Estratégia de tendência de criptomoeda de correlação de média móvel RSI


Data de criação: 2023-12-12 10:26:21 última modificação: 2023-12-12 10:26:21
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Estratégia de tendência de criptomoeda de correlação de média móvel RSI

Visão geral

A estratégia é uma estratégia de acompanhamento de tendências de criptomoedas de longo prazo, que combina o conceito de média móvel, indicador relativamente forte (RSI) e correlação de mercado, com o objetivo de identificar a tendência de preço na linha média e longa, estabelecer uma posição no início da tendência e aumentar gradualmente a posição à medida que a tendência se desenvolve, até encontrar um sinal de reversão de tendência e parar.

Princípio da estratégia

A estratégia baseia-se em três indicadores:

  1. Indicador de fraqueza relativa ((RSI): usado para identificar o fenômeno de sobrecompra e sobrevenda, o RSI acima de 51 é um sinal de sobrecompra e abaixo de 49 é um sinal de sobrevenda.

  2. Média móvel ((SMA): calcula a média móvel simples de 9 dias do preço de fechamento, como um indicador para determinar a direção da tendência.

  3. Correlação de mercado: escolha o valor de mercado total da criptomoeda como cenário de referência, calcule a correlação com a variedade de negociação, substituindo a linha K da variedade de negociação em si com a correlação da correlação para aumentar a eficácia do sinal de negociação.

As regras de negociação são:

A entrada de mais de um ponto: a entrada de mais de um ponto quando o RSI está acima de 51 e o preço de fechamento está acima do SMA de 9 dias;

Entradas em branco: fechamento de mercado com o RSI abaixo de 49 e o preço de fechamento abaixo do SMA de 9 dias;

Princípio de stop loss: Stop loss de múltiplos cabeçotes é de 1%, Stop loss de 0,1%; Stop loss de cabeçotes vazios é de 0,05% e Stop loss de 0,03%

A estratégia simultaneamente estabelece condições de tempo para negociar apenas dentro de um determinado período de tempo.

Análise de vantagens

  1. A combinação de tendências e indicadores de sobrevenda e sobrecompra permite um acompanhamento eficaz das tendências de linha média e longa;

  2. Aproveite a relevância do mercado para melhorar a qualidade do sinal e evitar ser enganado por falsas tendências de uma única variedade;

  3. A configuração automática de stop-loss é razoável para evitar a expansão dos prejuízos;

  4. O período de tempo pode ser personalizado para adaptar-se às diferentes fases do mercado.

Análise de Riscos

  1. A estratégia de tendências de linha média e longa, incapaz de lidar com os mercados de curta e longa distância;

  2. Mercados relevantes como cenários de referência em que a variedade de transação pode estar atrasada e não ser detida em tempo hábil quando o mercado de referência se desloca;

  3. É fácil perder uma oportunidade de inverter o que está acontecendo quando se faz apenas mais ou apenas pouco.

Resposta:

  1. Pode ser combinado com outros indicadores de curto prazo, como KC, BOLL e outros que determinam a fase do mercado, para reforçar a parada de perdas;

  2. Aumentar a análise de cenários de referência para detectar equilíbrios em tempo hábil em caso de reversão de referência;

  3. Negocie variedades bidirecionais para aproveitar ao máximo as oportunidades de pluralidade.

Direção de otimização

  1. Optimização de parâmetros: otimização de parâmetros RSI, parâmetros de média móvel e parâmetros de stop loss para que a estratégia seja mais adequada às características estatísticas do mercado.

  2. Optimização de variedades de transação: Avaliação de mais possíveis cenários de referência e variedades de transação, escolhendo combinações de maior relevância e melhor liquidez.

  3. Combinação de estratégias: é usado em conjunto com outras combinações de estratégias para determinar a direção da tendência do mercado em grandes períodos e, ao mesmo tempo, usar esta estratégia para manter posições médias e longas.

Resumir

A estratégia é, em geral, uma estratégia de rastreamento de tendências de criptomoedas de linha média de longo prazo com grande espaço e ampla aplicação. Ela combina efetivamente tendências, sobrecompras e sobrevendas e julgamentos de correlação para melhorar a qualidade das decisões de negociação, aumentando significativamente a estabilidade e a rentabilidade da estratégia por meio de ajustes e combinações de parâmetros.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-12-04 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99

//@version=4
strategy(title = "Crypto swing correlation", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 1, 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=0.03)

//time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2021, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true

useCorrelation    = input(true, title="Use Correlation candles?")

symbol = input("BTC_USDT:swap", type=input.symbol)

haClose = useCorrelation ? security(symbol, timeframe.period, close) : close
haOpen  = useCorrelation ? security(symbol, timeframe.period, open) : open
haHigh  = useCorrelation ? security(symbol, timeframe.period, high) : high
haLow   = useCorrelation ? security(symbol, timeframe.period, low) : low

length = input( 50 )
overSold = input( 51 )
overBought = input( 49 )

s = input(title="Source", defval="haClose", options=["haClose", "haOpen", "haHigh", "haLow"])

price = s == "haClose" ? haClose: s == "haOpen" ? haOpen : s == "haHigh" ? haHigh : s == "haLow" ? haLow : na

len = input(8, "Length Moving average", minval=1)
src = price
ma = sma(src, len)


vrsi = rsi(price, length)
long = crossover(vrsi, overSold) and time_cond and price > ma
short = crossunder(vrsi, overBought) and time_cond and price < ma


takeProfit_long=input(1.0, step=0.005)
stopLoss_long=input(0.1, step=0.005)
takeProfit_short=input(0.05, step=0.005)
stopLoss_short=input(0.03, step=0.005)

strategy.entry("long",1,when=long)
strategy.entry("short",0,when=short)

strategy.exit("short_tp/sl", "long", profit=close * takeProfit_long / syminfo.mintick, loss=close * stopLoss_long / syminfo.mintick, comment='LONG EXIT',  alert_message = 'closeshort')
strategy.exit("short_tp/sl", "short", profit=close * takeProfit_short / syminfo.mintick, loss=close * stopLoss_short / syminfo.mintick, comment='SHORT EXIT',  alert_message = 'closeshort')