استراتيجية مبيعات زخم البيتكوين

1. الزخم تداول المفهوم الأساسي

• تعريف: استراتيجية لقياس شدة الاتجاه والبيع عندما ترتفع وبيعها عندما يكون اتجاهًا هبوطيًا
• مبدأ الأساس: "الاتجاه هو صديق" -على افتراض أن التدفق الحالي سيستمر.

---

2 .. ثلاثة عناصر رئيسية للاستراتيجية

1. مؤشر الزخم: RSI ، MACD ، ستوكاستيك
2. تأكيد الاتجاه: المتوسط ​​المتحرك (MA) ، Bolinger Band
3. تحليل حجم التداول: OBV (حجم على التوازن) ، MFI (مؤشر تدفق الأموال)

---

3. تنفيذ المنطق الأساسي (بيثون)

3-1. تركيب المكتبة الأساسي

pip install ccxt pandas numpy TA-Lib python-dotenv

3-2. جمع بيانات الوقت الحقيقي (استنادًا إلى binance)

import ccxt
import pandas as pd

binance = ccxt.binance({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'secret': 'YOUR_SECRET',
    'enableRateLimit': True
})

# Query 1-hour bar data
ohlcv = binance.fetch_ohlcv('BTC/USDT', '1h')
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')

---

3-3. حساب المؤشر الفني

import talib

# RSI (14 period)
df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)

# MACD (12,26,9)
df['MACD'], df['MACD_signal'], _ = talib.MACD(df['close'], 
                                            fastperiod=12, 
                                            slowperiod=26, 
                                            signalperiod=9)

# 50-day & 200-day moving average
df['MA50'] = talib.SMA(df['close'], timeperiod=50)
df['MA200'] = talib.SMA(df['close'], timeperiod=200)

# Bollinger Bands (20 days)
df['upper_band'], df['middle_band'], df['lower_band'] = talib.BBANDS(df['close'], 
                                                                    timeperiod=20)

---

3-4. منطق إنشاء إشارة المبيعات

def generate_signal(row):
    # Upward momentum conditions
    bull_condition = (
        (row['RSI'] > 50) &
        (row['MACD'] > row['MACD_signal']) &
        (row['close'] > row['MA200']) &
        (row['close'] > row['upper_band'])
    
    # Downward momentum conditions
    bear_condition = (
        (row['RSI'] < 45) &
        (row['MACD'] < row['MACD_signal']) &
        (row['close'] < row['MA200']) &
        (row['close'] < row['lower_band'])
    
    if bull_condition:
        return 'BUY'
    elif bear_condition:
        return 'SELL'
    else:
        return 'HOLD'

df['signal'] = df.apply(generate_signal, axis=1)

---

4. نظام إدارة المخاطر

4-1. حجم الموقف

def calculate_position_size(balance, risk_percent=2, stop_loss_pct=5):
    max_risk = balance * (risk_percent/100)
    return max_risk / (stop_loss_pct/100)

---

4-2. متحرك

def dynamic_stoploss(current_price, atr, multiplier=2):
    return current_price - (atr * multiplier)

---

4-3. توقف زائدة

def update_trailing_stop(high_price, trail_percent=3):
    return high_price * (1 - (trail_percent/100))

---

5. مثال اختبار الظهر

initial_balance = 10000  # USDT
position = 0
balance = initial_balance
trailing_stop = None

for idx, row in df.iterrows():
    current_price = row['close']
    
    if row['signal'] == 'BUY' and position == 0:
        position = balance / current_price
        balance = 0
        trailing_stop = current_price * 0.97  # 3% initial stop loss
    elif row['signal'] == 'SELL' or current_price < trailing_stop:
        if position > 0:
            balance = position * current_price
            position = 0
            trailing_stop = None
    elif position > 0:
        # Trailing stop update
        trailing_stop = max(trailing_stop, current_price * 0.97)

final_balance = balance + (position * df.iloc[-1]['close'])
print(f"Final rate of return: {((final_balance/initial_balance)-1)*100:.2f}%")

---

6. الاعتبار الأساسي

1. إدارة التقلبات: النعاس مطلوب عندما ترتفع الفجوة/تنخفض
2. تكلفة المعاملة: الرسوم العكسية (الموصى بها أقل من 0.1 ٪) والزهم النائم
3. اختيار المنطقة الزمنية:
   • قصير المدى: 15 دقيقة إلى 4 ساعات
   • المدى الطويل: Ilbong ~ Jubong
4. الوقاية من SWALL الأسود: تقويم الأحداث الإخبارية الرئيسية موافق مطلوب

---

7. نقطة التحسين

• ضبط المعلمة: متوسط ​​فترة الحركة ، تعديل عتبة RSI
• تحليل متعدد الوقت: مزيج مع الجزء العلوي من المنطقة الزمنية العالية
• التعلم الآلي المتشابك: تسارع الزخم المتوقع مع LSTM

---

8. ملاحظات

❗ حظر التقسيم: التحقق من البيانات لأكثر من 3 سنوات

تأكيد التصنيف: التهرب من حجم المعاملة أقل من 100 BTC

❗ الحد الأتمتة: عدد مكالمات API (عادة 120 مرة في الدقيقة)

قبل التطبيق الفعلي