Chiến lược này kết hợp ba chỉ số kỹ thuật: Bollinger Bands, Chỉ số Sức mạnh Tương đối (RSI) và Stochastic RSI. Bằng cách phân tích biến động giá và đà tăng, nó nhằm mục đích xác định các điều kiện thị trường mua quá mức và bán quá mức để xác định các điểm vào và ra tối ưu. Chiến lược mô phỏng giao dịch tùy chọn với đòn bẩy 20x, thiết lập lợi nhuận 0,60% và dừng lỗ 0,25%, và giới hạn giao dịch một lần mỗi ngày để quản lý rủi ro.
Cốt lõi của chiến lược này nằm trong việc sử dụng Bollinger Bands, RSI và Stochastic RSI để đánh giá điều kiện thị trường. Bollinger Bands bao gồm một dải giữa (trung bình di chuyển đơn giản 20 giai đoạn), một dải trên (3 độ lệch chuẩn trên dải giữa), và một dải dưới (3 độ lệch chuẩn dưới dải giữa), đo biến động giá. RSI là một dao động động động được sử dụng để xác định các điều kiện mua quá nhiều và bán quá nhiều, với một thời gian dài 14 trong chiến lược này. RSI Stochastic áp dụng công thức Stochastic Oscillator cho các giá trị RSI, cũng sử dụng một thời gian dài 14.
Một tín hiệu dài được kích hoạt khi chỉ số RSI dưới 34, chỉ số RSI Stochastic dưới 20, và giá đóng ở hoặc dưới Bollinger Band dưới. Một tín hiệu ngắn được kích hoạt khi chỉ số RSI trên 66, chỉ số RSI Stochastic trên 80, và giá đóng ở hoặc trên Bollinger Band trên. Chiến lược sử dụng đòn bẩy 20x để mô phỏng giao dịch tùy chọn, với lợi nhuận 0,60% và dừng lỗ 0,25%. Hơn nữa, nó giới hạn giao dịch một lần mỗi ngày để kiểm soát rủi ro.
Chiến lược này kết hợp Bollinger Bands, RSI và Stochastic RSI để xác định các điểm vào và ra tối ưu bằng cách tận dụng thông tin biến động giá và động lực. Nó thiết lập mức lợi nhuận và dừng lỗ rõ ràng và kiểm soát số lượng giao dịch hàng ngày để quản lý rủi ro. Mặc dù có lợi thế, chiến lược này phải đối mặt với những thách thức như rủi ro thị trường, độ nhạy của tham số và rủi ro đòn bẩy.
/*backtest start: 2024-05-01 00:00:00 end: 2024-05-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Bollinger Bands + RSI + Stochastic RSI Strategy with OTM Options", overlay=true) // Define leverage factor (e.g., 20x leverage for OTM options) leverage = 1 // Bollinger Bands length = 20 deviation = 3 basis = ta.sma(close, length) dev = ta.stdev(close, length) upper = basis + deviation * dev lower = basis - deviation * dev // RSI rsi_length = 14 rsi = ta.rsi(close, rsi_length) // Stochastic RSI stoch_length = 14 stoch_k = ta.stoch(close, close, close, stoch_length) // Entry condition with Bollinger Bands longCondition = rsi < 34 and stoch_k < 20 and close <= lower shortCondition = rsi > 66 and stoch_k > 80 and close >= upper // Plot Bollinger Bands plot(basis, color=color.blue, title="Basis") plot(upper, color=color.red, title="Upper Bollinger Band") plot(lower, color=color.green, title="Lower Bollinger Band") // Track if a trade has been made today var int lastTradeDay = na // Options Simulation: Take-Profit and Stop-Loss Conditions profitPercent = 0.01 // 1% take profit lossPercent = 0.002 // 0.2% stop loss // Entry Signals if (dayofmonth(timenow) != dayofmonth(lastTradeDay)) if (longCondition) longTakeProfitPrice = close * (1 + profitPercent) longStopLossPrice = close * (1 - lossPercent) strategy.entry("Long", strategy.long, qty=leverage * strategy.equity / close) strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=longTakeProfitPrice, stop=longStopLossPrice) lastTradeDay := dayofmonth(timenow) if (shortCondition) shortTakeProfitPrice = close * (1 - profitPercent) shortStopLossPrice = close * (1 + lossPercent) strategy.entry("Short", strategy.short, qty=leverage * strategy.equity / close) strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=shortTakeProfitPrice, stop=shortStopLossPrice) lastTradeDay := dayofmonth(timenow)