ロンドンMACD RSI ビットコイン取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023年11月27日 15:44:29
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概要

この戦略は,技術指標MACDとRSIに基づいたロンドンセッションビットコイン取引戦略である.ロンドンセッション中にのみポジションを開く.MACDを使用してトレンド方向とRSIを使用してオーバーバイトとオーバーセール条件を判断する.この戦略は,中期および短期間のビットコイン取引に適している.

原則

ロンドン取引セッション

ロンドン取引セッションは,ほとんどの機関が参加するフォレックス市場で非常に活発です.この戦略は,ロンドンセッションを午前7時から午後4時まで設定し,この期間中にポジションを開くだけです.

MACD が傾向を決定する

MACDは,一般的にトレンド方向を決定することができる. 速い線がスローラインの上を横切ると,それは長くなることを示す上向きの十字である. 速い線がスローラインを下を横切ると,それは短く行くダウントレンドを示す死亡十字である. この戦略は,トレンド方向を決定するためにこの原則を使用する.

RSI は買い過ぎ/売過ぎと判断する

RSIは,市場が過買いまたは過売れているかどうかを判断することができます.70を超えると過買い,30を下回ると過売れていることを示します.この戦略はこれをストップロスの出口ポイントを設定するために使用します.

利点分析

この戦略の最大の利点は,トレンドトレードとオーバーバイト/オーバーセール条件に基づくリズムトレードを組み合わせることである.トレンドが不明確である場合,MACDを使用して潜在的なトレンドを判断し,リスクを制御し,明確なトレンドなしに盲目的に上昇と落下を追いかけるのを避けるためにRSIを使用することができる.また,この戦略は,機関が支配するロンドンセッション中にのみポジションを開き,不合理な価格変動の影響を軽減する.

リスク分析

この戦略の主なリスクは,範囲限定市場のための技術指標であるMACDが,明らかなトレンドではあまりうまく機能しないことである.長期的片向的なトレンドに直面した場合,MACDの黄金/死亡クロスは頻繁に失敗する可能性があります.さらに,RSIは長期間高いまたは低いレベルに浮いている場合も失敗する可能性があります.これらのリスクを軽減するために,パラメータを適切に調整したり,他のフィルターを追加したりして,高い確率信号のみでポジションを開くことを保証することができます.

最適化

この戦略は,いくつかの側面で最適化することができます:

ボリンジャー帯やKDJなどの他の技術フィルターを追加して偽のブレイクを避ける.
利益を引き出すメカニズムを追加します例えばストップ・ロストや価格ギャップなどです
MACD と RSI のパラメータを異なる市場条件に合わせて調整することでパラメータを最適化します.
マシン学習要素を追加し,傾向を決定するために LSTM モデルなどを使用します.

結論

一般的に,これは信頼できるロンドンセッションビットコイン取引戦略である.傾向とリズムを組み合わせ,比較的高い収益性を確保しながら無効なシグナルをフィルタリングする.パラメータの継続的な最適化とより多くの技術指標の統合を通じて,この戦略は安定性と収益性をさらに高めることができます.ロンドンセッション,MACDおよびRSI技術指標の知識を持つ投資家に適しています.

/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-11-22 08:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("London MACD RSI Strategy -1H BTC", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = input(6, title="London Session Start Hour")
london_session_start_minute = input(59, title="London Session Start Minute")
london_session_end_hour = input(15, title="London Session End Hour")
london_session_end_minute = input(59, title="London Session End Minute")

// Define MACD settings
fastLength = input(12, title="Fast Length")
slowLength = input(26, title="Slow Length")
signalSMA = input(9, title="Signal SMA")

// RSI settings
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input(65, title="RSI Overbought")
rsiOversold = input(35, title="RSI Oversold")

// Calculate MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSMA)

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

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Filter for London session
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp

// Long and Short Conditions
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and rsi < rsiOversold and in_london_session
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and rsi > rsiOverbought and in_london_session

// Strategy entries and exits
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

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