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टर्नअराउंड मंगलवार रणनीति (सप्ताहांत फ़िल्टर)

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-04-30 16:07:45
टैगःआरएसआईएटीआरएमए

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अवलोकन

इस रणनीति का नाम टर्नअराउंड मंगलवार रणनीति (सप्ताहांत फ़िल्टर) है। मुख्य विचार मंगलवार के टर्नअराउंड को कैप्चर करने के लिए सोमवार के खुले में खरीदना और बुधवार के खुले में बेचना है, जब चलती औसत और अन्य फ़िल्टर के आधार पर कुछ शर्तें पूरी होती हैं। आरएसआई, एटीआर के साथ फ़िल्टर करके और मई जैसे विशिष्ट समय को छोड़कर, रणनीति का उद्देश्य अपनी जीत दर और जोखिम-इनाम अनुपात में सुधार करना है।

रणनीतिक सिद्धांत

  1. ट्रेंड निर्धारण के आधार के रूप में 30-दिवसीय चलती औसत का प्रयोग करें। जब पिछले ट्रेडिंग दिन का समापन 30-दिवसीय एमए से नीचे होता है, तो इसे डाउनट्रेंड माना जाता है और यह खरीद शर्तों में से एक को पूरा करता है।
  2. फ़िल्टर स्थितियों के रूप में 3-दिवसीय आरएसआई और 10-दिवसीय एटीआर का उपयोग करें। जब 3-दिवसीय आरएसआई 51 से कम होता है और 10-दिवसीय एटीआर के करीबी सापेक्ष 95% से कम होता है, तो बाजार की भावना को निराशावादी माना जाता है, लेकिन चरम शर्तों के बिना, खरीद की शर्तों को पूरा करता है।
  3. मई में बेचें और चले जाएं प्रभाव के कारण मई के महीने को बाहर करें, क्योंकि शेयर बाजार धीमा होता है।
  4. उपरोक्त शर्तों को मिलाकर, सोमवार को खरीदें जब सभी फ़िल्टर शर्तें पूरी हो जाएं, और बुधवार को बेचें।

रणनीतिक लाभ

  1. चलती औसत और भावना संकेतकों का संयोजन मंगलवार के बदलाव को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है।
  2. आरएसआई और एटीआर के दोहरे फ़िल्टरिंग से चरम परिस्थितियों में ट्रेडों को बाहर रखा जाता है, जिससे रणनीति की जीत दर और जोखिम-लाभ अनुपात में सुधार होता है।
  3. मई को छोड़कर, सामान्य रूप से खराब प्रदर्शन करने वाली अवधि के दौरान व्यापार से बचता है, जिससे रणनीति प्रदर्शन में सुधार होता है।
  4. केवल सोमवार से बुधवार तक व्यापार करने से कम व्यापारिक आवृत्ति और कम कमीशन लागत होती है।

रणनीतिक जोखिम

  1. जब रुझान मजबूत हो और उलटफेर स्पष्ट न हो, तो रणनीति खराब प्रदर्शन कर सकती है।
  2. फिक्स्ड खरीद और बिक्री के समय बेहतर प्रवेश और निकास बिंदुओं को याद कर सकते हैं, जो रणनीति की लचीलापन और लाभ क्षमता को सीमित करते हैं।
  3. सूचक निर्णयों पर भरोसा करने से बाजार में भारी बदलाव आने पर अमान्य होने का खतरा होता है।
  4. ऐतिहासिक अनुभवों के आधार पर मासिक निर्णय भविष्य की स्थितियों के समान होने की गारंटी नहीं देते हैं, जिससे समयबद्धता का जोखिम होता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

  1. रणनीति की मजबूती और अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए मात्रा और अस्थिरता जैसे अधिक प्रभावी फ़िल्टरिंग संकेतकों को लागू करने पर विचार करें।
  2. लचीलापन और लाभ क्षमता बढ़ाने के लिए, खरीद और बिक्री के समय के चयन को अनुकूलित करना, जैसे कि इंट्राडे ब्रेकआउट की पुष्टि की शर्तें जोड़ना।
  3. होल्डिंग पीरियड ऑप्टिमाइजेशन के लिए, रुझानों को अधिक पूरी तरह से पकड़ने के लिए लंबे होल्डिंग समय पर विचार करें।
  4. विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए विभिन्न मापदंडों को निर्धारित करें ताकि रणनीति की अनुकूलन क्षमता में वृद्धि हो सके।
  5. चरम बाजार स्थितियों से निपटने के लिए स्थिति प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल शामिल करें।

सारांश

टर्नअराउंड मंगलवार रणनीति (सप्ताह के अंत फ़िल्टर) मंगलवार के बदलाव को पकड़ने के उद्देश्य से, विशिष्ट समय पर खरीदने और बेचने के लिए चलती औसत, आरएसआई, एटीआर और अन्य संकेतकों के संयोजन का उपयोग करती है। रणनीति में कम ट्रेडिंग आवृत्ति, छोटी कमीशन लागत है, और समय अवधि और संकेतक फ़िल्टरिंग के माध्यम से अपनी जीत दर और जोखिम-इनाम अनुपात में सुधार होता है। हालांकि, रणनीति में कुछ सीमाएं और जोखिम भी हैं, जैसे कि ट्रेंडिंग बाजारों में कम प्रदर्शन और निश्चित खरीद / बिक्री समय और होल्डिंग अवधि। भविष्य के अनुकूलन अधिक फ़िल्टरिंग स्थितियों को पेश कर सकते हैं, निकास समय को अनुकूलित कर सकते हैं, गतिशील रूप से मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं, पदों का प्रबंधन कर सकते हैं, और बाजार की बदलती परिस्थितियों के अनुकूल होने के लिए जोखिम को बेहतर ढंग से नियंत्रित कर सकते हैं।

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
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/
// © muikol  

//@version=5
strategy("Turnaround Tuesday", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.035)

// Inputs for MA period, filter_1, filter_2, month filter, and testing period
ma_period = input(30, title="Moving Average Period")
use_filter_1 = input(true, title="Use RSI Filter")
use_filter_2 = input(true, title="Use ATR Filter")
use_month_filter = input(true, title="Exclude May")
start_date = input(defval=timestamp("2009-01-01 00:00:00"), title="Start Backtest")
end_date = input(defval=timestamp("2025-01-01 00:00:00"), title="End Backtest")

// Data calculations
MA_tt = ta.sma(close, ma_period)
atr10 = ta.atr(10)
rsi3 = ta.rsi(close, 3)
c_1 = close[1]

// Entry conditions
isMonday = dayofweek == dayofweek.monday
bear = close[1] < MA_tt[1]
filter_1 = use_filter_1 ? rsi3[1] < 51 : true
filter_2 = use_filter_2 ? c_1/atr10[1] < 95 : true
notMay = use_month_filter ? month != 5 : true
entryCondition = isMonday and bear and notMay and filter_1 and filter_2

// Date check
inTestPeriod = true
// Exit conditions
isWednesdayOpen = dayofweek == dayofweek.wednesday 

// Entry and exit triggers
if entryCondition and inTestPeriod
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if isWednesdayOpen and strategy.position_size > 0 and inTestPeriod
    strategy.close("Buy")

// Plot the moving average
plot(MA_tt, title="Moving Average", color=color.blue)
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