Chiến lược này thực hiện các hoạt động theo dõi đường dài đối với các tài sản như tiền điện tử bằng cách kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật như dây chuyền Brin, dao động ngẫu nhiên và chỉ số tương đối mạnh và yếu để thiết lập tín hiệu mua và bán.
Chiến lược đầu tiên là thiết lập các tham số tính toán cho các chỉ số như đai Brein, dao động ngẫu nhiên và RSI. Sau đó xác định các điều kiện tín hiệu mua là: giá đóng cửa thấp hơn đường dây Brein, đường K thấp hơn 20 và cao hơn đường D, RSI thấp hơn 30.
Chiến lược này kết hợp nhiều chỉ số để đánh giá tình hình thị trường, tránh những phán đoán sai lầm do một chỉ số duy nhất gây ra. Brinh-band đánh giá liệu có đang quá giảm, dao động ngẫu nhiên đánh giá liệu đã quá bán, RSI đánh giá liệu đã quá oversold. Nhiều chỉ số hoạt động cùng nhau, có thể xác định hiệu quả, chính xác hơn các đường giảm của thị trường. Ngoài ra, chiến lược này cũng sử dụng sự đi ngược của RSI để đánh giá sự đảo ngược tiềm năng của xu hướng, ngăn chặn dừng lỗ quá muộn.
Chiến lược này phụ thuộc vào tối ưu hóa các tham số, nếu các tham số được đặt không đúng, sẽ không thể xác định chính xác đường thấp và đường cao. Ngoài ra, có thể có sự kết hợp sai giữa các chỉ số. Ví dụ, các chỉ số khác không đạt được điều kiện tương ứng. Tất cả những tình huống này có thể dẫn đến tổn thất không cần thiết.
Kiểm tra và tối ưu hóa các tham số chỉ số để tìm ra sự kết hợp tốt nhất.
Tăng kiểm soát thu hồi tối đa, tạm dừng giao dịch khi đạt ngưỡng.
Thêm mô-đun quản lý vị trí, điều chỉnh vị trí theo tình hình thị trường.
Thêm chiến lược dừng lỗ. Thiết lập điểm dừng lỗ hợp lý để kiểm soát lỗ đơn lẻ khi thị trường sai.
Chiến lược này có ý tưởng tổng thể rõ ràng, có khả năng nắm bắt mạnh các đỉnh núi thấp bằng nhiều chỉ số. Tuy nhiên, một số tham số và mô-đun vẫn còn chỗ để tối ưu hóa, và khi điều chỉnh thích hợp, nó có thể trở thành một chiến lược định lượng có lợi nhuận ổn định.
/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Stratégie d'Entrée et de Sortie Longue", overlay=true)
// Paramètres des indicateurs
longueurBollinger = 20
stdDevBollinger = 2
longueurStochastic = 14
smoothK = 3
smoothD = 3
longueurRSI = 14
// Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, longueurBollinger)
dev = ta.stdev(close, longueurBollinger)
lowerBand = basis - stdDevBollinger * dev
// Stochastic Oscillator
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, longueurStochastic), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
// RSI
rsi = ta.rsi(close, longueurRSI)
// Logique des autres indicateurs (à compléter)
// Conditions d'entrée (à définir)
conditionBollinger = close < lowerBand
conditionStochastic = k < 20 and k > d
conditionRSI = rsi < 30
// Autres conditions (Braid Filter, VolumeBIS, Price Density...)
conditionEntree = conditionBollinger and conditionStochastic and conditionRSI // et autres conditions
// Exécution du trade (entrée)
if (conditionEntree)
strategy.entry("Long Position", strategy.long)
// Conditions de sortie
stochCrossOver70 = k > 70 and k[1] <= 70
// Simplification de la détection de divergence baissière
// (Cette méthode est basique et devrait être raffinée pour une analyse précise)
highsRising = high > high[1]
lowsRising = low > low[1]
rsiFalling = rsi < rsi[1]
divergenceBearish = highsRising and lowsRising and rsiFalling
// Clôturer la moitié de la position
if (stochCrossOver70 and divergenceBearish)
strategy.close("Long Position", qty_percent = 50)