Artikel ini memperkenalkan strategi perdagangan mata wang kripto frekuensi tinggi yang menggabungkan persilangan TrippleMACD dengan Indeks Kekuatan Relatif (RSI). Strategi ini menggunakan tiga set penunjuk MACD dengan parameter yang berbeza dan purata garis isyarat mereka, sambil juga menggabungkan penunjuk RSI untuk menentukan masa beli dan jual yang optimum. Strategi ini direka untuk perdagangan automatik pada jangka masa 1 minit, hanya mempertimbangkan perdagangan panjang. Di samping itu, strategi ini menggunakan regresi linear untuk mengenal pasti fasa penyatuan di pasaran, mengelakkan perdagangan semasa keadaan pasaran yang bergelombang.
Inti dari strategi ini adalah menggunakan tiga set penunjuk MACD dengan parameter yang berbeza untuk menangkap isyarat trend pada pelbagai skala masa. Dengan rata-rata garis isyarat ketiga-tiga penunjuk MACD ini, bunyi bising dapat dihaluskan dengan berkesan, memberikan isyarat perdagangan yang lebih boleh dipercayai. Pada masa yang sama, penunjuk RSI digunakan untuk mengesahkan kekuatan trend kenaikan. Strategi ini menghasilkan isyarat beli hanya apabila ketiga-tiga penunjuk MACD menunjukkan isyarat kenaikan dan penunjuk RSI juga mengesahkan kekuatan trend kenaikan.
Selain itu, strategi menggunakan regresi linear untuk mengenal pasti fasa penyatuan di pasaran. Dengan mengira nisbah panjang bayangan atas dan bawah kepada panjang badan lilin, dapat ditentukan sama ada pasaran semasa berada dalam keadaan penyatuan. Jika panjang bayangan atas dan bawah lebih daripada dua kali panjang badan, pasaran dianggap berada dalam fasa penyatuan, dan strategi akan mengelakkan perdagangan dalam masa ini.
Analisis pelbagai jangka masa: Dengan menggunakan tiga set penunjuk MACD dengan parameter yang berbeza, strategi dapat menangkap isyarat trend pada pelbagai skala masa, meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan perdagangan.
Penghapusan isyarat: Purata garis isyarat ketiga-tiga penunjuk MACD secara berkesan menghapuskan bunyi bising, mengelakkan isyarat yang mengelirukan yang mungkin dihasilkan oleh satu penunjuk.
Pengesahan trend: Memasukkan penunjuk RSI untuk mengesahkan kekuatan trend menaik meningkatkan kebolehpercayaan isyarat perdagangan.
Pengenalan penyatuan: Menggunakan regresi linear untuk mengenal pasti fasa penyatuan di pasaran membolehkan strategi untuk mengelakkan perdagangan semasa keadaan pasaran yang bergelora, mengurangkan risiko strategi.
Perdagangan automatik: Strategi ini direka untuk perdagangan automatik dalam jangka masa 1 minit, yang membolehkan tindak balas cepat terhadap perubahan pasaran dan pelaksanaan perdagangan yang cekap.
Pengoptimuman parameter: Strategi melibatkan beberapa parameter, seperti tempoh garis cepat dan perlahan tiga penunjuk MACD dan tempoh penunjuk RSI. Pilihan parameter ini mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi strategi. Jika parameter tidak dioptimumkan dengan betul, prestasi strategi mungkin menurun.
Risiko overfitting: Strategi mungkin berfungsi dengan baik pada data sejarah tertentu tetapi mungkin gagal menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran dalam aplikasi sebenar, yang membawa kepada kegagalan strategi.
Peristiwa angsa hitam: Strategi ini terutamanya bergantung kepada penunjuk teknikal dan mungkin tidak bertindak balas dengan mencukupi terhadap peristiwa asas yang penting, yang boleh membawa kepada prestasi yang buruk dalam keadaan pasaran yang melampau.
Penyesuaian parameter dinamik: Sesuaikan parameter dalam strategi secara dinamik, seperti tempoh garis cepat dan perlahan penunjuk MACD dan tempoh penunjuk RSI, berdasarkan perubahan dalam keadaan pasaran untuk menyesuaikan diri dengan persekitaran pasaran yang berbeza.
Memasukkan penunjuk tambahan: Sebagai tambahan kepada penunjuk MACD dan RSI yang sedia ada, pertimbangkan untuk memasukkan penunjuk teknikal lain, seperti Bollinger Bands dan purata bergerak, untuk meningkatkan keakuran dan kebolehpercayaan isyarat perdagangan.
Pengoptimuman pengurusan risiko: Melaksanakan langkah pengurusan risiko yang lebih komprehensif dalam strategi, seperti pengendalian stop-loss dan kedudukan dinamik, untuk mengurangkan risiko keseluruhan strategi.
Pengoptimuman pembelajaran mesin: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin, seperti rangkaian saraf dan mesin vektor sokongan, untuk mengoptimumkan parameter strategi dan peraturan perdagangan, meningkatkan kebolehsesuaian dan ketahanan strategi.
Artikel ini memperkenalkan strategi perdagangan mata wang kripto frekuensi tinggi yang menggabungkan persilangan TrippleMACD dengan penunjuk RSI. Strategi ini menggunakan tiga set penunjuk MACD dengan parameter yang berbeza dan penunjuk RSI untuk menjana isyarat perdagangan yang boleh dipercayai sambil menggunakan regresi linear untuk mengenal pasti fasa penyatuan di pasaran, mengelakkan perdagangan semasa keadaan pasaran yang berbelit-belit. Keuntungan strategi ini terletak pada analisis pelbagai jangka masa, pelunturan isyarat, pengesahan trend penyatuan, dan pengenalan perdagangan automatik. Walau bagaimanapun, ia juga menghadapi risiko perdagangan seperti pengoptimuman parameter, overfit, dan peristiwa angsa hitam.
/*backtest start: 2024-02-01 00:00:00 end: 2024-02-29 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 //indicator("Triplle",shorttitle="Triplle MACD", overlay=true, scale = scale.none) //indicator("Triplle","TrippleMACD",true) strategy(title="TrippleMACD", shorttitle="TrippleMACD + RSI strategy", format=format.price, precision=4, overlay=true) // RSI ma(source, length, type) => switch type "SMA" => ta.sma(source, length) "Bollinger Bands" => ta.sma(source, length) "EMA" => ta.ema(source, length) "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length) "WMA" => ta.wma(source, length) "VWMA" => ta.vwma(source, length) rsiLengthInput = input.int(14, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings") rsiSourceInput = input.source(close, "Source", group="RSI Settings") maTypeInput = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "Bollinger Bands", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA Settings") maLengthInput = input.int(14, title="MA Length", group="MA Settings") bbMultInput = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="BB StdDev", group="MA Settings") showDivergence = input.bool(false, title="Show Divergence", group="RSI Settings") up = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput) down = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput) rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down)) rsiMA = ma(rsi, maLengthInput, maTypeInput) isBB = maTypeInput == "Bollinger Bands" //rsiPlot = plot(rsi, "RSI", color=#7E57C2) //plot(rsiMA, "RSI-based MA", color=color.yellow) //rsiUpperBand = hline(70, "RSI Upper Band", color=#787B86) //midline = hline(50, "RSI Middle Band", color=color.new(#787B86, 50)) //rsiLowerBand = hline(30, "RSI Lower Band", color=#787B86) //fill(rsiUpperBand, rsiLowerBand, color=color.rgb(126, 87, 194, 90), title="RSI Background Fill") bbUpperBand = plot(isBB ? rsiMA + ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Upper Bollinger Band", color=color.green) bbLowerBand = plot(isBB ? rsiMA - ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Lower Bollinger Band", color=color.green) //fill(bbUpperBand, bbLowerBand, color= isBB ? color.new(color.green, 90) : na, title="Bollinger Bands Background Fill") //midLinePlot = plot(50, color = na, editable = false, display = display.none) //fill(rsiPlot, midLinePlot, 100, 70, top_color = color.new(color.green, 0), bottom_color = color.new(color.green, 100), title = "Overbought Gradient Fill") //fill(rsiPlot, midLinePlot, 30, 0, top_color = color.new(color.red, 100), bottom_color = color.new(color.red, 0), title = "Oversold Gradient Fill") // Divergence lookbackRight = 5 lookbackLeft = 5 rangeUpper = 60 rangeLower = 5 bearColor = color.red bullColor = color.green textColor = color.white noneColor = color.new(color.white, 100) plFound = na(ta.pivotlow(rsi, lookbackLeft, lookbackRight)) ? false : true phFound = na(ta.pivothigh(rsi, lookbackLeft, lookbackRight)) ? false : true _inRange(cond) => bars = ta.barssince(cond == true) rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper //------------------------------------------------------------------------------ // Regular Bullish // rsi: Higher Low rsiHL = rsi[lookbackRight] > ta.valuewhen(plFound, rsi[lookbackRight], 1) and _inRange(plFound[1]) // Price: Lower Low priceLL = low[lookbackRight] < ta.valuewhen(plFound, low[lookbackRight], 1) bullCondAlert = priceLL and rsiHL and plFound bullCond = showDivergence and bullCondAlert // plot( // plFound ? rsi[lookbackRight] : na, // offset=-lookbackRight, // title="Regular Bullish", // linewidth=2, // color=(bullCond ? bullColor : noneColor) // ) // plotshape( // bullCond ? rsi[lookbackRight] : na, // offset=-lookbackRight, // title="Regular Bullish Label", // text=" Bull ", // style=shape.labelup, // location=location.absolute, // color=bullColor, // textcolor=textColor // ) //------------------------------------------------------------------------------ // Regular Bearish // rsi: Lower High rsiLH = rsi[lookbackRight] < ta.valuewhen(phFound, rsi[lookbackRight], 1) and _inRange(phFound[1]) // Price: Higher High priceHH = high[lookbackRight] > ta.valuewhen(phFound, high[lookbackRight], 1) bearCondAlert = priceHH and rsiLH and phFound bearCond = showDivergence and bearCondAlert // plot( // phFound ? rsi[lookbackRight] : na, // offset=-lookbackRight, // title="Regular Bearish", // linewidth=2, // color=(bearCond ? bearColor : noneColor) // ) // plotshape( // bearCond ? rsi[lookbackRight] : na, // offset=-lookbackRight, // title="Regular Bearish Label", // text=" Bear ", // style=shape.labeldown, // location=location.absolute, // color=bearColor, // textcolor=textColor // ) // END RSI // Getting inputs stopLuse = input(1.040) fast_length = input(title = "Fast Length", defval = 5) slow_length = input(title = "Slow Length", defval = 8) fast_length2 = input(title = "Fast Length2", defval = 13) slow_length2 = input(title = "Slow Length2", defval = 21) fast_length3 = input(title = "Fast Length3", defval = 34) slow_length3 = input(title = "Slow Length3", defval = 144) fast_length4 = input(title = "Fast Length3", defval = 68) slow_length4 = input(title = "Slow Length3", defval = 288) src = input(title = "Source", defval = close) signal_length2 = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 200, defval = 11) signal_length = input.int(title = "Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 50, defval = 9) sma_source = input.string(title = "Oscillator MA Type", defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"]) sma_signal = input.string(title = "Signal Line MA Type", defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"]) // Calculating fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length) slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length) fast_ma2 = sma_source == "SMA2" ? ta.sma(src, fast_length2) : ta.ema(src, fast_length2) slow_ma2 = sma_source == "SMA2" ? ta.sma(src, slow_length2) : ta.ema(src, slow_length2) fast_ma3 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, fast_length3) : ta.ema(src, fast_length3) slow_ma3 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, slow_length3) : ta.ema(src, slow_length3) fast_ma4 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, fast_length3) : ta.ema(src, fast_length3) slow_ma4 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, slow_length3) : ta.ema(src, slow_length3) macd = fast_ma - slow_ma macd2 = fast_ma2 - slow_ma2 macd3 = fast_ma3 - slow_ma3 macd4 = fast_ma4 - slow_ma4 signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length) signal2 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd2, signal_length) : ta.ema(macd2, signal_length) signal3 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd3, signal_length) : ta.ema(macd3, signal_length) signal4 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd4, signal_length) : ta.ema(macd4, signal_length) //hist = (macd + macd2 + macd3)/1 - (signal + signal2 + signal3)/1 hist = (macd + macd2 + macd3 + macd4)/4 - (signal + signal2 + signal3 + signal4)/4 signal5 = (signal + signal2 + signal3)/3 sma_signal2 = input.bool(title="Simple MA (Signal Line)", defval=true) lin_reg = input.bool(title="Lin Reg", defval=true) linreg_length = input.int(title="Linear Regression Length", minval = 1, maxval = 200, defval = 11) bopen = lin_reg ? ta.linreg(open, linreg_length, 0) : open bhigh = lin_reg ? ta.linreg(high, linreg_length, 0) : high blow = lin_reg ? ta.linreg(low, linreg_length, 0) : low bclose = lin_reg ? ta.linreg(close, linreg_length, 0) : close shadow = (bhigh - bclose) + (bopen - blow) body = bclose - bopen perc = (shadow/body) cond2 = perc >=2 and bclose+bclose[1]/2 > bopen+bopen[1]/2 r = bopen < bclose //signal5 = sma_signal2 ? ta.sma(bclose, signal_length) : ta.ema(bclose, signal_length) plotcandle(r ? bopen : na, r ? bhigh : na, r ? blow: na, r ? bclose : na, title="LinReg Candles", color= color.green, wickcolor=color.green, bordercolor=color.green, editable= true) plotcandle(r ? na : bopen, r ? na : bhigh, r ? na : blow, r ? na : bclose, title="LinReg Candles", color=color.red, wickcolor=color.red, bordercolor=color.red, editable= true) //alertcondition(hist[1] >= 0 and hist < 0, title = 'Rising to falling', message = 'The MACD histogram switched from a rising to falling state') //alertcondition(hist[1] <= 0 and hist > 0, title = 'Falling to rising', message = 'The MACD histogram switched from a falling to rising state') green = hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? "G" : "GL") : (hist[1] < hist ? "RL" : "R") Buy = green == "G" and green[1] != "G" and green[1] != "GL" and bopen < bclose and rsi < 55.0 //and not cond2 //StopBuy = (green == "R" or green == "RL" or green == "RL") and bopen > bclose and bopen[1] < bclose[1] StopBuy = bopen > bclose and bopen[1] < bclose[1] and (green == "G" or green == "GL" or green == "R") and bopen[2] < bclose[2] and bopen[3] < bclose[3] hists = close[3] < close[2] and close[2] < close[1] //Buy = green == "RL" and hist[0] > -0.07 and hist[0] < 0.00 and rsi < 55.0 and hists //StopBuy = green == "GL" or green == "R" alertcondition(Buy, "Long","Покупка в лонг") alertcondition(StopBuy, "StopLong","Закрытие сделки") //hline(0, "Zero Line", color = color.new(#787B86, 50)) plot(hist + (close - (close * 0.03)), title = "Histogram", style = plot.style_line, color = (hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #FF5252))) plotshape(Buy ? low : na, 'Buy', shape.labelup, location.belowbar , color=color.new(#0abe40, 50), size=size.small, offset=0) plotshape(StopBuy ? low : na, 'Buy', shape.cross, location.abovebar , color=color.new(#be0a0a, 50), size=size.small, offset=0) plot(macd4 + (close - (close * 0.01)), title = "MACD", color = #2962FF) plot(signal5 + (close - (close * 0.01)), title = "Signal", color = #FF6D00) plotchar(cond2 , char='↓', color = color.rgb(0, 230, 119), text = "-") if (Buy) strategy.entry("long", strategy.long) // if (startShortTrade) // strategy.entry("short", strategy.short) profitTarget = strategy.position_avg_price * stopLuse strategy.exit("Take Profit", "long", limit=profitTarget) // strategy.exit("Take Profit", "short", limit=profitTarget)