1. Persegi
  2. Strategi Perdagangan BTC Berbagai Indikator

Strategi Perdagangan BTC Berbagai Indikator

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-04-01 11:26:00
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini menggabungkan beberapa indikator teknis, termasuk Indeks Kekuatan Relatif (RSI), Divergensi Konvergensi Rata-rata Bergerak (MACD), dan beberapa Rata-rata Bergerak Sederhana (SMA) dengan periode yang berbeda, yang bertujuan untuk menyediakan alat analisis yang komprehensif untuk perdagangan Bitcoin (BTC).

Prinsip Strategi

  1. Menghitung RSI, MACD, dan SMA dengan periode yang berbeda.
  2. Periksa apakah nilai RSI sebelumnya berada di bawah batas bawah atau di atas batas atas, nilai RSI saat ini berada di antara batas bawah dan atas, MACD memiliki crossover bullish, dan harga penutupan berada di bawah semua SMA.
  3. Jika kondisi di atas terpenuhi dan tidak ada posisi saat ini, masukkan posisi panjang.
  4. Tetapkan harga stop loss dan take profit berdasarkan persentase risiko.
  5. Jika posisi panjang dipegang dan RSI mencapai 50, perbarui posisi stop-loss ke harga tertinggi.
  6. Jika MACD menunjukkan crossover bearish, tutup posisi.

Keuntungan Strategi

  1. Menggabungkan beberapa indikator teknis untuk meningkatkan keandalan sinyal.
  2. Masuk posisi ketika RSI berada dalam kisaran tertentu, menghindari situasi ekstrem.
  3. Menetapkan tingkat stop loss dan take profit untuk mengendalikan risiko.
  4. Secara dinamis menyesuaikan posisi stop-loss untuk mengunci sebagian keuntungan.
  5. Penutupan posisi tepat waktu berdasarkan sinyal crossover MACD untuk mengurangi potensi kerugian.

Risiko Strategi

  1. Dalam pasar yang bergolak, sinyal perdagangan yang sering dapat menyebabkan kerugian perdagangan dan komisi yang berlebihan.
  2. Persentase risiko tetap untuk stop loss dan take profit mungkin tidak dapat disesuaikan dengan lingkungan pasar yang berbeda.
  3. Mengandalkan hanya indikator teknis sambil mengabaikan faktor-faktor fundamental dapat menyebabkan keputusan perdagangan yang salah.

Arah Optimasi Strategi

  1. Memperkenalkan lebih banyak indikator teknis atau indikator sentimen pasar untuk meningkatkan akurasi sinyal.
  2. Mengatur secara dinamis tingkat stop loss dan take profit berdasarkan volatilitas pasar untuk beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda.
  3. Sertakan analisis fundamental, seperti peristiwa berita penting atau perubahan kebijakan peraturan, untuk membantu keputusan perdagangan.
  4. Pertimbangkan indikator dengan kerangka waktu yang berbeda untuk menangkap peluang perdagangan pada beberapa skala waktu.

Ringkasan

Strategi ini menyediakan kerangka analisis yang komprehensif untuk perdagangan Bitcoin dengan mengintegrasikan indikator teknis RSI, MACD, dan SMA. Ini menghasilkan sinyal perdagangan menggunakan konfirmasi dari beberapa indikator dan menggabungkan langkah-langkah pengendalian risiko. Namun, masih ada ruang untuk optimalisasi, seperti memperkenalkan lebih banyak indikator, menyesuaikan parameter secara dinamis, dan menggabungkan analisis fundamental. Dalam aplikasi praktis, pedagang harus menyesuaikan strategi sesuai dengan preferensi risiko dan kondisi pasar mereka.

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Advanced Strategy", shorttitle="1M Advanced Strat", overlay=true)

// Input settings
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiLowerBound = input(20, title="RSI Lower Bound")
rsiUpperBound = input(30, title="RSI Upper Bound")

atrLength = input(14, title="ATR Length")

smaFastLength = input(20, title="SMA 20 Length")
smaMediumLength = input(50, title="SMA 50 Length")
smaSlowLength = input(200, title="SMA 200 Length")

riskPercent = input(0.005, title="Risk Percentage for SL and Target")

// Calculate indicators
rsiValue = rsi(close, rsiLength)
[macdLine, signalLine, _] = macd(close, 12, 26, 9)
smaFast = sma(close, smaFastLength)
smaMedium = sma(close, smaMediumLength)
smaSlow = sma(close, smaSlowLength)
atrValue = atr(atrLength)

// Checking previous RSI value
prevRsiValue = rsi(close[1], rsiLength)

// Conditions for Entry
longCondition = rsiValue > rsiLowerBound and rsiValue < rsiUpperBound and  prevRsiValue < rsiLowerBound or prevRsiValue > rsiUpperBound and crossover(macdLine, signalLine) and close < smaFast and close < smaMedium and close < smaSlow

// Strategy Entry
if (longCondition and not strategy.position_size)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

    // Setting Stop Loss and Take Profit
    stopLoss = close - riskPercent * close
    takeProfit = close + atrValue
    strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = stopLoss, limit = takeProfit)

//Update Stop Loss when RSI reaches 50
if (strategy.position_size > 0 and rsiValue >= 50)
    strategy.exit("Update SL", "Long", stop = high)

// Conditions for Exit
shortCondition = crossunder(macdLine, signalLine)

// Strategy Exit
if (shortCondition)
    strategy.close("Long")
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi