Strategi penjualan super short berdasarkan golden cross RSI


Tanggal Pembuatan: 2024-02-22 17:05:17 Akhirnya memodifikasi: 2024-02-22 17:05:17
menyalin: 0 Jumlah klik: 669
avatar of ChaoZhang ChaoZhang
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi penjualan super short berdasarkan golden cross RSI

1. Gambaran Umum Strategi

RSI Gold Fork Super Short Strategi menggunakan ATR, Double RSI, dan EMA untuk menentukan tren dan entries. ATR digunakan untuk menentukan apakah harga berada dalam keadaan overbought atau oversold, Double RSI digunakan untuk mengkonfirmasi tren harga, dan EMA digunakan untuk mencari peluang entry. Strategi ini dirancang sederhana dan mudah untuk diterapkan, dan merupakan strategi short yang efisien dan fleksibel.

2. Prinsip Strategi

Strategi ini menggunakan tiga komponen ATR, RSI ganda, dan EMA untuk mewujudkan sinyal entri. Kami menilai harga sebagai overbought ketika harga terbuka di atas band ATR. Jika RSI periode cepat lebih rendah dari RSI periode lambat, itu menunjukkan bahwa tren telah berbalik, dan jika EMA mengalami deadlock, itu menunjukkan bahwa tren akan melemah lebih jauh.

Secara khusus, apakah harga dibuka lebih tinggi dari band ATR atas, yaituopen>upper_bandJika RSI lebih rendah dari RSI yang lebih rendah, maka kita akan melihat apakah RSI cepat lebih rendah dari RSI lambat.rsi1<rsi2Jika ada, maka trend akan bergeser dari bullish ke bearish. Akhirnya, kita akan melihat apakah EMA sedang mengalami dead fork.ta.crossover(longSMA, shortSMA)Jika ketiga syarat tersebut terpenuhi, maka kami akan mengirimkan sinyal kosong untuk masuk.

Sebaliknya, jika harga terbuka di bawah band ATR rendah, RSI cepat lebih tinggi dari RSI lambat dan EMA Gold Forks terjadi, maka akan ada sinyal masuk ganda.

Inovasi utama dari strategi ini adalah memperkenalkan indikator RSI ganda untuk penilaian tren, yang memiliki keandalan lebih tinggi daripada RSI tunggal, sementara sinyal difilterkan dalam kombinasi dengan band ATR dan garis rata-rata EMA, sehingga sinyal lebih akurat dan dapat diandalkan, yang merupakan keunggulan inti dari strategi ini.

Ketiga, keunggulan strategi.

Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:

  1. Menggunakan indikator RSI ganda untuk menilai tren lebih akurat dan dapat diandalkan
  2. ATR Wave Band menilai zona overbought dan oversold, menghindari terobosan palsu
  3. EMA rata-rata masuk saat terjadi penentuan golden/dead fork, meningkatkan akurasi sinyal
  4. Berbagai kombinasi indikator saling diverifikasi, memiliki keandalan yang tinggi
  5. Desain strategi yang sederhana dan mudah diterapkan
  6. Terlalu banyak membeli dan menjual untuk mendapatkan keuntungan.
  7. Lebih banyak parameter yang dapat disesuaikan dengan pasar yang berbeda

Keempat, risiko strategis

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko yang perlu diperhatikan:

  1. EMA rata-rata rentan terhadap misdiagnosis, mungkin smoothed MA lebih stabil
  2. Hal ini dikarenakan mereka lebih mudah terjerat dalam situasi yang bergolak.
  3. Setting parameter yang tidak tepat dapat meningkatkan sinyal yang salah
  4. Saatnya untuk menerobos pita ATR, masih terlalu dini dan mungkin palsu

Risiko-risiko di atas dapat diatasi dengan cara-cara berikut:

  1. Tes menggunakan smoothed MA sebagai pengganti EMA rata-rata
  2. Memperkecil stop loss yang tepat untuk menghindari stop loss yang sering terjadi pada pasar yang bergoyang
  3. Menyesuaikan kombinasi parameter untuk menemukan keseimbangan optimal
  4. Masukkan lebih banyak indikator untuk verifikasi kedua pada saat gelombang pecah

Kelima, optimalisasi strategi

Strategi ini dapat dioptimalkan lebih lanjut dengan:

  1. Tes menggunakan Smoothed MA sebagai pengganti EMA rata-rata untuk melihat apakah dapat mengurangi sinyal misdiagnosis
  2. Meningkatkan indikator volatilitas seperti Keltner Channel untuk melakukan verifikasi ulang untuk menghindari false breakout
  3. Menambahkan lebih banyak indikator tren seperti ADX untuk menilai tren besar
  4. Mengatur pengaturan parameter sesuai dengan karakteristik varietas tertentu untuk menemukan kombinasi terbaik
  5. Uji kinerja di bawah parameter periode waktu yang berbeda
  6. Menambahkan parameter optimasi otomatis algoritma pembelajaran mesin

Langkah-langkah optimasi ini dapat meningkatkan stabilitas, fleksibilitas, dan profitabilitas strategi.

VI. Kesimpulan

Strategi RSI Goldfork Super Shorting secara keseluruhan adalah strategi shorting garis pendek yang sangat efisien dan praktis. Strategi ini menggunakan keunggulan tiga indikator untuk menerapkan sinyal entry secara terpadu, dan dapat disesuaikan dengan berbagai varietas dan lingkungan pasar melalui penyesuaian parameter. Inovasi inti dari strategi ini adalah menggunakan indikator RSI ganda untuk menentukan pergeseran tren, dan saling memverifikasi dengan ATR Band dan EMA Equal Line untuk membentuk entri dengan akurasi tinggi. Secara keseluruhan, strategi ini sangat praktis dan layak untuk digunakan secara aktif oleh investor, tetapi juga perlu memperhatikan beberapa faktor risiko yang mungkin ada.

Kode Sumber Strategi 
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//Revision: Updated script to pine script version 5
//added Double RSI for Long/Short prosition trend confirmation instead of single RSI
strategy("Super Scalper - 5 Min 15 Min", overlay=true)
source = close
atrlen = input.int(14, "ATR Period")
mult = input.float(1, "ATR Multi", step=0.1)
smoothing = input.string(title="ATR Smoothing", defval="WMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])

ma_function(source, atrlen) =>
    if smoothing == "RMA"
        ta.rma(source, atrlen)
    else
        if smoothing == "SMA"
            ta.sma(source, atrlen)
        else
            if smoothing == "EMA"
                ta.ema(source, atrlen)
            else
                ta.wma(source, atrlen)

atr_slen = ma_function(ta.tr(true), atrlen)
upper_band = atr_slen * mult + close
lower_band = close - atr_slen * mult

// Create Indicator's
ShortEMAlen = input.int(5, "Fast EMA")
LongEMAlen = input.int(21, "Slow EMA")
shortSMA = ta.ema(close, ShortEMAlen)
longSMA = ta.ema(close, LongEMAlen)
RSILen1 = input.int(40, "Fast RSI Length")
RSILen2 = input.int(60, "Slow RSI Length")
rsi1 = ta.rsi(close, RSILen1)
rsi2 = ta.rsi(close, RSILen2)
atr = ta.atr(atrlen)

//RSI Cross condition
RSILong = rsi1 > rsi2
RSIShort = rsi1 < rsi2

// Specify conditions
longCondition = open < lower_band
shortCondition = open > upper_band
GoldenLong = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
Goldenshort = ta.crossover(longSMA, shortSMA)

plotshape(shortCondition, title="Sell Label", text="S", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.white)
plotshape(longCondition, title="Buy Label", text="B", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.white)
plotshape(Goldenshort, title="Golden Sell Label", text="Golden Crossover Short", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.new(color.blue, 0), textcolor=color.white)
plotshape(GoldenLong, title="Golden Buy Label", text="Golden Crossover Long", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.new(color.yellow, 0), textcolor=color.white)

// Execute trade if condition is True
if (longCondition)
    stopLoss = low - atr * 1
    takeProfit = high + atr * 4
    if (RSILong)
        strategy.entry("long", strategy.long)

if (shortCondition)
    stopLoss = high + atr * 1
    takeProfit = low - atr * 4
    if (RSIShort)
        strategy.entry("short", strategy.short)

// Plot ATR bands to chart

////ATR Up/Low Bands
plot(upper_band)
plot(lower_band)

// Plot Moving Averages
plot(shortSMA, color=color.red)
plot(longSMA, color=color.yellow)
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)