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ターンオーバー火曜日の戦略 (週末フィルター)

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年4月30日16時07分45秒
タグ:RSIATRマルチ

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概要

この戦略は"ターナロウンド火曜日の戦略 (週末フィルター) "と呼ばれる. 主なアイデアは,火曜日のターナロウンドを把握するために,月曜日のオープンで購入し,移動平均値および他のフィルターに基づく特定の条件が満たされたときに水曜日のオープンで販売することです. RSI,ATRとフィルタリングを行い,5月などの特定の時期を除外することで,戦略は勝利率とリスク・リターン比率を改善することを目指しています.

戦略の原則

  1. 30日間の移動平均値をトレンド決定の基礎として使用する.前回の取引日の終了が30日間のMAを下回ると,ダウントレンドとみなされ,購入条件の1つを満たします.
  2. 3日間のRSIと10日間のATRをフィルター条件として使用する. 3日間のRSIが51未満で,10日間のATRの近縁値が95%未満の場合,市場情勢は悲観的と見なされますが,極端な条件なしで,購入条件を満たします.
  3. 株式市場が鈍化傾向にあるため,5月に"5月に売って去れ"効果があるため,5月を除きます.
  4. 上記の条件を組み合わせると,すべてのフィルター条件が満たされた月曜日に購入し,水曜日にオープンで販売します.

戦略 の 利点

  1. 移動平均と感情指標の組み合わせは 火曜日の転機を効果的に捉えることができます
  2. RSIとATRの二重フィルタリングにより,極端な条件での取引は除外され,戦略の勝利率とリスク/報酬比が向上します.
  3. 5月を除いては,通常低業績期間の取引を避けるため,戦略の業績を向上させる.
  4. 月曜から水曜までの取引は,取引頻度が低く,小手数料がかかります.

戦略リスク

  1. 傾向が強く,逆転が目に見えない場合,戦略は不良な結果をもたらす可能性があります.
  2. 決まった買い物・販売時間は,よりよい入出口を欠く可能性があり,戦略の柔軟性や利益の可能性を制限します.
  3. 市場が急激に変化すると 指標判断を頼りにすることは 無効になるリスクがあります
  4. 過去の経験に基づいた月間判断は 将来の状況が同じであることを保証するものではなく, タイミングのリスクを伴う.

戦略の最適化方向

  1. 戦略の安定性と適応性を高めるため,ボリュームと変動率などのより効果的なフィルタリング指標を導入することを検討する.
  2. 買い物・売却のタイミングの選択を最適化し,柔軟性や利益の可能性を高めるため,日中のブレイクアウトの確認条件を追加する.
  3. 保持期間を最適化するために,傾向をより完全に把握するために,より長い保持時間を考慮してください.
  4. 戦略の適応性を高めるために,異なる市場条件に異なるパラメータを設定します.
  5. ポジション管理とリスク管理モジュールを組み込み,極端な市場状況に対応する.

概要

ターナアウンド火曜日の戦略 (ウィークエンドフィルター) は,ターナアウンド火曜日を捕捉することを目的として,特定の時間に移動平均値,RSI,ATR,および他の指標を組み合わせて購入および販売する.この戦略は,低取引頻度,小佣金コストを有し,時間期間および指標フィルタリングを通じて勝利率およびリスク・リターン比率を改善する.しかし,戦略には,トレンド市場や固定買い/売り時間および保持期間における低パフォーマンスやリスクなどの特定の制限とリスクもあります.将来の最適化は,より多くのフィルタリング条件を導入し,出口タイミングを最適化し,パラメータを動的に調整し,ポジションを管理し,市場状況の変化により良く適応するためにリスクを制御することができます.

/*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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