Стратегия ежедневной торговли биткоинами, основанная на нескольких индикаторах
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия основана на комбинации нескольких индикаторов, которые ищут возможности для торговли в пределах часового диапазона биткоина. Основным образом используются такие индикаторы, как MACD, RSI, Stoch RSI и другие, в сочетании с направлением равной линии, чтобы определить направление текущей тенденции и дать сигнал о покупке и продаже.
Стратегический принцип
В этой стратегии используются следующие показатели:
MACD
(快线-慢线)Сигнальная линия: когда MACD проходит по сигнальной линии, это сигнал покупки, а когда проходит по 0 - это сигнал продажи.RSI является относительно сильным и слабым индикатором.
Stoch RSI. Стох RSI отражает перекуп и перепродажу RSI. Стох RSI является сигналом к покупке, когда он ниже установленного порога, и сигналом к продаже, когда он выше установленного порога.
Направление средней линии. Сигнал продажи при прохождении средней линии ниже цены закрытия.
Согласно этим показателям, торговые сигналы для этой стратегии следующие:
Сигналы покупателейКогда:(Stoch RSI < 设定阈值) 且 (MACD上穿阈值 或 RSI上穿阈值)Время
Продается сигналКогда:(MACD下穿0) 且 (收盘价下穿均线 或 Stoch RSI > 设定阈值)Время
Используя комбинацию из нескольких индикаторов, можно более точно определить текущее направление тренда и дать торговый сигнал в точке перехода тренда.
Стратегические преимущества
Использование нескольких показателей в комбинации может повысить точность суждения и избежать ошибочных сигналов, вызванных одним показателем.
Показатель MACD позволяет определить направление и силу текущей тенденции. Показатель RSI отражает перекуп и перепродажу. Показатель RSI отражает перекуп и перепродажу RSI. Показатель RSI отражает перекуп и перепродажу.
Сигналы покупки и продажи устанавливают условия комбинации нескольких индикаторов, которые могут отфильтровывать некоторые ложные сигналы и избегать ненужных сделок.
Отсчет стратегии начался 1 января 2017 года и включает в себя ситуацию, когда биткоин значительно вырос в конце 2017 года, чтобы проверить, как стратегия будет работать в этой ситуации.
Стратегия включает в себя параметры стоп-лосса, которые позволяют контролировать потери в отдельных сделках.
Стратегический риск
Несмотря на то, что сочетание нескольких показателей может повысить точность, между ними могут возникать расхождения, что приводит к определенному риску ошибочного суждения.
Оптимизированный уровень стоп-лосса может быть скорректирован в зависимости от ситуации. Если стоп-лосса слишком широка, то увеличивается сумма убытков. Если стоп-лосса слишком узка, то стоп-лосса снимается.
Стратегия на уровне линии дня не позволяет проводить детализированные операции в более короткие сроки. Невозможно реагировать на внезапные события, которые вызывают значительные колебания в краткосрочной перспективе.
Стратегия отслеживает лишь часть исторических событий и может быть рискованно перенастроена. Чтобы проверить эффективность стратегии, ее необходимо протестировать в более длинном временном диапазоне и на большем количестве рынков.
Направление оптимизации
Испытание большего количества комбинаций показателей, чтобы найти лучшие стратегии для комбинаций.
Оптимизация параметров показателя, чтобы найти более подходящие значения параметров.
Тестирование различных уровней убытков для поиска оптимального сочетания убытков и убытков.
В этом случае необходимо использовать более длинные исторические события, чтобы избежать сходства.
Попробуйте использовать эту стратегию в более частых временных промежутках, чтобы совершать более частые сделки.
Подвести итог
Эта стратегия использует комбинацию нескольких показателей, таких как MACD, RSI, Stoch RSI, для определения направления тренда на уровне текущей биткойн-суточной линии, и посылает торговый сигнал в точке перехода тренда. При этом устанавливается стоп-лосс для контроля за торговым риском. Эта стратегия хорошо работает, но ее нужно проверять в течение более длительного времени и на большем количестве рынков, чтобы избежать риска адаптации.
/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Original code is from CredibleHulk and modified by bennef
strategy("BTC Daily Strategy BF", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
/////////////// Input Params ///////////////
rsi_threshold = input(30)
rsi_length = input(4)
srsi_length = input(8)
srsi_smooth = input(4)
srsi_sell_threshold = input(57)
length = input(14)
dma_signal_threshold = input(-1)
fastLength = input(11)
slowlength = input(18)
MACDLength = input(6)
MACD_signal_threshold = input(-2)
short_loss_tol = input(5)
long_loss_tol = input(5)
stop_level_long = strategy.position_avg_price * (1 - long_loss_tol / 100.0)
stop_level_short = strategy.position_avg_price * (1 + short_loss_tol / 100.0)
/////////////// Signal generation ///////////////
// MACD
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
// RSI and Stochastic RSI
rs = rsi(close, rsi_length)
k = sma(stoch(rs, rs, rs, srsi_length), srsi_smooth)
// SMA
norm = sma(ohlc4, length)
threshold = close - norm
/////////////// Strategy ///////////////
long = ((crossover(delta, MACD_signal_threshold) or crossover(rs, rsi_threshold)) and k < srsi_sell_threshold)
short = (crossunder(delta, 0) or (crossunder(threshold, dma_signal_threshold) and k > srsi_sell_threshold))
if testPeriod()
strategy.entry("L", strategy.long, when = long)
strategy.entry("S", strategy.short, when = short)
strategy.exit("stop loss L", from_entry = "L", stop = stop_level_long)
strategy.exit("stop loss S", from_entry = "S", stop = stop_level_short)
/////////////// Plotting ///////////////
// MACD
plot(delta, color = delta > MACD_signal_threshold ? color.lime : delta < 0 ? color.red : color.yellow)
MACD_signal_threshold_line = hline(MACD_signal_threshold, color = color.yellow, title = "MACD Signal Threshold")
// RSI
plot(rs, color = rs > rsi_threshold ? color.lime : color.fuchsia)
rsi_threshold_line = hline(rsi_threshold, color = color.fuchsia, title = "RSI Threshold")
// Stochastic RSI
plot(k, color = k > srsi_sell_threshold ? color.lime : color.red)
srsi_sell_threshold_line = hline(srsi_sell_threshold, color = color.white, title = "Stoch RSI Threshold")
// SMA
plot(threshold / 100, color = threshold < dma_signal_threshold ? color.red : color.blue)
dma_signal_threshold_line = hline (dma_signal_threshold, color = color.blue, title = "DMA Signal Threshold")
bgcolor(long ? color.lime : short ? color.red : na, transp=50)