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Stratégie de négociation de l'indice de résistance des crocodiles

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-12-07 15:46:57 La date est fixée par le Conseil.
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Résumé

La stratégie de trading de l'Alligator RSI est une stratégie de trading quantitative qui utilise une combinaison de plusieurs moyennes mobiles de l'indice de force relative (RSI) pour déterminer les tendances du marché et générer des signaux de trading.

La logique de la stratégie

La stratégie de trading de l'Alligator RSI utilise trois lignes RSI - 5 périodes, 13 périodes et 34 périodes. La ligne RSI à 5 périodes est appelée la ligne Teeth, la ligne à 13 périodes la ligne Lips et la ligne à 34 périodes la ligne Jaw. Lorsque la ligne Teeth ou Lips traverse au-dessus de la ligne Jaw, un signal long est généré. Lorsque la ligne Teeth ou Lips traverse en dessous de la ligne Jaw, un signal court est déclenché.

La clé réside dans la capture des croisements entre les lignes RSI à court et à long terme pour évaluer la relation entre les tendances à court et à long terme, et identifier les opportunités d'inversion.

Analyse des avantages

La stratégie de trading de l' Alligator RSI présente les avantages suivants:

  1. Capture des renversements de marché, bénéfice des renversements de tendance
  2. Plusieurs RSI MAs confirment les signaux, évitent les faux signaux
  3. Logique simple et facile à comprendre, facile à comprendre et à mettre en œuvre
  4. Paramètres réglables, paramètres réglables
  5. Applicable à tous les marchés et à toutes les périodes, travaux sur différents marchés et périodes

Analyse des risques

La stratégie de trading de l'Alligator RSI comporte également les risques suivants:

  1. Prédisposé à de faux signaux, prédisposé à de faux signaux
  2. Lutte sur les marchés à plage, lutte sur les marchés à plage
  3. Dépenses d'épargne
  4. Réglage des paramètres qui prend du temps
  5. Survente éventuelle, survente éventuelle

Ces risques peuvent être atténués par la combinaison d'indicateurs supplémentaires, l'optimisation des paramètres et l'ajustement approprié du dimensionnement des positions.

Directions d'optimisation

La stratégie de trading de l'Alligator RSI peut être optimisée de la manière suivante:

  1. Combinez d'autres indicateurs techniques comme les bandes de Bollinger, les modèles de chandeliers pour filtrer les faux signaux
  2. Optimiser les paramètres RSI pour trouver la meilleure combinaison de paramètres MA
  3. Ajuster la taille des positions et le stop loss en fonction des conditions du marché
  4. Efficacité des paramètres d'essai pour différents produits et périodes
  5. Incorporer l'apprentissage automatique pour optimiser dynamiquement les paramètres

Conclusion

La stratégie de trading Alligator RSI utilise des croisements RSI MA pour capturer les opportunités d'inversion du marché.

/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("RSI Alligator", overlay=false)

jaws = rsi(close, 34)
teeth = rsi(close, 5)
lips = rsi(close, 13)
plot(jaws, color=blue, title="Jaw")
plot(teeth, color=green, title="Teeth")
plot(lips, color=red, title="Lips")



longCondition = crossover(rsi(close, 13), rsi(close, 34)) and (rsi(close, 5) > rsi(close, 34))
longCondition1 = crossover(rsi(close, 5), rsi(close, 34)) and (rsi(close, 13) > rsi(close, 34))
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (longCondition1)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = crossunder(rsi(close, 13), rsi(close, 34)) and (rsi(close, 5) < rsi(close, 34))
shortCondition1 = crossunder(rsi(close, 5), rsi(close, 34)) and (rsi(close, 13) < rsi(close, 34))
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if (shortCondition1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    
    // === BACKTESTING: EXIT strategy ===
sl_inp = input(10, title='Stop Loss %', type=float)/100
tp_inp = input(90, title='Take Profit %', type=float)/100

stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)

strategy.exit("Stop Loss/Profit", "Long", stop=stop_level, limit=take_level)
Plus de

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