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El RSI MACD de Londres estrategia de negociación de Bitcoin

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-27 15:44:29
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Resumen general

Esta estrategia es una estrategia de negociación de bitcoin de sesión de Londres basada en los indicadores técnicos MACD y RSI. Solo abre posiciones durante la sesión de Londres, utilizando MACD para determinar la dirección de la tendencia y RSI para juzgar las condiciones de sobrecompra y sobreventa. La estrategia es adecuada para el comercio de bitcoin a medio y corto plazo.

Principios

Sesión de negociación de Londres

La sesión de negociación de Londres es muy activa en el mercado de divisas, con la participación de la mayoría de las instituciones.

El MACD determinará la tendencia

El MACD generalmente puede determinar la dirección de la tendencia. Cuando la línea rápida cruza por encima de la línea lenta, es una cruz de oro, lo que indica una tendencia alcista para ir largo. Cuando la línea rápida cruza por debajo de la línea lenta, es una cruz de muerte, lo que indica una tendencia bajista para ir corto. Esta estrategia utiliza este principio para determinar la dirección de la tendencia.

Indicador de rendimiento para juzgar sobrecomprado/sobrevendido

El RSI puede juzgar si el mercado está sobrecomprado o sobrevendido. Por encima de 70 indica sobrecomprado, mientras que por debajo de 30 sobrevendido.

Análisis de ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia es que combina el comercio de tendencia y el comercio de ritmo basado en condiciones de sobrecompra / sobreventa. Cuando la tendencia no está clara, puede usar el MACD para juzgar la posible tendencia; usar el RSI para controlar los riesgos y evitar perseguir aumentos y vender caídas ciegamente sin una tendencia clara. Además, esta estrategia solo abre posiciones durante la sesión de Londres dominada por instituciones, reduciendo el impacto de las fluctuaciones irracionales de precios.

Análisis de riesgos

El principal riesgo de esta estrategia es que el MACD, como indicador técnico para mercados de rango, no funciona muy bien en tendencias aparentes. Si se enfrenta a una tendencia unidireccional prolongada, los cruces de oro / muerte del MACD pueden fallar con frecuencia. Además, el RSI también puede fallar cuando se mueve en niveles altos o bajos durante períodos prolongados. Para reducir estos riesgos, podemos ajustar adecuadamente los parámetros o agregar otros filtros para garantizar que las posiciones se abran solo en señales de alta probabilidad.

Optimización

Esta estrategia puede optimizarse en varios aspectos:

  1. Añadir otros filtros técnicos como las bandas de Bollinger y KDJ para evitar falsas rupturas.

  2. Agregue mecanismos de toma de ganancias como el stop loss o la brecha de precios. Tome ganancias para obtener más ganancias.

  3. Optimizar los parámetros ajustando los parámetros MACD y RSI para adaptarse a las diferentes condiciones del mercado.

  4. Añadir elementos de aprendizaje automático, utilizando modelos LSTM, etc. para determinar la tendencia.

Conclusión

En general, esta es una estrategia de negociación de bitcoin confiable de la sesión de Londres. Combina tendencia y ritmo, filtrando señales inválidas al tiempo que garantiza una rentabilidad relativamente alta. A través de la optimización continua de parámetros e integrando más indicadores técnicos, esta estrategia puede mejorar aún más la estabilidad y la rentabilidad.


/*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)


Más.