Chiến lược xu hướng tiền điện tử với RSI tăng


Ngày tạo: 2023-10-17 17:08:31 sửa đổi lần cuối: 2023-10-17 17:08:31
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 629
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược xu hướng tiền điện tử với RSI tăng

Tổng quan

Chiến lược xu hướng crypto RSI tăng là một chiến lược xu hướng thị trường chứng khoán và tiền điện tử được áp dụng cho các chu kỳ thời gian dài (ví dụ: 4 giờ hoặc lâu hơn).

Chiến lược này sử dụng chỉ số RSI để xác định xu hướng tăng và giảm, kết hợp với Brinband và chỉ số tỷ lệ biến đổi để tránh giao dịch tròn. Theo thử nghiệm, chiến lược này hoạt động tốt hơn trong giao dịch tiền điện tử đối với tiền điện tử hơn là giao dịch với tiền tệ pháp lý.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này sử dụng các chỉ số sau:

  • RSI - Nhận biết xu hướng tăng và giảm
  • Vành đai Brin - Nhận ra sự cân bằng
  • Tỷ lệ thay đổi - nhận ra xu hướng

Các quy tắc giao dịch cụ thể như sau:

Quy tắc mở cửa

Bắt đầu nhiều vị trí: RSI tăng và các chỉ số của Brin và tỷ lệ biến đổi cho thấy không thể cân bằng, làm nhiều hơn Bỏ vị trí bằng đầu trống: RSI giảm và các chỉ số của Brin và tỷ lệ biến đổi cho thấy không được khép lại, tháo lỗ

Quy tắc cân bằng

Bán hàng khi nhận được tín hiệu đảo ngược

Phân tích lợi thế

  • Sử dụng chỉ số RSI để xác định xu hướng và nắm bắt các bước ngoặt trong xu hướng
  • Kết hợp với Brin để nhận diện và kiểm tra, tránh bỏ lỡ xu hướng hoặc bị nhốt
  • Chỉ số tỷ lệ thay đổi hỗ trợ xác nhận hướng xu hướng, làm cho tín hiệu giao dịch đáng tin cậy hơn
  • Thích hợp cho giao dịch chu kỳ dài, thuận lợi cho lợi nhuận
  • Thích hợp hơn cho giao dịch tiền điện tử đối với tiền điện tử, tránh rủi ro về tỷ giá hối đoái pháp lý

Phân tích rủi ro

  • Chiến lược này không có quy tắc dừng lỗ, có rủi ro lớn hơn
  • Thiết lập không chính xác các tham số của băng tần và tỷ lệ thay đổi có thể gây ra cơ hội bị bỏ lỡ hoặc tín hiệu sai
  • Chỉ dựa vào các chỉ số kỹ thuật, không thể đối phó với sự cố Black Swan lớn

Cần chú ý đến việc tăng mức dừng lỗ, điều chỉnh các tham số của Brin và biến đổi tỷ lệ, và kết hợp với phân tích cơ bản.

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa hơn nữa ở những khía cạnh sau:

  1. Tăng cơ chế dừng lỗ, thiết lập mức dừng lỗ hợp lý, kiểm soát tổn thất đơn lẻ.

  2. Tối ưu hóa các tham số của băng tần Brin và chỉ số tỷ lệ thay đổi, tìm ra sự kết hợp tham số tốt nhất. Có thể tối ưu hóa thông qua phản hồi.

  3. Thêm các chỉ số phụ trợ khác, chẳng hạn như MACD, KD, v.v., để thực hiện kết hợp nhiều chỉ số, tăng độ chính xác của tín hiệu.

  4. Phát triển mô hình cắt giảm dòng chảy, tạm dừng giao dịch khi có biến động bất thường, tránh bị mắc kẹt.

  5. Sử dụng phương pháp học máy để tự động tối ưu hóa các tham số và trọng lượng tín hiệu.

  6. Kết hợp dữ liệu trên chuỗi, chú ý đến các thông số như lưu lượng giao dịch, dòng tiền và các yếu tố khác, cải thiện khả năng thích ứng của chiến lược.

Tóm tắt

Chiến lược xu hướng tiền điện tử RSI tăng sử dụng chỉ số RSI hỗ trợ với các chỉ số băng đai và tỷ lệ thay đổi, để nắm bắt xu hướng thị trường tiền điện tử trong một khoảng thời gian dài hơn. Ưu điểm của chiến lược này là nắm bắt xu hướng chuyển đổi kịp thời, tránh bị che đậy, phù hợp để theo dõi các cơ hội định hướng dài hơn.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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 = "RSI Rising", overlay = true, initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.03)

/////////////////////
source          = close
bb_length       = 20
bb_mult         = 1.0
basis           = sma(source, bb_length)
dev             = bb_mult * stdev(source, bb_length)
upperx           = basis + dev
lowerx           = basis - dev
bbr             = (source - lowerx)/(upperx - lowerx)
bbr_len         = 21
bbr_std         = stdev(bbr, bbr_len)
bbr_std_thresh  = 0.1
is_sideways     = (bbr > 0.0 and bbr < 1.0) and bbr_std <= bbr_std_thresh


////////////////
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


sourcex = close
length = 2
pcntChange = 1

roc = 100 * (sourcex - sourcex[length])/sourcex[length]
emaroc = ema(roc, length/2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))


periods = input(19)
smooth = input(14, title="RSI Length" )
src = input(low, title="Source" )


rsiClose = rsi(ema(src, periods), smooth)
long=rising(rsiClose,2) and not is_sideways and isMoving()
short=not rising(rsiClose,2) and not is_sideways and isMoving()


if(time_cond)
    strategy.entry('long',1,when=long)
    strategy.entry('short',0,when=short)