Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Strategi Divergensi RSI

Strategi Divergensi RSI

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-02-21 11:43:24
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi Divergensi RSI menggunakan Indeks Kekuatan Relatif (RSI) untuk mengidentifikasi potensi pembalikan harga dengan menemukan perbedaan antara pergerakan harga dan tren RSI.

Divergensi Bullish: Terjadi ketika harga mencapai titik terendah baru sementara RSI tidak, menandakan momentum menurun yang melemah dan potensi pembalikan ke atas.

Divergensi Bearish: Terjadi ketika harga membuat tinggi baru sementara RSI tidak, menunjukkan penurunan momentum naik dan potensi pembalikan ke bawah.

Strategi ini menggabungkan tingkat RSI overbought dan oversold untuk mengoptimalkan titik masuk dan keluar, bertujuan untuk menangkap pembalikan pasar untuk meningkatkan akurasi dan profitabilitas perdagangan.

Logika Strategi

Strategi RSI Divergence didasarkan pada penilaian utama berikut:

  1. Menghitung nilai RSI: Menghitung RSI dalam kisaran 0-100 berdasarkan rata-rata keuntungan dan rata-rata kerugian selama periode tertentu.

  2. Mengidentifikasi Overbought/Oversold: RSI di atas tingkat overbought (misalnya 70) menunjukkan overbought; RSI di bawah tingkat oversold (misalnya 30) menunjukkan oversold.

  3. Deteksi Divergensi: Periksa apakah pergerakan harga terbaru konsisten dengan pergerakan RSI. Jika harga membuat tinggi / rendah baru tetapi RSI tidak, itu menunjukkan divergensi.

  4. Kombinasi Entry/Exit: Divergensi bullish dengan sinyal RSI oversold masuk panjang. Divergensi bearish dengan sinyal RSI overbought masuk pendek.

  5. Set Profit Target/Stop Loss: Tutup posisi untuk keuntungan ketika RSI kembali memasuki zona overbought/oversold.

Dengan membandingkan fluktuasi harga dan perubahan RSI untuk mengukur kekuatan pasar, strategi ini bertujuan untuk mendapatkan keuntungan dari inefisiensi pasar.

Keuntungan

Strategi Divergensi RSI memiliki keuntungan berikut:

  1. Catch Reversals: Sangat baik dalam mendeteksi perbedaan antara harga dan RSI untuk mengidentifikasi pembalikan kelelahan.

  2. Optimalkan dengan Level Overbought/Oversold: Menggabungkan intrinsik overbought/oversold dalam RSI membantu menyempurnakan entri dan keluar.

  3. Sederhana dan Mudah Diimplementasikan: Logika yang relatif sederhana dan pengaturan parameter membuat strategi ini intuitif untuk dipahami dan diimplementasikan.

  4. Versatilitas yang luas: Berlaku pada berbagai produk seperti CFD, crypto dan saham untuk adopsi yang luas.

  5. Peningkatan Profitabilitas: Pendekatan sistematis menghasilkan penarikan yang lebih rendah untuk pengembalian jangka panjang yang stabil.

Risiko

Strategi divergensi RSI juga membawa risiko berikut:

  1. Risiko sinyal palsu: Perbedaan tidak pasti membalikkan atau mempertahankan - risiko bertindak atas sinyal palsu.

  2. Kesulitan Optimasi Parameter: Hasilnya sensitif terhadap periode RSI, tingkat overbought / oversold dll yang membutuhkan pengujian yang ketat.

  3. Kondisi pasar yang luar biasa: Strategi cenderung gagal ketika pasar melonjak secara tidak teratur atau pengaturan terlalu banyak digunakan.

  4. Indikator Lagging: Indikator teknis seperti RSI umumnya tertinggal dan tidak dapat menentukan titik pembalikan dengan tepat.

Pengendalian risiko yang ketat, parameter adaptif dan analisis gabungan dengan faktor lain dapat mengurangi risiko sampai batas tertentu.

Peluang Peningkatan

Strategi RSI Divergensi dapat dioptimalkan lebih lanjut melalui:

  1. Pengujian Nilai Masuk RSI: Pengujian kembali periode pencarian RSI yang berbeda untuk menemukan parameter ideal.

  2. Menggabungkan Indikator Lainnya: Menambahkan pertemuan dari MACD, KD dll meningkatkan akurasi sinyal.

  3. Teknik Stop Loss Lebih Banyak: Lengkapi target stop loss keuntungan keluar dengan metode seperti stop loss amplop rata-rata bergerak.

  4. Adaptabilitas produk yang lebih luas: Mengubah parameter untuk keselarasan strategi yang lebih baik dengan lebih banyak jenis produk seperti komoditas.

  5. Menerapkan Deep Learning: Gunakan model Deep Learning seperti RNN untuk menilai divergensi RSI dan memprediksi harga.

Kesimpulan

Divergensi RSI menangkap peluang pembalikan rata-rata dengan membandingkan dinamika harga terhadap arus RSI. Strategi yang sederhana dan kuat bekerja di seluruh kelas aset untuk pembalikan jangka pendek yang dapat diskalakan dan kelebihan pengembalian.

/*backtest
start: 2024-02-13 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("RSI Divergence Strategy", overlay=true)

// RSI Parameters
rsiLength = input(14, "RSI Length")
overboughtLevel = input(70, "Overbought Level")
oversoldLevel = input(30, "Oversold Level")
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)

// Divergence detection
priceLow = ta.lowest(low, rsiLength)
priceHigh = ta.highest(high, rsiLength)
rsiLow = ta.lowest(rsiValue, rsiLength)
rsiHigh = ta.highest(rsiValue, rsiLength)

bullishDivergence = low < priceLow[1] and rsiValue > rsiLow[1]
bearishDivergence = high > priceHigh[1] and rsiValue < rsiHigh[1]

// Strategy Conditions
longEntry = bullishDivergence and rsiValue < oversoldLevel
longExit = rsiValue > overboughtLevel
shortEntry = bearishDivergence and rsiValue > overboughtLevel
shortExit = rsiValue < oversoldLevel

// ENTER_LONG Condition
if (longEntry)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

// EXIT_LONG Condition
if (longExit)
    strategy.close("Long Entry")

// ENTER_SHORT Condition
if (shortEntry)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)

// EXIT_SHORT Condition
if (shortExit)
    strategy.close("Short Entry")
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi