Стратегия шоковой покупки на многоуровневой перекупленности и перепроданности

RSI DCA
Дата создания: 2024-07-30 15:45:44 Последнее изменение: 2024-07-30 15:45:44
Копировать: 1 Количество просмотров: 232
1
Подписаться
1166
Подписчики

Стратегия шоковой покупки на многоуровневой перекупленности и перепроданности

Обзор

Многоуровневая сверхпокупка сверхпродажа шок-покупка стратегия является долголинейной торговой стратегией, специально разработанной для бычьей среды. Стратегия использует комбинацию случайных показателей (Стохастический) и случайных относительно сильных показателей (Стохастический RSI), чтобы найти оптимальное время покупки во время рыночной коррекции.

Стратегический принцип

В основе этой стратегии лежит идея “покупать в низком цене” путем выявления сигналов покупки в районах с перепродажами.

  1. Используйте случайные индикаторы с более длительным периодом ((66)) ((K) и случайные индикаторы RSI ((Kr)) [2].
  2. Установите верхнюю линию сверхпродажи ((20) и линию сверхпокупа ((99), чтобы адаптироваться к ситуации бычьего рынка.
  3. Когда K и Kr одновременно находятся ниже линий перепродажи (20), стратегия начинает искать возможности для покупки.
  4. При выполнении вышеуказанных условий, как только линия Kr пересекает линию D, запускается сигнал покупки.
  5. Применение пирамидального вложения 3-го уровня, при каждом вложении 20% от общей стоимости счета.
  6. Когда линия Kr достигает или превышает линию сверхпокупа ((99), выровняются все позиции и прибыль прекращается.

“Стратегия без остановки на убытках показывает твердую уверенность в тенденции бычьего рынка.

Стратегические преимущества

  1. Поддержка тренда: специально разработанный для бычьего рынка, чтобы использовать возможности реверса во время восходящего тренда.
  2. Множественное подтверждение: в сочетании с двумя показателями повышает надежность входного сигнала.
  3. Гибкий налог: трехуровневый пирамидальный налог снижает средние затраты и контролирует риски.
  4. Умение адаптироваться к различным рыночным условиям путем корректировки параметров
  5. Простая интуиция: логика стратегии ясна, ее легко понять и выполнить.
  6. Дружественность к автоматизации: простота кода, легкость автоматизации транзакций.

Стратегический риск

  1. Риск ложного проникновения: ложные сигналы могут часто запускаться в неспокойных городах. Решение: добавление дополнительных признаков тренда, таких как скользящая средняя.

  2. Риск чрезмерного наращивания позиций: последовательное падение может привести к чрезмерному удержанию позиций. Решение: установление максимального лимита на хранение или динамическая корректировка ставки.

  3. Риск пропущенного отскока: строгие условия допуска могут привести к пропущенному быстрому отскоку Решение: рассмотреть возможность добавления более чувствительных краткосрочных показателей в качестве вспомогательных.

  4. Отсутствие механизма хранения убытков: в случае резкого отклонения может быть понесен большой убыток. Решение: внедрение динамического механизма остановки убытков, основанного на волатильности.

  5. Чувствительность к параметрам: эффективность стратегии может зависеть от параметров. Решение: провести полную оптимизацию параметров и обратную проверку.

Направление оптимизации стратегии

  1. Динамическая корректировка параметров: автоматическая корректировка Stochastic и RSI в зависимости от колебаний рынка. Причина: повышение адаптации стратегии к различным рыночным условиям.

  2. Введение фильтра тренда: добавление долгосрочных скользящих средних в качестве подтверждения тренда. Причины: снижение количества ложных сигналов в городе и повышение качества доступа.

  3. Динамическое пополнение позиций: на основе рыночной волатильности и убытков счетов корректируется пропорция каждого пополнения позиций. Причина: лучший контроль рисков и повышение эффективности использования средств.

  4. Увеличение прибыли при закрытии: когда Kr достигнет зоны перекупа, он будет сокращать запасы по частям, а не полностью. Причины: избежать пропускания больших тенденций и увеличить долгосрочную прибыль.

  5. Интеграция индикаторов рыночных настроений, таких как VIX или индикаторы денежных потоков, оптимизация времени входа в рынок. Причина: повышенная чувствительность стратегии к макроэкономической ситуации на рынке.

Подвести итог

Многоуровневая сверхпокупка сверхпродажа шок-покупка стратегия - это хорошо разработанная торговая система быков, которая эффективно захватывает возможности покупки в рыночных корректировках путем сочетания стохастических и стохастических RSI. Ее трехуровневый пирамидальный метод набора позиций не только имитирует преимущества стратегии DCA, но и обеспечивает более гибкое управление позициями. Хотя стратегия по дизайну склонна к оптимизму, она имеет потенциал стать стабильным долгосрочным инвестиционным инструментом с разумным управлением риском и постоянной оптимизацией.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2024-06-29 00:00:00
end: 2024-07-29 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © aeperalta
 
//@version=5
strategy("Buy The Dips [aep]", overlay=false, pyramiding = 3)

//-------  strategy details ------------ {
// The strategy is to buy the dips by entering the market in the territory of oversold
// When both Stochastic (K) and Stochastic RSI (Kr) are below OS line is time to look for 
// crossovers in the Stochastic RSI indicator and buy @ market
// Take profit will happend when Kr is way up near the 100% as Overbought territory
// Since we are buy dips of during bullmarkets, there is no stoploss
//}

 
// ------stochastics --------{
periodK = input.int(66, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(3, title="%K Smoothing", minval=1)
periodD = input.int(3, title="%D Smoothing", minval=1)

// classic stochastic
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)


// stochastic rsi
periodRSI = input(14)
rsi = ta.rsi(close,periodRSI)
kr = ta.sma(ta.stoch(rsi, rsi, rsi, periodK), smoothK)
d = ta.sma(kr, periodD) 
 
// plots
OB = input.int(99, "Overbought")
OS = input.int(20, 'Oversold')

plot(k,'stochastic',color.white,2)
plot(kr, 'stochastic rsi', color.blue, 1)
plot(d, '%rsi D',color.maroon, 1 )

hline(OS, color = color.rgb(39, 230, 18), linestyle= hline.style_dashed)
hline(OB, color = color.rgb(229, 28, 18), linestyle= hline.style_dashed)
hline(100, color = color.red, linestyle= hline.style_dotted)
hline(0, color = color.green, linestyle= hline.style_dotted)

//}
// -------------- strategy excecution --------------- {

if  ta.crossover(kr, d) and kr < OS and k < OS
	strategy.entry("by the dip",strategy.long)
if kr >= OB
	strategy.close_all()

//}