Intraday-Trendumkehrstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Hauptidee der Strategie ist es, am Montag zu handeln, um den Trend zu verfolgen und zu profitieren, wenn sich der Markt umkehrt.
Grundsätze
Die Kernlogik der Strategie lautet:
Es ist wichtig, zu entscheiden, ob der Montag ein Handelstag ist, und wenn ja, die Folgelogik fortzusetzen.
Beurteilen Sie, ob die K-Linie des Tages eine Bottom-up-Umkehrform aufweist, und zwar: der Schlusskurs der K-Linie 1 ist
Wenn die oben beschriebene Umkehrform eintritt, wird bei der Schließung der K-Linie 3 ein Überlagerungsposten eröffnet, um den Trend zu verfolgen.
Die Stop-Loss-Bedingung ist ein Tageshoch oder ein Stop-Loss-Exit.
Nach sechs Stunden der Haltestellung wird der Ausstieg gezwungen.
Die gesamte Strategie nutzt die Umkehrung des Montag-Zeitraums, um durch die Identifizierung der umgekehrten K-Linie-Form einen Gewinnmodus zu erzielen. Gleichzeitig werden die Stop-Loss-Bedingungen gesetzt, um das Risiko zu kontrollieren.
Vorteile
Die größten Vorteile dieser Strategie sind:
profitiert von diesen Reversals während der Montag-Handelssitzung;
Durch die Identifizierung spezifischer Candlestick-Muster hat es klare Eintrittssignale.
Die Stop-Loss- und Take-Profit-Bedingungen sind festgelegt, um Risiken zu kontrollieren.
Der Trendfollowing-Ansatz maximiert die Gewinne
Die Logik ist einfach und leicht zu verstehen und zu implementieren.
Die Gefahr
Die Strategie birgt auch Risiken:
Losses can occur if Monday reversals are not significant (Verluste können auftreten, wenn Montag-Reversals nicht signifikant sind)
Price may retrace after reversal leading to stop loss (Price kann sich nach einer Reversal zurückziehen, was zu einem Stop-Loss führt)
Plötzliche Marktveränderungen können zu einem großen Stop-Loss führen.
Positionen zu lange zu halten kann auch zu Verlusten führen.
Entsprechende Lösungen sind: Optimierung der Stop-Loss-Strategie, angemessene Verkürzung der Haltedauer und strenge Kontrolle der Einzelschäden.
The solutions are: Optimizing stop loss strategy, shortening holding time, strictly controlling single loss.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann vor allem in folgenden Bereichen optimiert werden:
Verwenden Sie maschinelles Lernen, um Reversal-Muster genauer zu identifizieren
Optimierung von Stop-Loss-Strategien wie Trailing Stop Loss, Partial Stop Loss usw.
Inkorporate mehr Faktoren, um Trendstärke zu beurteilen, z. B. Volumenänderungen
Dynamische Anpassung der Haltedauer
Verwenden Sie Algorithmen, um optimale Parameter zu bestimmen
Position-Switching-Mechanismus für den Zwei-Wege-Handel
Durch diese Optimierungen können die Gewinnchancen und die Profitabilität der Strategien verbessert werden.
These optimizations can improve the win rate and profitability of the strategy.
Zusammenfassen
Insgesamt ist die Strategie durch die Nutzung der Umkehrung der spezifischen Phase des Montags und die Einrichtung einer eindeutigen Ein- und Ausstiegsmechanik ein einfaches Trend-Tracking-Gewinnmodell. Im Vergleich zu festen Stop-Loss-Stopps kann die Strategie bessere Wirkung erzielen. Natürlich müssen noch weitere Optimierungen vorgenommen werden, um der Unsicherheit des Marktes zu begegnen.
In summary, this strategy utilizes the reversal during Monday trading session, with clear entry and exit mechanisms, to implement a simple trend following profitable model. Compared to fixed stop loss and take profit, this strategy can achieve better results. However, further optimizations are still needed to deal with market uncertainty. The strategy provides a reference idea and template for intraday trading.
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("ET Forex TurnaroundMonday", overlay=true)
FirstYear = input(2018, minval=2000, maxval=2023, step=1)
FirstMonth = 1 //input(1, minval=1, maxval=12, step=1)
FirstDay = 1 //input(1, minval=1, maxval=31, step=1)
deltaDay = input(0)
StartHour = input(0)
f_barssince(_cond, _count) => _barssince=bar_index-valuewhen(_cond, bar_index, _count)
HoldTime = input(6, step=1)
MM = input(1)
startHour = input(-7, step=1)
endHour = input(34, step=1)
exitHour = input(30, step=1)
startdateCond = (year > FirstYear or (year == FirstYear and (month > FirstMonth or (month == FirstMonth and dayofmonth >= FirstDay))))
iHour = hour
if iHour > 19
iHour := iHour-20
else
iHour := iHour+4
timeCondition = true //(iHour>=startHour and iHour<=endHour and iHour<=exitHour)
since_flat_condition = strategy.position_size == 0
entryPrice=strategy.position_avg_price
EntryLongCondition = dayofweek == (dayofweek.monday+deltaDay) and close[0] < close[1] and close[1]<close[2] and startdateCond //and timeCondition and iHour > StartHour
ExitTimeCondition = false//(f_barssince(since_flat_condition, 0)>=HoldTime)
ExitLongCondition = strategy.position_size > 0 and (close[0] > high[1])// or close[0]< entryPrice-abs(close[1]-close[2])*0.2)//(ExitTimeCondition) //iHour >= exitHour or
strategy.initial_capital =50000
// MM Block
lots = if MM < 2
strategy.initial_capital
else
strategy.equity
lots := lots/close
entryPrice:=strategy.position_avg_price
strategy.close("ETLong",when=(ExitLongCondition==true))
strategy.entry("ETLong", strategy.long, qty=lots, comment="OpenLong",when=(EntryLongCondition==true))