Strategi perdagangan hari Bitcoin menggabungkan pelbagai penunjuk
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini menggabungkan empat indikator RSI, MFI, Stoch RSI, dan MACD untuk membolehkan perdagangan dalam sehari Bitcoin. Strategi ini hanya akan melakukan pesanan untuk mengawal risiko apabila beberapa indikator mengeluarkan isyarat membeli atau menjual pada masa yang sama.
Prinsip Strategi
RSI digunakan untuk menentukan sama ada pasaran terlalu beli atau terlalu jual. RSI menghasilkan isyarat beli apabila di bawah 40 dan menghasilkan isyarat jual apabila di atas 70.
Indeks MFI menilai aliran dana di pasaran. MFI menghasilkan isyarat beli apabila ia berada di bawah 23 dan menghasilkan isyarat jual apabila ia berada di atas 80.
Stoch RSI menentukan sama ada pasaran terlalu membeli atau terlalu menjual. Garis K menghasilkan isyarat beli apabila ia berada di bawah 34 dan menghasilkan isyarat jual apabila ia berada di atas 80.
Penunjuk MACD menilai trend dan momentum pasaran. Garis cepat lebih rendah daripada garis perlahan dan tiang negatif menghasilkan isyarat beli, sebaliknya menghasilkan isyarat jual.
Analisis kelebihan
Gabungan empat penunjuk untuk meningkatkan ketepatan isyarat dan mengelakkan kerugian akibat kegagalan satu penunjuk.
Hanya apabila beberapa penunjuk menghantar isyarat pada masa yang sama, pesanan akan dibuat, yang dapat mengurangkan kemungkinan isyarat palsu.
Menggunakan strategi dagangan dalam hari, mengelakkan risiko semalaman, dan mengurangkan kos dana.
Risiko dan Penyelesaian
Frekuensi perdagangan strategi mungkin lebih rendah, terdapat risiko masa tertentu. Parameter penunjuk boleh dilonggarkan dengan sewajarnya, meningkatkan jumlah dagangan.
Kebarangkalian penunjuk untuk menghantar isyarat yang salah masih wujud. Algoritma pembelajaran mesin boleh diperkenalkan untuk membantu menilai kebolehpercayaan isyarat penunjuk.
Terdapat risiko overbought dan oversold tertentu. Parameter penunjuk boleh disesuaikan dengan sewajarnya atau logik penilaian penunjuk lain boleh ditambah.
Arah pengoptimuman
Menambah fungsi parameter penunjuk yang menyesuaikan diri. Menyesuaikan parameter penunjuk secara langsung mengikut turun naik pasaran dan kelajuan perubahan.
Tambah logik henti rugi. Jika kerugian melebihi peratusan tertentu, henti rugi keluar, mengawal kerugian tunggal dengan berkesan.
Gabungan penunjuk emosi. Meningkatkan penilaian pelbagai dimensi seperti kehangatan pasaran, tahap panik pasaran, meningkatkan ruang keuntungan strategi.
ringkaskan
Strategi ini menghantar isyarat dengan cara empat indikator saling disahkan, dapat mengurangkan kadar isyarat palsu, merupakan strategi keuntungan frekuensi tinggi yang agak stabil. Dengan pengoptimuman terus parameter dan model, kemenangan strategi dan kemampuan keuntungan juga dijangka meningkat.
/*backtest
start: 2023-11-29 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('John Day Stop Loss', overlay=false, pyramiding=1, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, initial_capital=10000, currency='USD', precision=2)
strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)
from_day = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1)
from_month = input.int(defval=1, title='From Month', minval=1)
from_year = input.int(defval=2021, title='From Year', minval=2020)
to_day = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1)
to_month = input.int(defval=1, title='To Month', minval=1)
to_year = input.int(defval=2025, title='To Year', minval=2020)
time_cond = time > timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00) and time < timestamp(to_year, to_month, to_day, 00, 00)
//time_cond = true
//Stop Loss
longProfitPerc = input.float(title="Stop Loss Profit (%)", defval=2.1) / 100
longExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longProfitPerc)
//RSI - yellow
up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), 14)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), 14)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, "RSI", color=#00FFFF)
buy_rsi = true // rsi < 40
sell_rsi = true //rsi > 70
//MFI - cyan
mf = ta.mfi(hlc3, 14)
plot(mf, "MF", color=#FFFF00)
buy_mfi = mf < input.int(defval=23, title='Max MF', minval=1)
sell_mfi = mf > input.int(defval=80, title='Min MF', minval=1)
//Stoch RSI
OverBought_StochRSI = input(80)
OverSold_StochRSI = input(34)
smoothK = input.int(3, "K", minval=1)
smoothD = input.int(2, "D", minval=1)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
srcRSI = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = ta.rsi(srcRSI, lengthRSI)
kStochRSI = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(kStochRSI, smoothD)
co = ta.crossover(kStochRSI,d)
cu = ta.crossunder(kStochRSI,d)
buy_stochRSI = co and kStochRSI < OverSold_StochRSI
sell_stochRSI = cu and kStochRSI > OverBought_StochRSI
plot(kStochRSI, "K", color=#2962FF)
plot(d, "D", color=#FF6D00)
h0 = hline(OverBought_StochRSI, "Upper Band", color=#787B86)
h1 = hline(OverSold_StochRSI, "Lower Band", color=#787B86)
fill(h0, h1, color=color.rgb(33, 150, 243, 90), title="Background")
//MACD
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
// Plot colors
//col_macd = input(#2962FF, "MACD Line ", group="Color Settings", inline="MACD")
//col_signal = input(#FF6D00, "Signal Line ", group="Color Settings", inline="Signal")
//col_grow_above = input(#26A69A, "Above Grow", group="Histogram", inline="Above")
//col_fall_above = input(#B2DFDB, "Fall", group="Histogram", inline="Above")
//col_grow_below = input(#FFCDD2, "Below Grow", group="Histogram", inline="Below")
//col_fall_below = input(#FF5252, "Fall", group="Histogram", inline="Below")
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
buy_MACD = macd < signal and hist < 0
sell_MACD = macd > signal and hist > 0
//buy_MACD = true
//sell_MACD = true
//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below)))
//plot(macd, title="MACD", color=col_macd)
//plot(signal, title="Signal", color=col_signal)
sessionColor = color(na)
if time_cond
if (not na(kStochRSI) and not na(d))
cmt = str.tostring(close)
if (buy_stochRSI and buy_MACD and buy_mfi and buy_rsi)
strategy.entry("BUY", strategy.long, comment='BUY @ ' + cmt)
if longProfitPerc != 0
strategy.exit(id="x", stop=longExitPrice, comment='EXIT @ ' + str.tostring(longExitPrice))
sessionColor := input.color(#0000FF, "buy") //red
if (sell_stochRSI and sell_MACD and sell_mfi and sell_rsi)
strategy.entry("SELL", strategy.short, comment='SELL @ ' + cmt)
sessionColor := input.color(#FF0000, "sell") //green
bgcolor(sessionColor)