Cette stratégie est une stratégie de trading de bitcoin de session à Londres basée sur les indicateurs techniques MACD et RSI. Elle n'ouvre des positions que pendant la session de Londres, en utilisant le MACD pour déterminer la direction de la tendance et le RSI pour juger des conditions de surachat et de survente.
La session de négociation de Londres est très active sur le marché des changes, avec la participation de la plupart des institutions.
Le MACD peut généralement déterminer la direction de la tendance. Lorsque la ligne rapide traverse au-dessus de la ligne lente, il s'agit d'une croix dorée, indiquant une tendance haussière pour aller long. Lorsque la ligne rapide traverse au-dessous de la ligne lente, il s'agit d'une croix de mort, indiquant une tendance baissière pour aller court. Cette stratégie utilise ce principe pour déterminer la direction de la tendance.
L'indicateur de volatilité peut juger si le marché est suracheté ou survendu. Au-dessus de 70 indique suracheté, tandis qu'en dessous de 30 survendu.
Le plus grand avantage de cette stratégie est qu'elle combine le trading de tendance et le trading rythmique basé sur des conditions de surachat/survente. Lorsque la tendance n'est pas claire, elle peut utiliser le MACD pour juger de la tendance possible; utiliser le RSI pour contrôler les risques et éviter de poursuivre aveuglément les hausses et les baisses de vente sans tendance claire. En outre, cette stratégie n'ouvre des positions que pendant la session de Londres dominée par les institutions, réduisant l'impact des fluctuations de prix irrationnelles.
Le principal risque de cette stratégie est que le MACD, en tant qu'indicateur technique pour les marchés à plage, ne fonctionne pas très bien dans les tendances apparentes. Si confronté à une tendance unidirectionnelle prolongée, les croisements MACD or / mort peuvent souvent échouer. En outre, le RSI peut également échouer lorsqu'il plane à des niveaux élevés ou bas pendant de longues périodes. Pour réduire ces risques, nous pouvons ajuster les paramètres de manière appropriée ou ajouter d'autres filtres pour garantir l'ouverture de positions uniquement sur des signaux à forte probabilité.
Cette stratégie peut être optimisée sous plusieurs aspects:
Ajoutez d'autres filtres techniques comme les bandes de Bollinger et KDJ pour éviter de fausses ruptures.
Ajoutez des mécanismes de prise de profit comme le stop-loss ou l'écart de prix. Prenez du profit pour obtenir plus de profits.
Optimiser les paramètres en ajustant les paramètres MACD et RSI en fonction des différentes conditions du marché.
Ajouter des éléments d'apprentissage automatique, en utilisant des modèles LSTM, etc. pour déterminer la tendance.
Dans l'ensemble, il s'agit d'une stratégie de trading de bitcoins fiable. Elle combine tendance et rythme, filtrant les signaux invalides tout en assurant une rentabilité relativement élevée. Grâce à l'optimisation continue des paramètres et à l'intégration de plus d'indicateurs techniques, cette stratégie peut encore améliorer la stabilité et la rentabilité. Elle convient aux investisseurs ayant une certaine connaissance de la session de Londres, du MACD et des indicateurs techniques RSI.
/*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)