ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति को “मंगलवार रिवर्स रणनीति ((सप्ताहांत फ़िल्टरिंग)) ” कहा जाता है। इसका मुख्य विचार औसत रेखा और अन्य फ़िल्टरिंग स्थितियों पर आधारित है, जो मंगलवार की रिवर्स स्थिति को पकड़ने के लिए सोमवार को खुले में खरीदा जाता है और बुधवार को खुले में बेचा जाता है। यह रणनीति RSI, ATR और अन्य संकेतकों को फ़िल्टर करके, मई जैसे विशिष्ट समय को बाहर करने के लिए रणनीति की जीत और रिटर्न जोखिम अनुपात को बढ़ाने के लिए।
रणनीति सिद्धांत
- 30 दिन की औसत रेखा को प्रवृत्ति के आधार के रूप में उपयोग करते हुए, जब एक ट्रेडिंग दिन की समापन कीमत 30 दिन की औसत रेखा से कम होती है, तो यह माना जाता है कि प्रवृत्ति नीचे की ओर है, जो खरीद की शर्तों में से एक है।
- 3 दिन के आरएसआई और 10 दिन के एटीआर को फ़िल्टरिंग शर्त के रूप में उपयोग करते हुए, जब 3 दिन का आरएसआई 51 से कम होता है और समापन मूल्य 95 प्रतिशत से कम होता है, तो बाजार की भावना को निराशावादी माना जाता है, लेकिन कोई चरम घटना नहीं है, जो खरीद शर्तों के अनुरूप है।
- मई को छोड़कर, शेयर बाजार आमतौर पर “मई में बेचें और चले जाएं” के प्रभाव के कारण कमजोर होते हैं।
- संयुक्त रूप से, सोमवार को खरीदें और सभी फ़िल्टर शर्तों को पूरा करें, और बुधवार को बेचें।
रणनीतिक लाभ
- औसत रेखा और भावनात्मक सूचकांकों के संयोजन के आधार पर, यह मंगलवार के पलटाव को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है।
- आरएसआई और एटीआर के दोहरे फ़िल्टरिंग के माध्यम से, चरम स्थितियों में व्यापार को बाहर करने के लिए रणनीति की जीत दर और रिटर्न जोखिम अनुपात में वृद्धि हुई।
- मई को छोड़कर, हम उस अवधि से बचते हैं जो आमतौर पर खराब प्रदर्शन करती है, और रणनीति के प्रदर्शन में सुधार करती है।
- केवल सोमवार को खरीदा और बुधवार को बेचा जाता है, लेनदेन की आवृत्ति कम है, और कमीशन की लागत कम है।
रणनीतिक जोखिम
- एक मजबूत रुझान के साथ, रणनीति खराब प्रदर्शन करती है जब उलट स्पष्ट नहीं होता है।
- फिक्स्ड ट्रेडिंग समय बेहतर ट्रेडिंग समय को याद कर सकता है, जो रणनीति की लचीलापन और लाभ के लिए जगह को सीमित करता है।
- सूचकांकों पर भरोसा करें, बाजार में भारी बदलाव के दौरान सूचकांक के विफल होने का जोखिम।
- महीने का निर्णय ऐतिहासिक अनुभव पर आधारित है, यह भविष्य की स्थिति का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, समयबद्धता का जोखिम है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
- रणनीति की स्थिरता और अनुकूलनशीलता को बढ़ाने के लिए अधिक प्रभावी फ़िल्टरिंग मापदंडों जैसे कि लेनदेन की मात्रा, उतार-चढ़ाव आदि को पेश करने पर विचार किया जा सकता है।
- खरीद और बिक्री के समय को अनुकूलित करने के लिए विकल्प, जैसे कि स्टॉक में तोड़फोड़ की पुष्टि जैसी शर्तें शामिल करना, रणनीति की लचीलापन और लाभ के लिए जगह बढ़ाना।
- होल्डिंग चक्र के अनुकूलन के लिए, प्रवृत्तियों को अधिक पूरी तरह से पकड़ने के लिए लंबी होल्डिंग अवधि पर विचार किया जा सकता है।
- विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए अलग-अलग पैरामीटर सेट करें, रणनीति की अनुकूलनशीलता में सुधार करें।
- बाजार की चरम स्थितियों का सामना करने के लिए स्थिति प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण मॉड्यूल में शामिल हों।
संक्षेप
मंगलवार रिवर्स रणनीति ((सप्ताह के अंत में फ़िल्टरिंग) मार्जिन, आरएसआई और एटीआर जैसे संकेतकों के संयोजन के आधार पर, एक विशिष्ट समय पर एक ट्रेडिंग ब्रोकर, मंगलवार की रिवर्स स्थिति को पकड़ने के लिए। रणनीति की ट्रेडिंग आवृत्ति कम है, प्रमोशन लागत कम है, और समय अवधि फ़िल्टरिंग और सूचक फ़िल्टरिंग के माध्यम से रणनीति की जीत और जोखिम रिटर्न को बढ़ाता है। हालांकि, रणनीति में कुछ सीमाएं और जोखिम भी हैं, जैसे कि ट्रेंडिंग स्थिति में खराब प्रदर्शन, और खरीद-बिक्री के अवसर और स्थिति रखने की अवधि स्थिर। भविष्य में, अधिक फ़िल्टरिंग स्थितियों को पेश करके, अवसरों को अनुकूलित करके, गतिशील समायोजन मापदंडों, स्टॉक प्रबंधन और जोखिम नियंत्रण आदि में अनुकूलन और सुधार किया जा सकता है, ताकि रणनीति को कई स्थानों पर बाजार की स्थिति में बेहतर रूप से अनुकूलित किया जा सके।
/*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)