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Estratégia de recuperação de terça-feira (Filtro de fim de semana)
Autora:
ChaoZhang, Data: 2024-04-30 16:07:45
Tags:
RSIATRMA
Resumo
A estratégia é chamada de Turnaround Tuesday Strategy (Weekend Filter) . A ideia principal é comprar na segunda-feira aberta e vender na quarta-feira aberta quando certas condições baseadas em médias móveis e outros filtros são atendidas, a fim de capturar a reviravolta de terça-feira.
Princípios de estratégia
- Utilize a média móvel de 30 dias como base para a determinação da tendência.
- Usar o RSI de 3 dias e o ATR de 10 dias como condições de filtro. Quando o RSI de 3 dias é inferior a 51 e o relativo próximo ao ATR de 10 dias é inferior a 95%, o sentimento do mercado é considerado pessimista, mas sem condições extremas, atendendo às condições de compra.
- Excluir o mês de Maio devido ao efeito "Vender em Maio e ir embora", uma vez que o mercado de ações tende a ser lento.
- Combinando as condições acima, compre na segunda-feira, quando todas as condições do filtro estiverem satisfeitas, e venda na quarta-feira aberta.
Vantagens da estratégia
- A combinação de média móvel e indicadores de sentimento pode efetivamente capturar a reviravolta de terça-feira.
- A dupla filtragem de RSI e ATR exclui negociações em condições extremas, melhorando a taxa de ganho da estratégia e a relação risco/recompensação.
- Excluindo Maio, evita a negociação durante períodos tipicamente de baixo desempenho, melhorando o desempenho da estratégia.
- A negociação apenas de segunda a quarta-feira resulta em baixa frequência de negociação e baixos custos de comissão.
Riscos estratégicos
- A estratégia pode ter um desempenho inferior quando a tendência é forte e a inversão não é evidente.
- Os horários fixos de compra e venda podem perder melhores pontos de entrada e saída, limitando a flexibilidade e o potencial de lucro da estratégia.
- A baseamento em julgamentos indicadores corre o risco de não ser válido quando o mercado muda drasticamente.
- Os juízos mensais baseados na experiência histórica não garantem que as situações futuras serão as mesmas, representando um risco de pontualidade.
Orientações para a otimização da estratégia
- Considerar a introdução de indicadores de filtragem mais eficazes, como o volume e a volatilidade, para melhorar a robustez e a adaptabilidade da estratégia.
- Otimizar a seleção dos horários de compra e venda, como a adição de condições de confirmação de ruptura intradiária, para aumentar a flexibilidade e o potencial de lucro.
- Para a otimização do período de retenção, considerar tempos de retenção mais longos para captar melhor as tendências.
- Estabelecer parâmetros diferentes para as diferentes condições de mercado para melhorar a adaptabilidade da estratégia.
- Incorporar módulos de gestão de posições e controlo de riscos para lidar com situações de mercado extremas.
Resumo
A Estratégia de Terça-feira de Retorno (Filtro de fim de semana) usa uma combinação de médias móveis, RSI, ATR e outros indicadores para comprar e vender em momentos específicos, com o objetivo de capturar a reviravolta de terça-feira. A estratégia tem baixa frequência de negociação, baixos custos de comissão e melhora sua taxa de vitória e relação risco-recompensa por meio de período de tempo e filtragem de indicadores. No entanto, a estratégia também tem certas limitações e riscos, como baixo desempenho em mercados de tendência e tempos fixos de compra / venda e períodos de retenção.
/*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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