
A estratégia é uma estratégia de negociação de inversão de pontos baixos de energização intelectual para criptomoedas. Utiliza técnicas de multi-quadros de tempo e indicadores de RSI adaptáveis para avaliar possíveis baixos de curto prazo do mercado, para entrar em reversão perto dos baixos e obter ganhos extras.
Primeiro, a estratégia usa a quantidade de mudança e o volume de transação para calcular o indicador do RSI para determinar possíveis baixos de curto prazo do mercado. Em seguida, em combinação com a técnica de múltiplos quadros de tempo, os sinais de baixo ponto são identificados em um nível maior. Um sinal de compra é gerado quando a linha do indicador do RSI para se adaptar atravessa o nível 0 abaixo.
Em particular, o método de cálculo do indicador de RSI adaptado é: primeiro, calcule a variação de cada linha K, em seguida, calcule o volume de transação da linha K raiz, e então a variação é multiplicada pela quantidade de transação para obter a força quantitativa da linha K raiz. O RSI é calculado com base na força quantitativa e leva a média de N ciclos para obter o indicador de RSI adaptado.
Com base nisso, a estratégia também introduziu a tecnologia de multi-quadro de tempo, para julgar os sinais em um quadro mais alto, evitando a interferência do ruído do mercado de curto prazo. Quando o nível médio superior retorna do ponto baixo, julgar o momento de compra da estratégia.
A maior vantagem da estratégia é que o uso do padrão RSI para determinar os baixos de curto prazo do mercado fornece um sinal eficaz para a inversão de baixa. Além disso, a adição da tecnologia de multi-quadros de tempo também aumenta a qualidade do sinal, evitando a interferência do ruído do mercado de curto prazo.
Em comparação com o RSI tradicional, o RSI adaptável adiciona um cálculo de intensidade quantitativa, o que o torna mais sensível ao mercado de criptomoedas em rápida mudança e permite determinar os pontos baixos do mercado com mais antecedência e precisão, o que oferece um antecipado para a inversão de pontos baixos.
Além disso, a estratégia possui os benefícios de acompanhar a tendência e de inverter a tendência. Em mercados onde a tendência não é clara, ela pode aproveitar a reversão para lucrar, enquanto em mercados com uma tendência clara, ela pode acompanhar a tendência.
O principal risco desta estratégia é que a precisão do julgamento de baixos não pode ser garantida a 100%. Os mercados geralmente têm grandes flutuações irracionais no curto prazo. Se os baixos continuarem a ser explorados, haverá um maior risco de parada.
Além disso, pode haver desvios entre vários quadros de tempo. Se os sinais de quadros de tempo altos estiverem atrasados, isso pode levar a perdas de negociação.
Para controlar o risco, a estratégia usa um mecanismo de parada de perdas mais conservador e configura um stop-loss em lotes para otimizar gradualmente os ganhos. Além disso, os parâmetros podem ser adequadamente ajustados para se adaptar ao RSI e otimizar a precisão do julgamento de pontos baixos.
A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:
Optimizar os parâmetros do indicador RSI para melhorar a precisão do julgamento dos pontos baixos do mercado. Pode experimentar diferentes parâmetros de ciclo.
Adicione outros indicadores para a confirmação, para evitar sinais errados. Por exemplo, a combinação de indicadores de tráfego, etc.
Otimizar o mecanismo de parada de perdas, com a premissa de garantir a relação de ganhos e perdas, com a flexibilidade apropriada para a largura de parada de perdas, para obter mais lucros de tendência.
A escolha de um período de tempo otimizado garante a confiabilidade do sinal em um nível maior. A linha média de nível mais avançado pode ser testada diariamente, semanalmente, etc.
Teste a eficácia da estratégia em diferentes variedades de criptomoedas e escolha a melhor.
A estratégia de inversão de ponto baixo de energia inteligente julga os possíveis baixos de curto prazo do mercado, adaptando-se ao indicador RSI e à tecnologia de multi-quadros temporais. As características de sua inversão de negociação permitem que ela obtenha lucros excedentários em situações de incerteza. Ao mesmo tempo, ela também pode acompanhar situações de tendência clara.
/*backtest
start: 2023-11-07 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © theCrypster 2020
//@version=4
strategy(title = "Low Scanner strategy crypto", overlay = false, pyramiding=1,initial_capital = 1000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
leng=1
p1=close[1]
min=input(10)
len55 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ?
min / timeframe.multiplier * 7 :
timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ?
60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
tf3 = input("60", type=input.resolution)
ti = change( time(tf3) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )
vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)
d=(vrsi[1]-pp[1])
min1 =input(1)
len100 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ?
min1 / timeframe.multiplier * 7 :
timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ?
60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange
plot(zx,color=col,linewidth=1)
//
tf10 = input("60", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])
length = input(24, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)
hma(_src, _length)=>
wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
hma3(_src, _length)=>
p = length/2
wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)
a = security(syminfo.tickerid, tf10, hma(close, length))
b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)
linear_reg = linreg(close_price, len, 0)
//plot(linear_reg, color=color.blue, title="LR", linewidth=3)
buy=crossover(linear_reg, b)
sell=crossunder(linear_reg, b)
//
l = crossover(zx,0) or buy
if l
strategy.entry("buy", strategy.long)
per(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=10, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=25, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=25, minval=1)
q3=input(title=" qty_percent3", defval=25, minval=1)
tp1=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp2=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)
tp3=input(title=" Take profit3", defval=3, minval=0.01)
tp4=input(title=" Take profit4", defval=5, minval=0.01)
strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp1), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp2), loss = los)
strategy.exit("x3", qty_percent = q3, profit = per(tp3), loss = los)
strategy.exit("x4", profit = per(tp4), loss = los)