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Stochastischer RSI mit Auto Buy Scalper Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-31 11:34:47
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Übersicht

Diese Strategie zielt darauf ab, eine automatische Buy-in- und Hold-Münzen-Scalper-Handelsstrategie auf der Grundlage der Stochastic RSI und EMA-Technischen Indikatoren umzusetzen.

Strategie Logik

Die Strategie verwendet den RSI-Indikator, um Überkauf- und Überverkaufswerte zu bestimmen, kombiniert mit der Beziehung zwischen den K- und D-Werten des stochastischen RSI, um Kauf- und Verkaufssignale zu generieren.

Es wird ein Kaufsignal auslösen, wenn die stochastische RSI-K-Linie unter 20 liegt und als überverkauft angesehen wird und K über D liegt. Danach entscheidet es, ob es anhand von drei Bedingungen zu verkaufen ist: 1) der Preis steigt um mehr als 1% gefolgt von einer EMA-Umkehrung; 2) die stochastische RSI-K-Linie liegt unter D; 3) der Stop-Loss-Preis erreicht 98,5% des Einstiegspreises.

Darüber hinaus wird auch eine Abwärtswende der kurzfristigen EMA nach einem Aufwärtstrend als Verkaufssignal angesehen.

Vorteile

Die Verwendung des Stochastic RSI für den Eintrittszeitplan ist zuverlässiger und filtert falsche Ausbrüche effektiv.
Durch die Einbeziehung von EMA kann der Trendwechsel besser erkannt werden.
Die Anwendung von Stop-Loss hilft, Verluste effektiv zu kontrollieren.
Wenn Sie Münzen so viel wie möglich halten, reduzieren sich die Handelsfrequenz und die Gebühren.

Risiken

Eine Feinabstimmung der RSI-Parameter kann helfen, zu optimieren.
Ein zu eng eingestellter Stop-Loss kann zu erweiterten Verlusten führen.
Eine falsche Einstellung der EMA-Parameter kann dazu führen, dass der Trend-Wechsel-Timing verfehlt wird.

Optimierungsrichtlinien

Versuche verschiedene Kombinationen von RSI- und stochastischen RSI-Parametern für eine optimale Einstellung.
Versuchen Sie verschiedene Stop-Loss-Prozentsätze, um Verlustverhütung und Pullbacks auszugleichen.
Test der Kombination von langen und kurzen EMAs, um die besten Parameter für die Erfassung von Trendänderungen zu ermitteln.
Überlegen Sie, weitere Indikatoren hinzuzufügen, um die Genauigkeit der Ein- und Ausstiegszeit zu verbessern.

Zusammenfassung

Diese Strategie integriert die Stärken von Stochastic RSI, EMA und anderen Indikatoren und verwendet relativ robuste Methoden zur Bestimmung des Ein- und Ausstiegszeitpunkts. Weitere Verbesserungen der Rentabilität und Stabilität können durch Parameteroptimierung und Risikomanagement erzielt werden.

/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Stochastic RSI W Auto Buy Scalper Scirpt III ", shorttitle="Stoch RSI_III", format=format.price, precision=2)
smoothK = input.int(3, "K", minval=1)
smoothD = input.int(3, "D", minval=1)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = ta.rsi(src, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
plot(k, "K", color=#2962FF)
plot(d, "D", color=#FF6D00)
h0 = hline(80, "Upper Band", color=#787B86)
hline(50, "Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
h1 = hline(20, "Lower Band", color=#787B86)

longStopLoss  = strategy.opentrades.entry_price(0)* (.985)

stochDropping = ta.falling(k,2)
shortSma = ta.sma(hlc3,12)
shorterSma = ta.sma(hlc3,3)
plot(shortSma[3])

shortSmaFlip = (ta.change(shortSma,3)>0) and ta.falling(hlc3,1)
shorterSmaFlip = (ta.change(shorterSma,2)>0) and ta.falling(hlc3,1)
messageSellText ='"type": "sell", "symbol": "BTCUSD", "marketPosition": "{{strategy.market_position}}"'

messageBuyText ='"type": "buy", "symbol": "BTCUSD", "marketPosition": {{strategy.market_position}}"'

fill(h0, h1, color=color.rgb(33, 150, 243, 90), title="Background")

strategy.entry("Tech", strategy.long, when=(strategy.position_size <= 0 and k<17 and k>d),alert_message=messageBuyText)
//original: strategy.close("TL", when=(strategy.position_size >= 0 and (k>90 and k<d)))

takeProfit = hlc3 > strategy.opentrades.entry_price(0)*1.01
//longStopLoss  = strategy.opentrades.entry_price(0)* (.995)

strategy.close("Tech", when=(strategy.position_size >= 0 and (k>90 and k<d and stochDropping)) or close<longStopLoss, comment="rsi or Stop sell",alert_message=messageSellText)
//strategy.close("Tech", when=(strategy.position_size >= 0 and close<longStopLoss), comment="stopLoss sell",alert_message=messageSellText)

strategy.close("Tech", when=(shortSmaFlip and k>20 and takeProfit),comment="Sma after profit",alert_message=messageSellText)

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