Умная торговая стратегия фьючерсной позиции Bitcoin


Дата создания: 2024-01-26 15:01:24 Последнее изменение: 2024-01-26 15:01:24
Копировать: 0 Количество просмотров: 655
1
Подписаться
1617
Подписчики

Умная торговая стратегия фьючерсной позиции Bitcoin

Описание: Эта стратегия использует данные о позициях на BTC-фьючерсы Bitfinex, чтобы направлять торговлю. При увеличении количества коротких позиций делайте пустые, а при уменьшении количества коротких позиций делайте больше.

Принципы стратегии:

  1. Использование количества коротких позиций в фьючерсах Bitfinex BTC в качестве индикатора. Bitfinex считается эксклюзивно-диверсифицированной биржей для институциональных и криптовалютных мыслительных групп.
  2. Когда количество коротких позиций увеличивается, BTC-кошелек дефолтируется. В настоящее время учреждения дефолтируют BTC.
  3. Когда количество коротких позиций уменьшается, делается больше наличных BTC. В настоящее время учреждения снижают позиции, что указывает на позитивные признаки.
  4. Используйте RSI для определения высоких и низких уровней количества коротких позиций. RSI выше 75 - сигнал высокого уровня, а ниже 30 - сигнал низкого уровня.
  5. При появлении сигнала “высокий” или “низкий” вход в позицию “высокий” или “низкий”.

Анализ силы:

  1. Позиционные данные профессиональных трейдеров Bitfinex используются в качестве индикаторных сигналов, которые позволяют зафиксировать организационную торговую активность.
  2. Индекс RSI помогает определить высокие и низкие значения коротких позиций и контролировать риски торговли.
  3. В то же время, в некоторых странах, например, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае.
  4. Вместо того, чтобы анализировать технические показатели, вы можете просто следовать за идеями, которые предлагают умные люди.
  5. По данным ретроспектив, они хорошо работают и приносят значительные доходы.

Анализ рисков:

  1. Невозможно определить, является ли увеличение количества коротких позиций спекуляцией или хеджированием.
  2. Bitfinex задерживает обновление данных о транзакциях, что может привести к упущению оптимального момента для входа.
  3. Поскольку сделки не стопроцентно верны, есть вероятность их провала.
  4. Неправильная настройка параметров RSI может привести к ложным или пропущенным сигналам.
  5. Стоп-лосс настроен слишком свободно и может привести к большим убыткам.

Направление оптимизации:

  1. Оптимизация параметров RSI, тестирование эффективности различных периодов удержания позиций.
  2. Попробуйте использовать другие показатели, такие как KD, MACD и другие, чтобы определить, насколько высока или низка ваша короткая позиция.
  3. Сокращение пределов хранения и уменьшение убытков.
  4. Добавление сигналов о выходе из игры, таких как обратный тренд, брейкер и т.д.
  5. Тест на доступность валют, например, ETH, которые используются для короткой торговли BTC.

В заключение: Эта стратегия обеспечивает своевременное получение информации о торговых сигналах институтов, следуя за профессиональными трейдерами фьючерсов BTC на Bitfinex. Она помогает инвесторам контролировать теплоту рынка и понимать высокие и низкие точки. В то же время она предупреждает об инвестиционных рисках, когда профессиональные трейдеры делают много свободных позиций.

Исходный код стратегии
/*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)