ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia es un sistema de negociación basado en fenómenos anormales del mercado, que utiliza principalmente las características del comportamiento del mercado durante el cierre de la noche del jueves hasta el cierre del viernes. La estrategia utiliza un tiempo de entrada y salida fijo para verificar la eficacia de este modelo de mercado mediante la retroalimentación.
Principio de estrategia
La lógica central de la estrategia se basa en los siguientes elementos clave:
- Condiciones de ingreso: El ingreso se realiza el jueves al cierre del mercado, momento elegido en base al análisis de datos históricos.
- Condiciones de salida: Se cerrarán las posiciones el viernes y el tiempo de mantenimiento será fijo.
- Gestión de fondos: El 10% de los fondos de la cuenta se utiliza en cada transacción, y esta gestión conservadora de la posición ayuda a controlar el riesgo.
- Ejecución de la operación: la ejecución de la orden en el precio de cierre evita los efectos de las fuertes fluctuaciones durante el día.
Ventajas estratégicas
- Sencillo y claro: las reglas de negociación son claras, sin una combinación compleja de indicadores, fáciles de entender y ejecutar.
- Riesgo controlado: un programa de tiempo de tenencia fijo y gestión de fondos que hace que el riesgo sea más fácil de evaluar y controlar.
- Alto grado de automatización: La lógica de la estrategia es simple y se puede programar para automatizar las transacciones.
- Flexible: puede ajustar los parámetros de acuerdo con diferentes entornos de mercado, mejor adaptabilidad.
Riesgo estratégico
- Dependencia del tiempo: La estrategia depende en gran medida de una ventana de tiempo específica, que puede verse afectada por noticias importantes en horas no comerciales.
- Cambios en el entorno del mercado: las leyes estadísticas históricas pueden no funcionar en el futuro, por lo que es necesario monitorear continuamente el rendimiento de la estrategia.
- Riesgo de ejecución: La falta de liquidez durante el cierre puede incrementar los puntos de deslizamiento. Se recomienda administrar el riesgo de la siguiente manera:
- Establecimiento de un parón de pérdida
- Dinámica de ajuste de la duración de las posiciones
- Añadir condiciones de filtración
Dirección de optimización de la estrategia
- Introducción de indicadores de volatilidad: se puede agregar un indicador ATR para ajustar dinámicamente el tamaño de la posición y hacer que la estrategia sea más adaptable.
- Optimización de la hora de entrada: se puede combinar el formato del precio y los indicadores técnicos para mejorar la precisión de la entrada.
- Mejora en el control de riesgos: aumenta el mecanismo de suspensión de pérdidas dinámicas y la protección es rentable.
- Aumentar las condiciones de filtración: Considere la posibilidad de incorporar filtros de tendencia para evitar el comercio en condiciones de mercado desfavorables.
Resumir
La estrategia es un sistema de negociación clásico basado en anomalías del mercado, que obtiene beneficios potenciales a través de un estricto manejo de tiempo y un manejo conservador de fondos. Aunque la lógica de la estrategia es simple, se debe tener en cuenta el riesgo que conlleva el cambio en el entorno del mercado, y se recomienda un control de posición más conservador y un mecanismo de gestión de riesgos más completo para el comercio en vivo.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2024-11-11 00:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
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/
// © piirsalu
//@version=5
strategy("Gold Friday Anomaly Strategy",
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
slippage = 1, commission_value=0.0005,
process_orders_on_close = true,
initial_capital = 50000,
default_qty_value=500,
overlay = true)
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// . USER INPUTS . //
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// Define backtest start and end dates
st_yr_inp = input(defval=2000, title='Backtest Start Year')
st_mn_inp = input(defval=01, title='Backtest Start Month')
st_dy_inp = input(defval=01, title='Backtest Start Day')
en_yr_inp = input(defval=2025, title='Backtest End Year')
en_mn_inp = input(defval=01, title='Backtest End Month')
en_dy_inp = input(defval=01, title='Backtest End Day')
// Set start and end timestamps for backtesting
start = timestamp(st_yr_inp, st_mn_inp, st_dy_inp, 00, 00)
end = timestamp(en_yr_inp, en_mn_inp, en_dy_inp, 00, 00)
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// . STRATEGY LOGIC . //
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// Check if the current day is Friday
isFriday = (dayofweek == dayofweek.friday)
// Initialize a candle counter
var int barCounter = 0
// Increment the candle counter on each new bar
barCounter := barCounter + 1
// Define trading session time ranges
pre_mkt = time(timeframe.period, '0400-0800:23456')
mkt_hrs = time(timeframe.period, '0800-1600:23456')
eod = time(timeframe.period, '1200-1600:23456')
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// . STRATEGY ENTRY & EXIT . //
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// Enter a long position on the first candle of Friday within the backtest period
if dayofweek == 4 and time >= start and time <= end
strategy.entry("BuyOnFriday", strategy.long)
// Close the position after holding it for 4 candles
if (barCounter % 1 == 0)
strategy.close("BuyOnFriday")