1. Quảng trường
  2. Chiến lược thị trường tăng mua giảm

Chiến lược thị trường tăng mua giảm

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-02 16:21:21
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược mua giảm thị trường bò nhằm mục đích mua giảm trong thị trường bò bằng cách sử dụng chỉ số RSI và xác nhận xu hướng bằng đường trung bình động gấp đôi.

Chiến lược logic

Chiến lược đầu tiên thiết lập ngày bắt đầu và kết thúc kiểm tra ngược, sau đó cấu hình các tham số cho RSI và trung bình động nhanh / chậm.

Logic tín hiệu chiến lược là:

  1. Khi chỉ số RSI giảm xuống dưới ngưỡng (thất định 35), nó kích hoạt tín hiệu mua vì nó chỉ ra khu vực bán quá mức.

  2. MA nhanh cần phải trên MA chậm, xác nhận xu hướng tăng hiện tại và tránh mua trong hợp nhất.

  3. Khi giá vượt quá MA nhanh và MA nhanh vượt quá MA trung bình, nó kích hoạt tín hiệu gần để kiếm lợi nhuận.

Việc áp dụng hợp lý các nguyên tắc chéo RSI và MA giúp nắm bắt các cơ hội giảm trong thị trường tăng và kiếm lợi nhuận khi giá tiếp tục xu hướng.

Phân tích lợi thế

  • RSI xác định hiệu quả mức bán quá mức
  • MÁ nhanh / chậm xác định xu hướng chính và tránh mua trong thị trường dao động
  • MA crossover một lần nữa gợi ý sự nối lại xu hướng thu lợi nhuận kịp thời

RSI rất phù hợp để bắt các điểm đảo ngược. Mua khi RSI bước vào khu vực bán quá mức cho phép khóa chính xác các cơ hội bán quá mức. Sử dụng MAs để xác định xu hướng có thể lọc thị trường và ngăn chặn mua lặp lại trong hợp nhất. Cuối cùng, giao thoa MA xác nhận xu hướng một lần nữa để lấy lợi nhuận kịp thời và tránh thua lỗ rút lui.

Phân tích rủi ro

  • Các thông số RSI không chính xác có thể không xác định được khu vực bán quá mức hiệu quả
  • Chọn sai các thông số MA có thể tạo ra nhiều tín hiệu sai
  • Việc thu lợi nhuận sớm hoặc muộn

Nếu tham số RSI được đặt quá rộng hoặc quá hẹp, nó có thể mất độ chính xác trong việc đánh giá mức bán quá mức. Thời gian MA nhanh hoặc chậm được chọn sai cũng có thể dẫn đến xác định xu hướng sai. Nếu thời gian lấy lợi nhuận không phù hợp, quá sớm có thể bỏ lỡ lợi nhuận tiếp theo trong khi quá muộn có thể hy sinh lợi nhuận đạt được.

Các tham số của RSI có thể được tối ưu hóa, các giai đoạn MA phù hợp có thể được chọn và các cơ chế thu lợi nhuận khác nhau có thể được thử nghiệm để cải thiện hiệu suất thu lợi nhuận.

Hướng dẫn tối ưu hóa

  • Các thông số RSI thử nghiệm của các giai đoạn khác nhau
  • Thử các kết hợp MA khác nhau
  • Cố gắng các cơ chế thu lợi nhuận khác như dừng kéo dài, dừng đột phá vv
  • Tối ưu hóa kích thước vị trí
  • Xem xét tác động của chi phí giao dịch

Các giai đoạn RSI khác nhau có thể được thử nghiệm để tối ưu hóa phán đoán khu vực quá bán. Các kết hợp giai đoạn MA khác nhau có thể được thử để tìm các thông số tốt nhất để xác định xu hướng. Các cơ chế thu lợi nhuận khác như dừng lại, dừng kháng cự cũng có thể được thử nghiệm. Tối ưu hóa kích thước vị trí có thể kiểm soát tốt hơn rủi ro. Cuối cùng, xem xét chi phí giao dịch có thể làm cho chiến lược gần gũi hơn với giao dịch trực tiếp.

Tóm lại

Chiến lược mua giảm thị trường bò có logic rõ ràng và hợp lý nói chung, sử dụng kỹ lưỡng các nguyên tắc RSI và MA để nắm bắt thời gian mua và lấy lợi nhuận trong thị trường xu hướng. Thông qua tối ưu hóa tham số, kiểm tra lấy lợi nhuận và quản lý kích thước vị trí, độ bền và hiệu suất giao dịch thực tế có thể được tăng thêm. Với ý tưởng đơn giản và thực tế, chiến lược này phù hợp để bắt kịp sự suy giảm trong thị trường bò và có thể mang lại lợi nhuận tốt cho danh mục đầu tư.

/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(shorttitle='Buy The Dips in Bull Market',title='Buy The Dips in Bull Market (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
    
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,  title = "From Month")     
fromDay   = input(defval = 10,    title = "From Day")       
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year")       
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month")     
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day")     
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year")       
    
showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range")
    
start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false       // create function "within window of time"
    
    
// RSI inputs and calculations
lengthRSI = input(14, title = 'RSI period', minval=1)
RSI = rsi(close, lengthRSI)

//MA inputs and calculations
inSignal=input(9, title='MAfast')
inlong1=input(50, title='MAslow')
inlong2=input(200, title='MAslow')


MAfast= sma(close, inSignal)
MAslow= sma(close, inlong1)
MAlong= sma(close, inlong2)


RSI_buy_signal= input(35, title='RSI Buy Signal')

    
//Entry
    
    
strategy.entry(id="long", long = true, when = RSI < RSI_buy_signal and MAlong < MAslow and window()) 
    
//Exit
    
    
strategy.close("long", when = close > MAfast and MAfast > MAslow and window())


plot(MAslow, color=color.orange, linewidth=1)
plot(MAfast, color=color.purple, linewidth=1)
plot(MAlong, color=color.blue, linewidth=2)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu