Estratégia de negociação inteligente de posições futuras de Bitcoin


Data de criação: 2024-01-26 15:01:24 última modificação: 2024-01-26 15:01:24
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Estratégia de negociação inteligente de posições futuras de Bitcoin

Descrição: A estratégia usa dados de posições de futuros de BTC da Bitfinex para orientar as negociações. Faça um curto-circuito quando o número de posições curtas aumenta e um longo-circuito quando o número de posições curtas diminui.

Princípios da estratégia:

  1. Usando o número de posições curtas de futuros de BTC da Bitfinex como indicador. A Bitfinex é considerada uma bolsa dominada por instituições e cúpulas de pensadores.
  2. Quando o número de posições curtas aumenta, o BTC é deixado em branco.
  3. Quando o número de posições curtas diminui, faça mais BTC em dinheiro. Neste momento, as instituições estão reduzindo suas posições, mostrando sinais de pessimismo.
  4. O RSI é usado para determinar os altos e baixos do número de posições curtas. O RSI acima de 75 é um sinal de alto e baixo de 30 é um sinal de baixo.
  5. Entrar em uma posição de fazer mais ou fazer menos quando o sinal de alta ou baixa é emitido.

Análise de vantagens:

  1. Utilizando dados de posições dos traders profissionais da Bitfinex como sinais indicadores, pode-se capturar a atividade de negociação da instituição.
  2. O indicador RSI ajuda a determinar os altos e baixos de uma posição curta e controla o risco de negociação.
  3. O banco monitora o movimento das transações em tempo real e ajusta suas posições a tempo.
  4. A ideia é que os investidores não precisem de analisar os seus próprios indicadores técnicos, mas sim seguir diretamente o pensamento de negociação dos grupos de pensamento de Liu.
  5. Os dados de retrospecção estão a funcionar bem e a taxa de retorno é considerável.

Análise de Riscos:

  1. Não se sabe se o aumento do número de posições curtas é uma especulação ou uma cobertura.
  2. A Bitfinex está atrasada na atualização dos dados de transação e pode ter perdido o melhor momento para entrar.
  3. As transações institucionais não são 100% corretas e podem falhar.
  4. A configuração incorreta dos parâmetros do RSI pode causar falsos sinais ou sinais perdidos.
  5. A configuração de stop-loss é muito flexível, podendo causar grandes perdas.

Otimização:

  1. Optimizar os parâmetros do RSI e testar a eficácia de diferentes períodos de posse.
  2. Tente outros indicadores como KD, MACD e outros para avaliar os altos e baixos de uma posição curta.
  3. A redução da margem de parada para reduzir os prejuízos individuais
  4. Aumentar os sinais de saída, como a reversão de tendência, breaker etc.
  5. Teste a variedade de moedas disponíveis, por exemplo, seguindo a posição curta do BTC na ETH.

Resumo: A estratégia de seguir o comerciante especialista em futuros de BTC da Bitfinex, para obter sinais de negociação da instituição em tempo hábil. Ajuda os investidores a monitorar o calor do mercado e a entender os altos e baixos.

Código-fonte da estratégia
/*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)