Diese Strategie besteht im Kern darin, am ersten Handelstag eines jeden Monats eine Long-Position zu eröffnen und am letzten Handelstag des Monats eine Close-Position zu eröffnen.
Diese Strategie definiert zunächst den ersten Handelstag (Montag) eines jeden Monats als Einstiegssignal und den letzten Handelstag (Freitag) als Ausstiegssignal.
Wenn eine Position eröffnet wird, wird sie direkt lang, wenn nur lang aktiviert ist, und sie wird sowohl lange als auch kurze Positionen eröffnen, wenn kurz erlaubt ist.
Bei Schließung von Positionen schließt es alle Positionen, wenn Short zulässig ist, und schließt nur lange Positionen, wenn nur Long aktiviert ist.
Um Risiken zu kontrollieren, wird auch ein einfacher Stop Loss hinzugefügt. Wenn der Preis den Stop Loss Preis berührt, wird die Position durch Stop Loss geschlossen.
Im Allgemeinen hat diese Strategie eine sehr einfache und unkomplizierte Logik, die die grundlegendste monatliche Handelsstrategie ist, die für eine Lehrdemonstration geeignet ist.
Die Logik ist einfach und leicht verständlich, sehr geeignet für Anfänger.
Ein monatlicher Haltungszyklus, geringe Betriebshäufigkeit, geeignet für Investoren, die nach Stabilität streben.
Optional lang oder kurz, kann den Bedürfnissen verschiedener Handelsstile gerecht werden.
Durch das Hinzufügen von Stop Loss können einzelne Aktienrisiken bis zu einem gewissen Grad kontrolliert werden.
Festgelegte Ein- und Ausstiegszeiten, die nicht an die Marktbedingungen angepasst werden können, führen zu einem Risiko einer Arbitrage.
Keine quantitativen Indikatoren hinzugefügt, die Gefahr, blind zu folgen.
Ein einmaliger Stopp-Loss ist leicht durchzubrechen, da das Rückstandsrisiko nicht wirksam kontrolliert werden kann.
Feste Positionsgröße, die nicht an die Marktbedingungen angepasst werden kann.
Unsicherheit bei der Ausführung, möglicherweise keine vollständige Ausführung gemäß der Strategie.
Einfache Stop-Loss-Methode kann zu kleinen Stop-Loss führen, sollte dynamischen Stop-Loss wie Volatility-Stop übernehmen.
Einführung von quantitativen Indikatoren zur Beurteilung der Marktbedingungen und dynamische Anpassung des Eintrittsgeschwindigkeits.
Es ist zu berücksichtigen, dass bei der Ermittlung der relativen Bestandsstärke für den Einstieg Benchmarking-Indizes verwendet werden.
Dynamische Anpassung der Positionsgröße anhand der Marktvolatilität und anderer Risikoindikatoren.
Ein dynamischer Stop-Loss oder mehrere Stop-Loss-Ebenen.
Hinzufügen eines Algorithmushandelsmoduls, um eine erfolgreiche Ausführung zu gewährleisten.
Optimierung der Kapitalmanagementstrategie, Anpassung der Aktienindex-Futures-Position an die unterschiedlichen Marktbedingungen.
Einbeziehen von maschinellem Lernen, um die Lagerqualität für den Einstieg zu beurteilen.
Dies ist eine sehr grundlegende monatliche Öffnungs-Lange- und Monatsendschließungsstrategie. Die Logik ist einfach und leicht zu verstehen, geeignet für Anfänger zu lernen. Aber in der tatsächlichen Anwendung müssen die Ein-/Ausfahrtszeiten, Stop-Loss-Methoden, Positionsgröße usw. verbessert werden, um in den komplexen und sich ständig verändernden Märkten dauerhaft zu profitieren. Wir sollten die Vor- und Nachteile der Strategie gründlich verstehen und das Strategie-System weiter verbessern, um geeignete quantitative Handelslösungen für uns selbst zu entwickeln.
/*backtest start: 2023-10-02 00:00:00 end: 2023-11-01 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // © Je_Buurman September 1st 2020 //@version=4 strategy("Buurmans Tutorial", overlay=true, initial_capital=1000, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_value=0.2) // Some initial inputs, these are needed in case the strategy returns an error of "too many trades, > 3000" Year = input(defval = 2020, title = "From Year", minval = 2010) // Month = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval=12) LongOnly=input(true, title="Only go Long?") // Phase I - the initial "Strategy" - buy Monday, sell Friday longCondition = dayofweek==dayofweek.monday and (time > timestamp(Year, Month, 01, 00, 00, 00)) shortCondition = dayofweek==dayofweek.friday and (time > timestamp(Year, Month, 01, 23, 59, 59)) // Phase II - some rudimentary "risk-management" e.g. stoploss Use_stoploss=input(false, title="Use stoploss ?") stoploss_input=input(150, title="Stoploss in $") Stoploss = Use_stoploss ? strategy.position_size>0 ? iff(strategy.position_size>0,strategy.position_avg_price - stoploss_input, na) : strategy.position_size<0 ? iff(strategy.position_size<0,strategy.position_avg_price + stoploss_input, na) : na : na plot(Use_stoploss and strategy.position_size!=0 ? Stoploss : na, color=iff(Stoploss!=na,color.silver, color.red),style=plot.style_linebr) // Phase III - make it more profitable by trying to filter conditions // only buy on odd Mondays ? only buy on full moon Mondays ? something else entirely ? // The actual trades, going Long, close Long, going Short and Stoploss if (longCondition) strategy.entry("Buy on Monday", strategy.long) if (shortCondition and LongOnly==false) strategy.entry("Short on Friday", strategy.short) if (shortCondition and LongOnly) strategy.close("Buy on Monday", comment="Sell on Friday") if (low < Stoploss) strategy.close("Buy on Monday", comment="Long Stopped on Someday") if (high > Stoploss) strategy.close("Short on Friday", comment="Short Stopped on Someday")