
Chiến lược này được thiết kế dựa trên các chỉ số RSI để xác định tình trạng mua quá mức và theo dõi xu hướng. Khi RSI thấp hơn đường bán quá mức, hãy mua nhiều và khi RSI cao hơn đường mua quá mức, hãy kiếm lợi nhuận bằng cách theo dõi xu hướng chính.
Chiến lược này sử dụng chỉ số RSI để đánh giá tình trạng quá mua quá bán của thị trường. Chỉ số RSI được tính dựa trên sự tăng giảm trong một khoảng thời gian nhất định. Khi RSI thấp hơn 30, nó được coi là quá bán và khi RSI cao hơn 70, nó được coi là quá mua.
Cụ thể, chiến lược này trước tiên xác định tham số tính toán RSI length = 14, overBought = 70, overSold = 30. Sau đó, tính toán giá trị RSI vrsi dựa trên giá đóng cửa. Xác định xem vrsi có cao hơn hoặc thấp hơn đường bán quá mức hay không.
Bằng cách này, chiến lược này có thể nắm bắt các xu hướng chính của thị trường, mua ở điểm bán quá mức, bán ở điểm mua quá mức, và theo dõi xu hướng.
Phương pháp giải quyết rủi ro:
Chính sách này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Có thể thử nghiệm các chu kỳ tính toán RSI khác nhau, các giới hạn mua và bán khác nhau, tìm các tham số tối ưu để giảm tín hiệu sai.
Các chỉ số như đường trung bình, MACD có thể được thêm vào để đánh giá xu hướng, tránh phát ra tín hiệu sai tại điểm đảo ngược xu hướng.
Bạn có thể thiết lập điểm dừng động dựa trên các chỉ số như ATR để dừng lại gần hơn với biến động của thị trường.
Các điều kiện khác có thể được thêm vào trên cơ sở tín hiệu RSI, chẳng hạn như phá vỡ một mức giá nhất định, khối lượng giao dịch lớn hơn như tín hiệu nhập cảnh, tăng độ chính xác nhập cảnh.
Chiến lược này thông qua các chỉ số RSI đánh giá quá mua quá bán, để nắm bắt xu hướng. So với các chiến lược theo dõi dừng lỗ truyền thống, có lợi thế trong việc sử dụng các chỉ số để đánh giá thời gian thị trường. Tuy nhiên, các chỉ số RSI có hiện tượng kéo, không thể đánh giá xu hướng đảo chiều, đây là hướng mà chiến lược cần tối ưu hóa. Bằng cách tối ưu hóa tham số, tăng phán đoán xu hướng, động lực dừng lỗ, các phương tiện khác, có thể nâng cao hơn nữa sự ổn định và khả năng sinh lợi của chiến lược.
/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("RSI Etoro Strategy", overlay=true, max_bars_back=2000)
// To use:
// Capital = capital * leverage
// Slippage Ticks: 3, 5 ? (Mainly for spread)
// etoroStopTicks: Set it accordingly to the stock (to corresponds to etoro default of 50 % for exemple...)
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 12, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 1995)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 1995)
// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
length = input( 14 )
overSold = input( 30 )
overBought = input( 70 )
etoroStopTicks = input( 120 )
// 120 because it is approximatively the number of ticks for default SL of 50% at x5 leverage for copper (no fee)...
price = close
vrsi = rsi(price, length)
if (not na(vrsi))
if (crossover(vrsi, overSold))
strategy.entry("RsiLE", strategy.long, comment="RsiLE", when = window())
if (crossunder(vrsi, overBought))
strategy.entry("RsiSE", strategy.short, comment="RsiSE", when = window())
strategy.exit("exit SE", "RsiSE", loss=etoroStopTicks, when = window())
strategy.exit("exit LE", "RsiLE", loss=etoroStopTicks, when = window())
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)