ビットコイン先物ポジションスマート取引戦略


作成日: 2024-01-26 15:01:24 最終変更日: 2024-01-26 15:01:24
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ビットコイン先物ポジションスマート取引戦略

概要:この戦略は,BitfinexのBTC期貨のポジションデータを使用して取引を指導する. ショートポジションの数が上がるときは空白し,ショートポジションの数が下がるときは多めにする. 智囊団取引行動を追うのに適用する.

戦略の原則:

  1. BitfinexのBTC期貨のショートポジションの数を指標として使用する.Bitfinexは,機関との智能グループがを主導する取引所と見なされている.
  2. 短期ポジションが増加すると,BTCの現貨を空売りする.
  3. 短所が減ると,BTCの現金も増える.
  4. RSI指標を使用して,ショートポジションの数の高点と低点を判断します. RSIが75を超えることは高点の信号であり,30未満は低点の信号です.
  5. 高低点の信号が出る時に多行または空行ポジションに入ります.

優位分析:

  1. Bitfinex プロトレーダーのポジションデータを指示信号として使用し,機関取引活動をキャプチャします.
  2. RSIは,ショートポジションの高低を判断し,取引リスクをコントロールするのに役立ちます.
  3. リアルタイムで取引状況を監視し,自分のポジションを調整する.
  4. 智能グループのの交易思考に直接従うために,技術指標を自分で分析する必要はありません.
  5. 返済データも良好で,収益率もかなり高い.

リスク分析:

  1. 短期取引の増加は投機か,それとも,セーフージングか判断できない.注意深く見守ってほしい.
  2. Bitfinexの取引データ更新が遅れており,入場の最適なタイミングが逃れている可能性があります.
  3. 機関取引は100%正しくないし,失敗する可能性もある.
  4. RSIパラメータの不適切な設定は,偽信号または欠陥信号を引き起こす可能性があります.
  5. ストップ・ロスの設定が緩やかすぎて,単発損失が大きくなる可能性があります.

改善する方向:

  1. RSIパラメータを最適化し,異なるポジション保持周期の効果をテストする.
  2. KD,MACDなどの他の指標で,ショートポジションの高低を判断してみてください.
  3. ストップ・ロスの幅を絞り,単一損失を減らす
  4. トレンドの逆転やブレーカーなどの信号を追加します.
  5. 適用される通貨の範囲をテストします.例えば,BTCのショートポジション取引のETHをフォローします.

結論から言うと この戦略は,BitfinexのBTC期貨専門トレーダーをフォローすることによって,適切なタイミングで知られた機関取引信号を実現する. 投資家は,市場の熱度を監視し,高低点を把握するのに役立ちます. また,専門トレーダーが大量に空いているときに,投資リスクを警告し,多頭ポジションを慎重に下げる必要があります. 全体的に,この戦略は,期貨取引先の位置情報の優位性を利用し,興味深い取引アイデアとして失われません. しかし,参入者優化とリスク管理は,実際の取引で安定した利益を得るためには,さらに改善する必要があります.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bitfinex Shorts Strat", 
     overlay=true,
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
     default_qty_value=10, precision=2, initial_capital=1000,
     pyramiding=2,
     commission_value=0.05)

//Backtest date range
StartDate = input(timestamp("01 Jan 2021"), title="Start Date")
EndDate = input(timestamp("01 Jan 2024"), title="Start Date")
inDateRange = true

symbolInput = input(title="Bitfinex Short Symbol", defval="BTC_USDT:swap")
Shorts = request.security(symbolInput, "", open)

// RSI Input Settings
length = input(title="Length", defval=7, group="RSI Settings" )
overSold = input(title="High Shorts Threshold", defval=75, group="RSI Settings" )
overBought = input(title="Low Shorts Threshold", defval=30, group="RSI Settings" )

// Calculating RSI
vrsi = ta.rsi(Shorts, length)
RSIunder = ta.crossover(vrsi, overSold)
RSIover = ta.crossunder(vrsi, overBought)

// Stop Loss Input Settings
longLossPerc = input.float(title="Long Stop Loss (%)", defval=25, group="Stop Loss Settings") * 0.01
shortLossPerc = input.float(title="Short Stop Loss (%)", defval=25, group="Stop Loss Settings") * 0.01

// Calculating Stop Loss
longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)

// Strategy Entry
if (not na(vrsi))
	if (inDateRange and RSIover)
		strategy.entry("LONG", strategy.long, comment="LONG")
	if (inDateRange and RSIunder)
		strategy.entry("SHORT", strategy.short, comment="SHORT")

// Submit exit orders based on calculated stop loss price
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="LONG STOP", stop=longStopPrice)
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="SHORT STOP", stop=shortStopPrice)
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