Chiến lược giao dịch RSI Divergence

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-10-25 16:47:14
Tags:

Tổng quan

Chiến lược giao dịch RSI Divergence tạo ra tín hiệu mua và bán bằng cách xác định sự khác biệt giữa chỉ số RSI và chuyển động giá. Chiến lược cũng kết hợp dừng lỗ, lấy lợi nhuận và dừng lỗ để quản lý rủi ro một cách hiệu quả.

Nguyên tắc

Chiến lược này chủ yếu sử dụng sự chênh lệch trong chỉ số RSI để xác định cơ hội giao dịch. Cụ thể, chiến lược đầu tiên tính toán các giá trị RSI trong một khoảng thời gian nhất định, sau đó vẽ các đường xu hướng cho cả chỉ số RSI và giá. Khi đường RSI chênh lệch với đường giá, tức là RSI tăng trong khi giá giảm, hoặc RSI giảm trong khi giá tăng, chiến lược coi đó là một dấu hiệu của sự đảo ngược xu hướng sắp xảy ra và tạo ra các tín hiệu giao dịch.

Nếu chiến lược phát hiện ra đường RSI đáy trong khi đường giá đứng đầu, một tín hiệu mua được tạo ra. Nếu đường RSI đứng đầu trong khi đường giá đứng dưới, một tín hiệu bán được tạo ra. Một khi tín hiệu giao dịch xảy ra, chiến lược có thể giao dịch theo kích thước giá trị RSI.

Ngoài ra, chiến lược này có các tính năng dừng lỗ, lấy lợi nhuận và dừng lỗ.

Ưu điểm

Chiến lược giao dịch chênh lệch RSI có những lợi thế sau:

Khám phá sự khác biệt của chỉ số RSI có thể phát hiện sớm sự đảo ngược xu hướng.
RSI được sử dụng rộng rãi và có sẵn trong hầu hết các nền tảng giao dịch.
Các thông số RSI linh hoạt và có thể được điều chỉnh cho các điều kiện thị trường khác nhau.
Các lệnh dừng lỗ, lấy lợi nhuận và kiểm soát dừng lỗ hiệu quả rủi ro.
Chiến lược có tần số tín hiệu vừa phải, tránh giao dịch quá mức.
Lý thuyết đơn giản và dễ lập trình cho tự động hóa.

Rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro:

Sự khác biệt của chỉ số RSI không hoàn toàn đáng tin cậy và có thể tạo ra tín hiệu sai.
Sự khác biệt có thể thất bại trong các thị trường có xu hướng mạnh, nên tránh.
Các thông số RSI không chính xác có thể ảnh hưởng đến hiệu suất.
Đặt dừng lỗ quá chặt sẽ làm giảm lợi nhuận; quá lỏng lẻo sẽ không hạn chế rủi ro.
Trailing stop có thể dừng lại sớm trong thời gian thị trường biến động.

Các rủi ro có thể được giảm thiểu thông qua:

Thêm các chỉ số khác như MACD, Bollinger Bands để lọc tín hiệu và giảm tín hiệu sai.
Sử dụng chiến lược chỉ trong các thị trường bên trong phạm vi giới hạn, tránh xu hướng mạnh.
Tối ưu hóa các thông số RSI, chọn thời gian xem lại tối ưu. Kiểm tra các thông số cho các thị trường khác nhau.
Đặt mức dừng lỗ hợp lý và lấy lợi nhuận dựa trên kiểm tra ngược lịch sử.
Điều chỉnh khoảng cách dừng lại dựa trên biến động thị trường và ham muốn rủi ro.

Tối ưu hóa

Chiến lược có thể được cải thiện trong các khía cạnh sau:

Kết hợp các chỉ số khác để lọc tín hiệu và cải thiện độ tin cậy.
Sử dụng máy học để tự động tối ưu hóa các thông số RSI.
Thiết kế các thuật toán dừng lỗ năng động theo chế độ thị trường.
Xây dựng mô hình kích thước vị trí động dựa trên biến động để điều chỉnh kích thước vị trí.
Đưa ra biến động trong dừng lại để thiết lập khoảng cách theo dõi dựa trên biến động giá.
triển khai chiến lược cho các thị trường khác như ngoại hối và tiền điện tử.
Phát triển một hệ thống giao dịch định lượng cho tự động hóa.

Kết luận

Chiến lược giao dịch chênh lệch RSI tạo ra tín hiệu bằng cách xác định chênh lệch giữa RSI và giá. Logic đơn giản và dễ tự động hóa. Stop loss, take profit và trailing stop có hiệu quả kiểm soát rủi ro. Tuy nhiên, chiến lược có những hạn chế về độ chính xác và xu hướng thị trường.

/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 4h
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/
// © faytterro

//@version=5
// strategy("RSI Divergence Strategy", overlay=true, scale = scale.none)
rsilen=input.int(14, title="rsi length")
rsisrc=input(close, title="source")
x=ta.rsi(rsisrc,rsilen)
len=input.int(14, title="RSI Divergence length", maxval=500)
tpb = input.float(25, title="take profit", group = "buy", step = 0.5)
sb = input.float(5, title="stop", group = "buy", step = 0.5)
tsb = input.float(0.25, title="trailing stop", group = "buy", step = 0.5)
tps = input.float(25, title="take profit", group = "sell", step = 0.5)
ss =input.float(5, title="stop", group = "sell", step = 0.5)
tss = input.float(0.25, title="trailing stop", group = "sell", step = 0.5)
src=close
extrapolation=0
zoom=input.int(0, title="zoom", maxval=27, minval=-27)
hline(300-zoom*10, color=color.rgb(54, 58, 69, 100))
hline(10, color=color.rgb(54, 58, 69, 100))
// for ax+b
xo=0.0
yo=0.0
xyo=0.0
xxo=0.0
for i=0 to len-1
    xo:= xo + i/(len)
    yo:= yo + x[len-1-i]/(len)
    xyo:= xyo + i*x[len-1-i]/(len)
    xxo:= xxo + i*i/(len)
dnm=ta.lowest(low,200)
dizi=array.new_float(len*2+1+extrapolation)
// linedizi=array.new_line()
a=(xo*yo-xyo)/(xo*xo-xxo)
b=yo-a*xo
for i=0 to len-1+extrapolation
    array.set(dizi,i,a*i+b)
//// for src
// for ax+b
xo2=0.0
yo2=0.0
xyo2=0.0
xxo2=0.0
for i=0 to len-1
    xo2:= xo2 + i/(len)
    yo2:= yo2 + src[len-1-i]/(len)
    xyo2:= xyo2 + i*src[len-1-i]/(len)
    xxo2:= xxo2 + i*i/(len)

dizi2=array.new_float(len*2+1+extrapolation)
// linedizi2=array.new_line()
a2=(xo2*yo2-xyo2)/(xo2*xo2-xxo2)
b2=yo2-a*xo2
for i=0 to len-1+extrapolation
    array.set(dizi2,i,a2*i+b2)
ttk=((array.get(dizi,0)<array.get(dizi,1)) and (array.get(dizi2,0)>array.get(dizi2,1)))? 1 : 
 ((array.get(dizi,0)>array.get(dizi,1)) and (array.get(dizi2,0)<array.get(dizi2,1)))? -1 : 0
cg=((array.get(dizi,0)<array.get(dizi,1)) and (array.get(dizi2,0)>array.get(dizi2,1)))// and ta.highest(ttk[1],len/2)<1)
cr=((array.get(dizi,0)>array.get(dizi,1)) and (array.get(dizi2,0)<array.get(dizi2,1)))// and ta.lowest(ttk[1],len/2)>-1)
bgcolor(color=(cg and ta.highest(ttk[1],len/2)<1)? color.rgb(76, 175, 79, 50) : 
 (cr and ta.lowest(ttk[1],len/2)>-1)? color.rgb(255, 82, 82, 50) : na, offset=0, display=display.none)
plot(x)

// for ax+b
xo3=0.0
yo3=0.0
xyo3=0.0
xxo3=0.0
for i=0 to len-1
    xo3:= xo3 + i/(len)
    yo3:= yo3 + x[len-1-i+(ta.barssince(cg))]/(len)
    xyo3:= xyo3 + i*x[len-1-i+(ta.barssince(cg))]/(len)
    xxo3:= xxo3 + i*i/(len)

dizi3=array.new_float(len*2+1+extrapolation)
// linedizi3=array.new_line()
a3=(xo3*yo3-xyo3)/(xo3*xo3-xxo3)
b3=yo3-a3*xo3
for i=0 to len-1+extrapolation
    array.set(dizi3,i,a3*i+b3)

// for ax+b
xo4=0.0
yo4=0.0
xyo4=0.0
xxo4=0.0
for i=0 to len-1
    xo4:= xo4 + i/(len)
    yo4:= yo4 + x[len-1-i+(ta.barssince(cr))]/(len)
    xyo4:= xyo4 + i*x[len-1-i+(ta.barssince(cr))]/(len)
    xxo4:= xxo4 + i*i/(len)

dizi4=array.new_float(len*2+1+extrapolation)
// linedizi4=array.new_line()
a4=(xo4*yo4-xyo4)/(xo4*xo4-xxo4)
b4=yo4-a4*xo4
for i=0 to len-1+extrapolation
    array.set(dizi4,i,a4*i+b4)

// line=line.new((last_bar_index-ta.barssince(cg)-len),
//  array.get(dizi3,0), 
//  last_bar_index-ta.barssince(cg),
//  array.get(dizi3,len-1), color=color.rgb(0,255,0), width=2)
// line2=line.new((last_bar_index-ta.barssince(cr)-len),
//  array.get(dizi4,0), 
//  last_bar_index-ta.barssince(cr),
//  array.get(dizi4,len-1), color=color.rgb(255, 0, 0, 0), width=2)
// line.delete(line[1])
// line.delete(line2[1])

alert=((array.get(dizi,0)<array.get(dizi,1)) and (array.get(dizi2,0)>array.get(dizi2,1)) and ta.highest(ttk[1],len/2)<1)
 or ((array.get(dizi,0)>array.get(dizi,1)) and (array.get(dizi2,0)<array.get(dizi2,1)) and ta.lowest(ttk[1],len/2)>-1)
alertcondition(alert)
hline(50)
rs=hline(30)
rss=hline(70)
fill(rs, rss, color=color.rgb(126, 87, 194, 90), title="RSI Background Fill")

longCondition = cg and ta.highest(ttk[1],len/2)<1 
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("exit long", "Long", limit = close*(100+tpb)/100 , stop =close*(100-sb)/100 , trail_price = close , trail_offset = close*tsb)

shortCondition = cr and ta.lowest(ttk[1],len/2)>-1 
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("exit short", "Short", limit = close*(100-tps)/100, stop = close*(100+ss)/100, trail_price = close , trail_offset = close*tss)

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu