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London MACD RSI Bitcoin-Handelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 23.11.2023
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Übersicht

Diese Strategie ist eine London-Sitzung Bitcoin-Handelsstrategie, die auf den technischen Indikatoren MACD und RSI basiert. Sie eröffnet nur Positionen während der London-Sitzung, wobei MACD verwendet wird, um die Trendrichtung und RSI zu bestimmen, um überkaufte und überverkaufte Bedingungen zu beurteilen. Die Strategie eignet sich für den mittelfristigen und kurzfristigen Bitcoin-Handel.

Grundsätze

Handelssitzung in London

Die Londoner Handelssitzung ist sehr aktiv auf dem Devisenmarkt, an der die meisten Institutionen teilnehmen.

MACD wird den Trend bestimmen

Der MACD kann im Allgemeinen die Trendrichtung bestimmen. Wenn die schnelle Linie über die langsame Linie geht, ist es ein goldenes Kreuz, das einen Aufwärtstrend anzeigt, der lang geht. Wenn die schnelle Linie unter die langsame Linie geht, ist es ein Todeskreuz, das einen Abwärtstrend anzeigt, der kurz geht. Diese Strategie nutzt dieses Prinzip, um die Trendrichtung zu bestimmen.

RSI zur Beurteilung von Überkauft/Überverkauft

Der RSI kann beurteilen, ob der Markt überkauft oder überverkauft ist. Über 70 zeigt überkauft, unter 30 aber überverkauft an. Diese Strategie verwendet dies, um Stop-Loss-Ausgangspunkte zu setzen.

Analyse der Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass sie Trendhandel und Rhythmushandel auf der Grundlage von Überkauf/Überverkaufskonditionen kombiniert. Wenn der Trend unklar ist, kann sie MACD verwenden, um den möglichen Trend zu beurteilen; RSI verwenden, um Risiken zu kontrollieren und ohne einen klaren Trend zu verhindern, dass sie ohne einen klaren Trend blind nach Steigen und Fallen jagen. Darüber hinaus eröffnet diese Strategie nur Positionen während der von Institutionen dominierten Londoner Sitzung, wodurch die Auswirkungen irrationaler Kursschwankungen reduziert werden.

Risikoanalyse

Das Hauptrisiko dieser Strategie besteht darin, dass der MACD als technischer Indikator für Bereichsgebundene Märkte bei offensichtlichen Trends nicht sehr gut funktioniert. Wenn er mit einem längeren einseitigen Trend konfrontiert ist, können die MACD-Gold/Tod-Kreuzungen häufig scheitern. Darüber hinaus kann der RSI auch scheitern, wenn er über längere Zeiträume auf hohen oder niedrigen Niveaus schwebt. Um diese Risiken zu reduzieren, können wir Parameter angemessen anpassen oder andere Filter hinzufügen, um sicherzustellen, dass nur Positionen mit hoher Wahrscheinlichkeit geöffnet werden.

Optimierung

Diese Strategie kann in mehreren Aspekten optimiert werden:

Hinzu kommen andere technische Filter wie Bollinger-Bänder und KDJ, um falsche Ausbrüche zu vermeiden.
Profit-taking-Mechanismen wie Trailing Stop Loss oder Price Gap nehmen Profit ein, um mehr Profit zu erzielen.
Optimierung der Parameter durch Anpassung der MACD- und RSI-Parameter an die unterschiedlichen Marktbedingungen.
Hinzufügen von Machine Learning-Elementen, mit Hilfe von LSTM-Modellen usw., um den Trend zu bestimmen.

Schlussfolgerung

Insgesamt ist dies eine zuverlässige London-Sitzung Bitcoin-Handelsstrategie. Es kombiniert Trend und Rhythmus, Filterung aus ungültigen Signalen bei gleichzeitiger Sicherstellung einer relativ hohen Rentabilität. Durch die kontinuierliche Optimierung von Parametern und die Integration von mehr technischen Indikatoren kann diese Strategie die Stabilität und Rentabilität weiter verbessern. Es eignet sich für Anleger mit einiger Kenntnis der London-Sitzung, MACD und RSI-Technischen Indikatoren.

/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-11-22 08:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("London MACD RSI Strategy -1H BTC", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = input(6, title="London Session Start Hour")
london_session_start_minute = input(59, title="London Session Start Minute")
london_session_end_hour = input(15, title="London Session End Hour")
london_session_end_minute = input(59, title="London Session End Minute")

// Define MACD settings
fastLength = input(12, title="Fast Length")
slowLength = input(26, title="Slow Length")
signalSMA = input(9, title="Signal SMA")

// RSI settings
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input(65, title="RSI Overbought")
rsiOversold = input(35, title="RSI Oversold")

// Calculate MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSMA)

// Calculate RSI
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Filter for London session
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp

// Long and Short Conditions
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and rsi < rsiOversold and in_london_session
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and rsi > rsiOverbought and in_london_session

// Strategy entries and exits
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

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