Die Strategie, die von Snehashish, einem Skript-Experten, sorgfältig konzipiert wurde, kombiniert innovativ die Vorteile des Moving Average Convergence Indicators (MACD) und des relativ starken RSI (RSI), um die besten Ein- und Ausstiegspunkte in den Märkten zu identifizieren. Die Methode ist so konzipiert, dass die MACD-Linie genau über die Signallinie übergeht, wenn der RSI vor der 5K-Linie einen Überverkauf anzeigt. Diese Timing sorgt dafür, dass die Strategie die MACD-Kreise nutzt, wenn ein Signal für eine erste Erholung des Post-Shopping-Marktes erscheint.
Für eine Off-Position verwendet die Strategie zwei wichtige Bedingungen, um ein Ausstiegssignal zu senden. Erstens, wenn der MACD-Grad über Null liegt und die MACD-Linie unterhalb der Signallinie durchläuft, endet der Handel, was darauf hindeutet, dass der Aufwärtstrend möglicherweise umgekehrt ist. Zweitens, wenn der RSI vor der 5K-Linie überkauft ist, wird auch ein Ausstiegssignal erzeugt, was darauf hindeutet, dass der Markt möglicherweise den Gipfel erreicht hat und ein Rückgang möglich ist.
Die Snehashish-Methode kombiniert diese technischen Indikatoren geschickt, um den Handel mit einer höheren Erfolgswahrscheinlichkeit zu filtern, indem sie unter bestimmten Bedingungen auf die Bestätigung der MACD- und RSI-Indikatoren wartet. Diese Strategie-Kombination zielt darauf ab, Ein- und Ausstiegspunkte zu optimieren und die Risiken im Zusammenhang mit Marktfluktuationen zu reduzieren, indem sie die Vorteile des Indikators nutzt, um die Profitabilität des Handels zu erhöhen.
Das Kernprinzip der Strategie besteht darin, die beiden technischen Indikatoren MACD und RSI zu kombinieren, um die Wendepunkte des Marktes mit größerer Genauigkeit zu erfassen. Die Strategie tritt in einen Mehrkopfhandel ein, wenn der RSI zeigt, dass der Markt in den letzten paar K-Linien überverkauft ist, und die MACD-Linien anschließend die Signallinie nach oben überqueren. Diese Kombination sorgt dafür, dass die Strategie Positionen eröffnet, wenn die Preisentwicklung erste Anzeichen einer Umkehr zeigt.
Bei einer Brechposition orientiert sich die Strategie an den potenziellen Trendwechselsignalen, die der MACD und der RSI anzeigen. Wenn der MACD-Dreieck über Null liegt und die MACD-Linie nach unten die Signallinie durchquert, wird die Strategie brechen. Darüber hinaus wird eine Brechposition ausgelöst, wenn der RSI zuvor zeigt, dass der Markt überkauft ist.
Insgesamt versucht die Strategie, durch die Kombination der Signale, die von MACD und RSI geliefert werden, Positionen zu eröffnen, wenn ein Trend eine Umkehrung anzeigt, und Positionen zu platzieren, wenn ein Trend beendet werden könnte, um Ein- und Ausstiegspunkte zu optimieren und so die Gesamthandelsleistung zu verbessern.
Um diese Risiken abzumildern, kann man erwägen, andere führende Indikatoren als Filterbedingungen einzuführen, die Parameter für verschiedene Marktbedingungen zu optimieren und geeignete Stop-Loss- und Stop-Stops zu setzen, um das Risiko eines einzelnen Handels zu kontrollieren.
Durch diese Optimierungsmaßnahmen können die risikobereinigten Erträge der Strategie weiter erhöht werden, so dass sie besser an die wechselnden Marktbedingungen angepasst ist.
Die von Snehashish entwickelte Longline-Trading-Strategie kombiniert geschickt die beiden technischen Indikatoren MACD und RSI, um die Wendepunkte des Marktes mit größerer Genauigkeit zu erfassen und die Ein- und Ausstiegszeiten zu optimieren. Durch die Wartezeit auf die Bestätigung eines Überverkaufs durch den RSI und die Überführung der MACD-Linie durch die Signallinie als Positionöffnungssignal kann die Strategie rechtzeitig eintreten, wenn sich zu Beginn der Trendwende Anzeichen ergeben. Die Strategie nutzt außerdem die relative Position der MACD-Rechte und der Signallinie sowie die Überkaufsignale des RSI, um die Positionen rechtzeitig zu schließen, wenn der Trend möglicherweise endet.
Trotz des guten Potenzials der Strategie bestehen Risiken wie übermäßiger Handel in wackligen Märkten, Signalrückstand bei starken Trends usw. Um diese Risiken abzumildern, können Maßnahmen wie die Einführung anderer Indikatoren, optimierte Parameter-Sets, verstärkte Analyse der Marktumgebung und verbesserte Positionsverwaltung in Betracht gezogen werden.
Insgesamt bietet diese Long-Line-Handelsstrategie, die MACD und RSI kombiniert, einen zuverlässigen Rahmen für Investoren, um Marktwendepunkte zu erfassen und den Ausstieg zu optimieren. Mit weiteren Optimierungen und Verbesserungen ist die Strategie in der Lage, ein leistungsfähiges Instrument für Investoren in wechselnden Märkten zu werden, um solide langfristige Renditen zu erzielen.
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end: 2024-03-31 23:59:59
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basePeriod: 15m
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//@version=5
// snehashish 2024
strategy(title='spl Long Strategy', initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0, currency='USD', overlay=true)
//// Stoploss and Take Profit Parameters
// Enable Long Strategy
enable_long_strategy = input.bool(true, title='Enable Long Strategy', group='SL/TP For Long Strategy', inline='1')
long_stoploss_value = input.float(50, title='Stoploss %', minval=0, group='SL/TP For Long Strategy', inline='2')
long_takeprofit_value = input.float(50, title='Take Profit %', minval=0, group='SL/TP For Long Strategy', inline='2')
// Enable Short Strategy
enable_short_strategy = input.bool(true, title='Enable Short Strategy', group='SL/TP For Short Strategy', inline='3')
short_stoploss_value = input.float(50, title='Stoploss %', minval=0, group='SL/TP For Short Strategy', inline='4')
short_takeprofit_value = input.float(50, title='Take Profit %', minval=0, group='SL/TP For Short Strategy', inline='4')
// Date Range
start_date = input.int(1, title='Start Date', minval=1, maxval=31, group='Date Range', inline='1')
start_month = input.int(1, title='Start Month', minval=1, maxval=12, group='Date Range', inline='2')
start_year = input.int(2023, title='Start Year', minval=1800, maxval=3000, group='Date Range', inline='3')
end_date = input.int(1, title='End Date', minval=1, maxval=31, group='Date Range', inline='4')
end_month = input.int(12, title='End Month', minval=1, maxval=12, group='Date Range', inline='5')
end_year = input.int(2077, title='End Year', minval=1800, maxval=3000, group='Date Range', inline='6')
in_date_range = true
//// Indicator Inputs
// RSI
rsi_over_sold = input.int(30, title='Over Sold Level', group='RSI')
rsi_over_bought = input.int(70, title='Over Bought Level', group='RSI')
rsi_length = input.int(14, title='RSI Length', group='RSI')
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
// MACD
fast_ma = input.int(12, title='FastMA Length', group='MACD')
slow_ma = input.int(26, title='SlowMA Length', group='MACD')
signal_length = input.int(9, title='Signal Length', group='MACD')
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, fast_ma, slow_ma, signal_length)
//// Strategy Logic
was_over_sold = ta.barssince(rsi <= rsi_over_sold) <= 10
was_over_bought = ta.barssince(rsi >= rsi_over_bought) <= 10
crossover_bull = ta.crossover(macd_line, signal_line)
crossover_bear = ta.crossunder(macd_line, signal_line)
buy_signal = was_over_sold and crossover_bull and in_date_range
sell_signal = was_over_bought and crossover_bear and in_date_range
// Long Strategy
if (enable_long_strategy and buy_signal)
strategy.entry('Long', strategy.long)
strategy.exit('Long SL/TP', from_entry='Long', stop=strategy.position_avg_price * (1 - long_stoploss_value / 100), limit=strategy.position_avg_price * (1 + long_takeprofit_value / 100))
// Short Strategy
if (enable_short_strategy and sell_signal)
strategy.entry('Short', strategy.short)
strategy.exit('Short SL/TP', from_entry='Short', stop=strategy.position_avg_price * (1 + short_stoploss_value / 100), limit=strategy.position_avg_price * (1 - short_takeprofit_value / 100))