Esta estratégia usa vários indicadores quantitativos para determinar o momento da compra e venda de Bitcoin e automatizar a negociação.
Utilize a média móvel Hull modificada para determinar a principal direção da tendência do mercado, combinada com as bandas de Bollinger para ajudar a determinar os pontos de compra e venda de ruptura.
O indicador RSI combinado com um intervalo de volatilidade adaptativa determina as zonas de sobrecompra e sobrevenda para gerar sinais de negociação.
O oscilador de volume determina o impulso de compra e venda para evitar falsos breakouts.
Defina os rácios stop loss/take profit com antecedência para definir os níveis de stop loss e take profit para a gestão de riscos.
A curva de Hull pode capturar mudanças de tendência mais rapidamente, e as Bandas de Bollinger podem ajudar a reduzir os falsos sinais.
A otimização dos parâmetros do RSI e a verificação de sinais duplicados tornam-no mais confiável.
O oscilador de volume combinado com tendências e sinais de indicadores evita negociações imprecisas.
Os métodos de stop loss e take profit pré-estabelecidos podem controlar automaticamente os lucros e perdas individuais e gerir eficazmente o risco global.
A configuração inadequada dos parâmetros pode resultar numa frequência de negociação demasiado elevada ou numa deterioração do desempenho do sinal.
Os eventos repentinos do mercado podem causar flutuações violentas dos preços, o que resulta no início de uma parada de perdas e em perdas maiores.
Quando a variedade de negociação é alterada para outras moedas, os parâmetros precisam ser re-testados e otimizados.
Se faltarem dados de volume, o oscilador de volume falhará.
Teste mais combinações de parâmetros RSI para encontrar os parâmetros ideais.
Tente combinar o RSI com outros indicadores como MACD e KD para melhorar a precisão do sinal.
Adicione módulos de previsão de modelos e use aprendizado de máquina para julgar a direção do mercado.
Teste os parâmetros quando aplicados a outras variedades comerciais.
Otimize o stop loss e os algoritmos de lucro para maximizar os lucros.
Esta estratégia combina múltiplos indicadores técnicos quantitativos para determinar o tempo de entrada e saída. Através da otimização de parâmetros, controle de risco e outros métodos, alcançou a negociação automatizada de Bitcoin com bons resultados. Mas ainda requer testes e otimização contínuos para se adaptar às mudanças do mercado. Pode servir como referência para os investidores ajudarem nas decisões de negociação.
/*backtest start: 2023-11-25 00:00:00 end: 2023-12-25 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // © maxencetajet //@version=5 strategy("Strategy Crypto", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=0.5, slippage=25) src1 = input.source(close, title="Source") target_stop_ratio = input.float(title='Risk/Reward', defval=1.5, minval=0.5, maxval=100) startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group="beginning Backtest") startMonth = input.int(title='Start Month', defval=5, minval=1, maxval=12, group="beginning Backtest") startYear = input.int(title='Start Year', defval=2022, minval=2000, maxval=2100, group="beginning Backtest") inDateRange = time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0) swingHighV = input.int(7, title="Swing High", group="number of past candles") swingLowV = input.int(7, title="Swing Low", group="number of past candles") //Hull Suite modeSwitch = input.string("Hma", title="Hull Variation", options=["Hma", "Thma", "Ehma"], group="Hull Suite") length = input(60, title="Length", group="Hull Suite") lengthMult = input(3, title="Length multiplier", group="Hull Suite") HMA(_src1, _length) => ta.wma(2 * ta.wma(_src1, _length / 2) - ta.wma(_src1, _length), math.round(math.sqrt(_length))) EHMA(_src1, _length) => ta.ema(2 * ta.ema(_src1, _length / 2) - ta.ema(_src1, _length), math.round(math.sqrt(_length))) THMA(_src1, _length) => ta.wma(ta.wma(_src1, _length / 3) * 3 - ta.wma(_src1, _length / 2) - ta.wma(_src1, _length), _length) Mode(modeSwitch, src1, len) => modeSwitch == 'Hma' ? HMA(src1, len) : modeSwitch == 'Ehma' ? EHMA(src1, len) : modeSwitch == 'Thma' ? THMA(src1, len / 2) : na _hull = Mode(modeSwitch, src1, int(length * lengthMult)) HULL = _hull MHULL = HULL[0] SHULL = HULL[2] hullColor = HULL > HULL[2] ? #00ff00 : #ff0000 Fi1 = plot(MHULL, title='MHULL', color=hullColor, linewidth=1, transp=50) Fi2 = plot(SHULL, title='SHULL', color=hullColor, linewidth=1, transp=50) fill(Fi1, Fi2, title='Band Filler', color=hullColor, transp=40) //QQE MOD RSI_Period = input(6, title='RSI Length', group="QQE MOD") SF = input(5, title='RSI Smoothing', group="QQE MOD") QQE = input(3, title='Fast QQE Factor', group="QQE MOD") ThreshHold = input(3, title='Thresh-hold', group="QQE MOD") src = input(close, title='RSI Source', group="QQE MOD") Wilders_Period = RSI_Period * 2 - 1 Rsi = ta.rsi(src, RSI_Period) RsiMa = ta.ema(Rsi, SF) AtrRsi = math.abs(RsiMa[1] - RsiMa) MaAtrRsi = ta.ema(AtrRsi, Wilders_Period) dar = ta.ema(MaAtrRsi, Wilders_Period) * QQE longband = 0.0 shortband = 0.0 trend = 0 DeltaFastAtrRsi = dar RSIndex = RsiMa newshortband = RSIndex + DeltaFastAtrRsi newlongband = RSIndex - DeltaFastAtrRsi longband := RSIndex[1] > longband[1] and RSIndex > longband[1] ? math.max(longband[1], newlongband) : newlongband shortband := RSIndex[1] < shortband[1] and RSIndex < shortband[1] ? math.min(shortband[1], newshortband) : newshortband cross_1 = ta.cross(longband[1], RSIndex) trend := ta.cross(RSIndex, shortband[1]) ? 1 : cross_1 ? -1 : nz(trend[1], 1) FastAtrRsiTL = trend == 1 ? longband : shortband length1 = input.int(50, minval=1, title='Bollinger Length', group="QQE MOD") mult = input.float(0.35, minval=0.001, maxval=5, step=0.1, title='BB Multiplier', group="QQE MOD") basis = ta.sma(FastAtrRsiTL - 50, length1) dev = mult * ta.stdev(FastAtrRsiTL - 50, length1) upper = basis + dev lower = basis - dev color_bar = RsiMa - 50 > upper ? #00c3ff : RsiMa - 50 < lower ? #ff0062 : color.gray QQEzlong = 0 QQEzlong := nz(QQEzlong[1]) QQEzshort = 0 QQEzshort := nz(QQEzshort[1]) QQEzlong := RSIndex >= 50 ? QQEzlong + 1 : 0 QQEzshort := RSIndex < 50 ? QQEzshort + 1 : 0 RSI_Period2 = input(6, title='RSI Length', group="QQE MOD") SF2 = input(5, title='RSI Smoothing', group="QQE MOD") QQE2 = input(1.61, title='Fast QQE2 Factor', group="QQE MOD") ThreshHold2 = input(3, title='Thresh-hold', group="QQE MOD") src2 = input(close, title='RSI Source', group="QQE MOD") Wilders_Period2 = RSI_Period2 * 2 - 1 Rsi2 = ta.rsi(src2, RSI_Period2) RsiMa2 = ta.ema(Rsi2, SF2) AtrRsi2 = math.abs(RsiMa2[1] - RsiMa2) MaAtrRsi2 = ta.ema(AtrRsi2, Wilders_Period2) dar2 = ta.ema(MaAtrRsi2, Wilders_Period2) * QQE2 longband2 = 0.0 shortband2 = 0.0 trend2 = 0 DeltaFastAtrRsi2 = dar2 RSIndex2 = RsiMa2 newshortband2 = RSIndex2 + DeltaFastAtrRsi2 newlongband2 = RSIndex2 - DeltaFastAtrRsi2 longband2 := RSIndex2[1] > longband2[1] and RSIndex2 > longband2[1] ? math.max(longband2[1], newlongband2) : newlongband2 shortband2 := RSIndex2[1] < shortband2[1] and RSIndex2 < shortband2[1] ? math.min(shortband2[1], newshortband2) : newshortband2 cross_2 = ta.cross(longband2[1], RSIndex2) trend2 := ta.cross(RSIndex2, shortband2[1]) ? 1 : cross_2 ? -1 : nz(trend2[1], 1) FastAtrRsi2TL = trend2 == 1 ? longband2 : shortband2 QQE2zlong = 0 QQE2zlong := nz(QQE2zlong[1]) QQE2zshort = 0 QQE2zshort := nz(QQE2zshort[1]) QQE2zlong := RSIndex2 >= 50 ? 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