Chiến lược giao dịch RSI Alligator


Ngày tạo: 2023-12-07 15:46:57 sửa đổi lần cuối: 2023-12-07 15:46:57
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 863
1
tập trung vào
1619
Người theo dõi

Chiến lược giao dịch RSI Alligator

Tổng quan

Chiến lược giao dịch cá sấu RSI là một chiến lược giao dịch định lượng sử dụng kết hợp nhiều đường trung bình của chỉ số tương đối mạnh ((RSI) để đánh giá xu hướng thị trường và phát ra tín hiệu giao dịch. Chiến lược này lấy nguyên tắc săn cá sấu, giao dịch khi đường RSI ngắn xuyên qua đường RSI dài.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược giao dịch RSI cá mập sử dụng ba đường trung bình RSI cùng lúc vào ngày 5, 13 và 34. Trong đó, đường RSI 5 ngày được gọi là đường răng cưa, đường 13 ngày được gọi là đường răng cưa và đường 34 ngày được gọi là đường răng cưa.

Điều quan trọng trong chiến lược giao dịch là nắm bắt sự giao thoa của đường RSI ngắn hạn với đường RSI dài hạn để đánh giá mối quan hệ giữa xu hướng ngắn hạn và xu hướng dài hạn của thị trường, tìm kiếm cơ hội đảo ngược. Khi đường RSI ngắn hạn giao thoa đường RSI dài hạn, điều này cho thấy giá ngắn hạn đã bị đảo ngược, khi đó chiếm vị trí ngược lại, có thể hưởng lợi từ sự đảo ngược xu hướng dài hạn sắp xảy ra.

Phân tích lợi thế chiến lược

Chiến lược giao dịch cá mập RSI có những lợi thế sau:

  1. Lợi nhuận từ sự đảo ngược xu hướng
  2. Sử dụng nhiều tín hiệu xác nhận đường trung bình RSI, tránh các tín hiệu sai
  3. Logic giao dịch đơn giản, dễ hiểu và dễ thực hiện
  4. Các tham số có thể điều chỉnh
  5. Thích ứng với các thị trường và khoảng thời gian khác nhau

Phân tích rủi ro

Chiến lược giao dịch cá mập RSI cũng có những rủi ro sau:

  1. Tạo ra các tín hiệu sai, prone to false signals
  2. Không thể lọc các cuộc đấu tranh trong các thị trường có giới hạn phạm vi
  3. Có thể rút lớn, drawdowns có khả năng lớn
  4. Điều chỉnh tham số tốn thời gian
  5. Giao dịch thường xuyên, có khả năng vượt quá

Những rủi ro này có thể được giảm thiểu bằng cách kết hợp các chỉ số khác, các tham số tối ưu hóa và điều chỉnh đúng quy mô nắm giữ.

Hướng tối ưu hóa chiến lược

Chiến lược giao dịch cá mập RSI có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:

  1. Kết hợp các chỉ số kỹ thuật khác, chẳng hạn như dải Brin, hình dạng K, v.v., để lọc tín hiệu sai
  2. Tối ưu hóa các tham số RSI để tìm ra sự kết hợp tốt nhất của các tham số đường trung bình
  3. Điều chỉnh quy mô và vị trí dừng lỗ theo tình trạng thị trường
  4. Kiểm tra hiệu quả của các tham số cho các loại giao dịch và chu kỳ thời gian khác nhau
  5. Thêm thuật toán học máy, tham số tối ưu hóa thời gian thực

Tóm tắt

Chiến lược giao dịch RSI cá mập sử dụng nhiều RSI đồng bằng để nắm bắt cơ hội đảo ngược thị trường. Nó đơn giản và thực tế, phù hợp với giao dịch tự động, nhưng cũng có một số nhược điểm. Bằng cách tối ưu hóa tham số và kết hợp các chỉ số, chiến lược này có thể được tăng cường để trở thành một chiến lược giao dịch thuật toán có lợi nhuận ổn định.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("RSI Alligator", overlay=false)

jaws = rsi(close, 34)
teeth = rsi(close, 5)
lips = rsi(close, 13)
plot(jaws, color=blue, title="Jaw")
plot(teeth, color=green, title="Teeth")
plot(lips, color=red, title="Lips")



longCondition = crossover(rsi(close, 13), rsi(close, 34)) and (rsi(close, 5) > rsi(close, 34))
longCondition1 = crossover(rsi(close, 5), rsi(close, 34)) and (rsi(close, 13) > rsi(close, 34))
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (longCondition1)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = crossunder(rsi(close, 13), rsi(close, 34)) and (rsi(close, 5) < rsi(close, 34))
shortCondition1 = crossunder(rsi(close, 5), rsi(close, 34)) and (rsi(close, 13) < rsi(close, 34))
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if (shortCondition1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    
    // === BACKTESTING: EXIT strategy ===
sl_inp = input(10, title='Stop Loss %', type=float)/100
tp_inp = input(90, title='Take Profit %', type=float)/100

stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)

strategy.exit("Stop Loss/Profit", "Long", stop=stop_level, limit=take_level)