Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược chuyển đổi thứ ba (Filter cuối tuần)

Chiến lược chuyển đổi thứ ba (Filter cuối tuần)

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-04-30 16:07:45
Tags:RSIATRMA

img

Tổng quan

Chiến lược này được đặt tên là Chiến lược quay vòng thứ Ba (Filter cuối tuần) . Ý tưởng chính là mua vào ngày thứ Hai mở và bán vào ngày thứ Tư mở khi các điều kiện nhất định dựa trên đường trung bình động và các bộ lọc khác được đáp ứng, để nắm bắt sự quay vòng thứ Ba. Bằng cách lọc với RSI, ATR, và loại trừ các thời điểm cụ thể như tháng 5, chiến lược nhằm mục đích cải thiện tỷ lệ thắng và tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Sử dụng đường trung bình động 30 ngày làm cơ sở xác định xu hướng Khi ngày giao dịch trước đóng cửa dưới đường MA 30 ngày, nó được coi là xu hướng giảm và đáp ứng một trong các điều kiện mua.
  2. Sử dụng chỉ số RSI 3 ngày và ATR 10 ngày làm điều kiện lọc. Khi chỉ số RSI 3 ngày thấp hơn 51 và tương quan gần với ATR 10 ngày thấp hơn 95%, tâm lý thị trường được coi là bi quan nhưng không có điều kiện cực đoan, đáp ứng các điều kiện mua.
  3. Loại trừ tháng 5 do hiệu ứng "Bán trong tháng 5 và đi đi", vì thị trường chứng khoán có xu hướng chậm chạp.
  4. Kết hợp các điều kiện trên, mua vào thứ Hai khi tất cả các điều kiện lọc được đáp ứng, và bán vào thứ Tư mở.

Ưu điểm chiến lược

  1. Sự kết hợp giữa các chỉ số trung bình động và tinh thần có thể nắm bắt hiệu quả sự thay đổi thứ ba.
  2. Việc lọc kép của RSI và ATR loại trừ các giao dịch trong điều kiện cực đoan, cải thiện tỷ lệ chiến thắng và tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận của chiến lược.
  3. Không bao gồm tháng 5 tránh giao dịch trong các giai đoạn hoạt động thường kém, nâng cao hiệu suất chiến lược.
  4. Giao dịch chỉ từ thứ Hai đến thứ Tư dẫn đến tần suất giao dịch thấp và chi phí hoa hồng nhỏ.

Rủi ro chiến lược

  1. Chiến lược có thể hoạt động kém hơn khi xu hướng mạnh và sự đảo ngược không rõ ràng.
  2. Thời gian mua và bán cố định có thể bỏ lỡ các điểm vào và ra tốt hơn, hạn chế tính linh hoạt và tiềm năng lợi nhuận của chiến lược.
  3. Việc dựa vào các đánh giá chỉ số có nguy cơ không hợp lệ khi thị trường thay đổi mạnh mẽ.
  4. Các phán đoán hàng tháng dựa trên kinh nghiệm lịch sử không đảm bảo các tình huống trong tương lai sẽ giống nhau, gây ra rủi ro kịp thời.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Xem xét việc đưa ra các chỉ số lọc hiệu quả hơn, chẳng hạn như khối lượng và biến động, để cải thiện tính vững chắc và khả năng thích nghi của chiến lược.
  2. Tối ưu hóa lựa chọn thời gian mua và bán, chẳng hạn như thêm các điều kiện xác nhận đột phá trong ngày, để tăng sự linh hoạt và tiềm năng lợi nhuận.
  3. Để tối ưu hóa thời gian giữ, hãy xem xét thời gian giữ lâu hơn để nắm bắt hoàn toàn hơn xu hướng.
  4. Đặt các tham số khác nhau cho các điều kiện thị trường khác nhau để tăng khả năng thích nghi của chiến lược.
  5. Kết hợp các mô-đun quản lý vị trí và kiểm soát rủi ro để đối phó với các tình huống thị trường cực đoan.

Tóm lại

Chiến lược Turnaround Tuesday (Filter cuối tuần) sử dụng sự kết hợp của các chỉ số trung bình động, RSI, ATR và các chỉ số khác để mua và bán vào những thời điểm cụ thể, nhằm mục đích nắm bắt sự thay đổi thứ ba. Chiến lược có tần suất giao dịch thấp, chi phí hoa hồng nhỏ và cải thiện tỷ lệ thắng và tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận thông qua thời gian và lọc chỉ số. Tuy nhiên, chiến lược cũng có một số hạn chế và rủi ro nhất định, chẳng hạn như hoạt động kém trong thị trường xu hướng và thời gian mua / bán cố định và thời gian giữ. Tối ưu hóa trong tương lai có thể giới thiệu nhiều điều kiện lọc hơn, tối ưu hóa thời gian ra, điều chỉnh các tham số năng động, quản lý vị trí và kiểm soát rủi ro để thích nghi tốt hơn với điều kiện thị trường thay đổi.

/*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)
Có liên quan
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu