ビットコイン・フューチャー・ポジション・トレーディング・戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-01-26 15:01:24
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概要:この戦略は,取引を導くためにBitMEXビットコイン先物ポジションデータを使用する.ショートポジションが増加するとショートになり,ショートポジションが減少するとロングする. スマートマネー取引行動に従うのに適している.

戦略論理:

BitMEXのビットコイン先物ショートポジションを指標として使用する. BitMEXは,機関と"スマートマネー"が支配されていると考えられています.
ショートポジションが増加すると,BTCのスポットにショートします. 機関がショートポジションに追加しています.
ショートポジションが下がると,BTCのスポットでロングする.機関がショートを取っているのは,上昇傾向を示している.
ショートポジションのピークとドロップを検出するために RSI インジケーターを使用します.75以上のRSIはピーク信号で,30以下のドロップ信号です.
トップ/ドローシグナルでロング/ショートポジションを入力します.

利点分析:

プロのBitMEXトレーダーからの位置データを利用し機関活動を記録します
RSIはピーク/ドローを決定し,取引リスクを制御します.
制度の動きをリアルタイムで監視し,それに従って自己の立場を調整する.
"スマートマネー"の考え方に従ってください
バックテストの結果は立派で立派な結果だ

リスク分析:

ショートショーツの増加は憶測かヘッジなのかは分かりませんが慎重に観察する必要があります
BitMEXのデータには遅れがあり最良エントリー価格を見逃す可能性があります
制度は100%正しくありません失敗は起こるのです
RSI パラメーターの調節が不十分で誤った信号や信号が欠落します
ストップ損失が緩すぎると損失は莫大なものになります

オプティマイゼーション方向:

RSIのパラメータを最適化し異なる保持期間をテストします
他の指標,KD,MACDを試してピーク/ドロップを検出してください.
ストップ損失を絞る
トレンド逆転,ブレイカーなど退出条件を追加します
他のコインへの適用性をテストします.例えば,ETHの取引に BTCのショートフォローをします.

概要:
この戦略は,BitMEXのプロのビットコイン先物トレーダーにタイムリーなシグナルを得るために活用される.投資家が市場情勢を測定し,高値/低値を見出すのに役立ちます.また,クジラが非常に短値であるときに下向きのリスクも警告します.全体的に,先物ポジションデータを活用した興味深いアプローチですが,ライブ展開する前にパラメータとリスク管理のさらなる精製が必要です.

/*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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