Buy The Dips (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay   = input(defval = 1,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970)

showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)

start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true       // create function "within window of time"



// RSI inputs and calculations
lengthRSI = (14)
RSI = rsi(close, lengthRSI)

RSI_entry = input(35, title = 'RSI Entry', minval=1)
RSI_exit = input(65, title = 'RSI Close', minval=1)

//Calculate Moving Averages
movingaverage_signal = sma(close, input(100))

//Entry 
strategy.entry(id="long", long = true, when = RSI< RSI_entry and close < movingaverage_signal and window())

//Exit
//RSI
strategy.close("long", when = RSI > RSI_exit and window())

plot (movingaverage_signal)