Chiến lược giao dịch Crypto Pullback dựa trên Stochastic RSI và EMA Crossover

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-03-08 16:44:51
Tags:

img

Tổng quan chiến lược

Chiến lược này kết hợp Stochastic RSI và EMA để phát hiện xu hướng và xác minh tín hiệu giao dịch. Khi giá quay trở lại trên EMA20 đến giữa EMA9 và EMA14, và Stochastic RSI nằm dưới mức bán quá mức, một tín hiệu dài được tạo ra; khi giá quay trở lại dưới EMA20 đến giữa EMA9 và EMA14, và Stochastic RSI nằm trên mức mua quá mức, một tín hiệu ngắn được tạo ra.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Sử dụng hàm ta.ema để tính toán 3 EMA với các giai đoạn khác nhau, cụ thể là EMA9, EMA14 và EMA20, để xác định trạng thái xu hướng của giá.
  2. Sử dụng hàm ta.rsi để tính toán chỉ số RSI, sau đó sử dụng hàm ta.stoch để chuyển đổi chỉ số RSI sang chỉ số RSI Stochastic để xác định xem giá có bị mua quá mức hay bán quá mức không.
  3. Khi giá đóng > EMA20 và giá đóng < EMA9 và EMA14, và Stochastic RSI < mức bán quá mức, một tín hiệu dài được kích hoạt và một giao dịch mua được thực hiện.
  4. Khi giá đóng < EMA20 và giá đóng > EMA9 và EMA14, và chỉ số RSI Stochastic > vượt mức mua, một tín hiệu ngắn được kích hoạt và một giao dịch bán được thực hiện.

Ý tưởng cốt lõi của chiến lược này là sử dụng chỉ số RSI chứng khoán để xác định xem sự khôi phục giá trong xu hướng chính (được đại diện bởi EMA20) đã đạt đến một khu vực mua quá mức hoặc bán quá mức thích hợp, trong khi sử dụng EMA nhanh và EMA trung bình để xác minh sức mạnh của sự khôi phục. Nếu giá phá vỡ EMA nhanh và EMA trung bình, sự khôi phục có thể kết thúc và xu hướng có thể đảo ngược, không phù hợp để nhập vào một vị trí. Chỉ khi giá khôi phục giữa EMA9 và EMA14 nó được coi là nhập vào một vị trí theo hướng xu hướng. Phương pháp xác minh đa điều kiện này có thể cải thiện hiệu quả chất lượng tín hiệu và giảm đánh giá sai.

Ưu điểm chiến lược

  1. Kết hợp các chỉ số xu hướng (EMA) và chỉ số dao động (RSI) để nắm bắt tốt hơn xu hướng và thời gian mua quá mức / bán quá mức.
  2. Sử dụng chỉ số RSI Stochastic, có hai lợi thế so với chỉ số RSI ban đầu: một là tăng độ mượt mà của chỉ số và một là tránh chỉ số bám vào các giá trị cực trong một thời gian dài.
  3. Xác minh nhiều điều kiện có thể lọc hiệu quả nhiều tín hiệu sai và cải thiện độ tin cậy của tín hiệu.
  4. Logic mã là rõ ràng và đơn giản, dễ hiểu và sửa đổi, và có thể được sử dụng như một mẫu cho người mới bắt đầu học.

Rủi ro chiến lược

  1. Không phù hợp với thị trường bên, bởi vì các EMA thường xuyên vượt qua, có thể tạo ra nhiều tín hiệu sai.
  2. Nếu xu hướng rất mạnh và giá tăng hoặc giảm một bên, chiến lược này sẽ bỏ lỡ nhiều cơ hội vì sự hồi phục rất nông.
  3. Việc lựa chọn các thông số EMA có tác động lớn đến chiến lược và cần phải được điều chỉnh riêng cho các giống và thời gian khác nhau.
  4. Các thông số RSI Stochastic cũng cần phải được điều chỉnh theo tình hình thực tế, và các giá trị mặc định hiện tại có thể không hoạt động tốt trên một số giống.

Hướng dẫn tối ưu hóa

  1. Xem xét việc giới thiệu chỉ số ATR để điều chỉnh năng động mức mua quá mức và mức bán quá mức để thích nghi với các mức biến động khác nhau.
  2. Thêm thêm các EMA với các khoảng thời gian khác nhau để mô tả chính xác hơn vị trí của việc khôi phục giá.
  3. Đặt lỗ và lấy lợi nhuận cũng phải được xem xét, sử dụng tỷ lệ dừng lỗ hoặc ATR dừng lỗ, và dừng lỗ để bảo vệ lợi nhuận.
  4. Các mô hình nến như các thanh chân và mô hình ngập có thể được sử dụng để hỗ trợ đánh giá sự đảo ngược xu hướng như các điều kiện bổ sung để cải thiện độ chính xác.

Tóm lại

Chiến lược này sử dụng chỉ số RSI Stochastic kết hợp với xác minh đa điều kiện EMA để kiểm soát rủi ro một cách hiệu quả trong khi nắm bắt sự đảo ngược xu hướng. Ý tưởng tổng thể rất đơn giản và dễ hiểu, phù hợp cho người mới bắt đầu học và sử dụng. Tuy nhiên, chính chiến lược cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như hiệu suất kém trong thị trường bên cạnh, không đủ hiểu biết về chuyển động xu hướng, v.v., cần phải được điều chỉnh linh hoạt theo tình hình thực tế. Trong tương lai, cũng có thể xem xét tối ưu hóa và cải thiện chiến lược từ các khía cạnh như các thông số năng động, xác minh chỉ số nhiều hơn và quản lý tiền để có được lợi nhuận mạnh mẽ hơn. Nói chung, chiến lược này có thể phục vụ như một mẫu cơ bản có thể được sửa đổi và mở rộng, và là một điểm khởi đầu và học tập tốt.


/*backtest
start: 2023-03-02 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Crypto-EMA_Pullback=-", overlay=true,initial_capital = 10000000,default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10.0, pyramiding = 10)

// Inputs
lengthRsi = input(14, title="RSI Length")
k = input(3, title="Stoch %K")
d = input(3, title="Stoch %D")
lengthStoch = input(14, title="Stochastic RSI Length")
overSold = input(25, title="Oversold Level")
overBought = input(85, title="Overbought Level")
emaFastLength = input(9, title="Fast EMA Length")
emaMediumLength = input(14, title="Medium EMA Length")
emaSlowLength = input(20, title="Slow EMA Length")

// Calculating EMAs
emaFast = ta.ema(close, emaFastLength)
emaMedium = ta.ema(close, emaMediumLength)
emaSlow = ta.ema(close, emaSlowLength)

// Calculating the RSI and Stoch RSI
rsi = ta.rsi(close, lengthRsi)
stochRsiK = ta.sma(ta.stoch(rsi, rsi, rsi, lengthStoch), k)
stochRsiD = ta.sma(stochRsiK, d)

// Entry Conditions
bullishCondition = close > emaSlow and close < emaFast and close < emaMedium and stochRsiK < overSold
bearishCondition = close < emaSlow and close > emaFast and close > emaMedium and stochRsiK > overBought

// Strategy Execution
if (bullishCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (bearishCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Plotting
plot(emaFast, color=color.blue, title="Fast EMA")
plot(emaMedium, color=color.orange, title="Medium EMA")
plot(emaSlow, color=color.red, title="Slow EMA")
hline(overSold, "Oversold", color=color.green)
hline(overBought, "Overbought", color=color.red)


Thêm nữa