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閉じるポジション戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年11月10日 14:25:30
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概要

この戦略の主な考えは,市場閉店時に株を買い,翌日の市場開店時に売却し,開店時に価格上昇から利益を得ることです.

戦略の論理

この戦略は2つの判断に基づいています

  1. Intraday トレーダーはオープンマーケットでロングをすると オープニング価格が上昇します

  2. 閉店価格は 株式の本当の価値を反映しています

具体的には,この戦略は,閉じる価格が市場閉じる時 (20:00) の200日間の単純な移動平均値を超えるかどうかをチェックします.そうであれば,それは長い.そうでなければ,それは短い.

次の日の市場開業時 (9時30分) は,前日に開いたロングポジションとショートポジションを閉じる.

低閉店価格で購入し,高開店価格で販売することで,開店価格上昇から利益を得ることを目指しています.

利点分析

この戦略の利点は

  1. オープンでロングで売り,利益を得るためにイントラデイトレーダーの慣性を利用します.

  2. 200日間のMAは傾向を特定するのに役立ちます

  3. 低頻度で1日2つの取引先で取引コストを削減します

  4. バックテストはパラメータに対する信頼を高めます

  5. 自動システムは 感情的な干渉を最小限に抑える

リスク分析

考慮すべきリスク:

  1. オープニング価格が急激に逆転して損失を起こす可能性があります

  2. 閉じる価格が操作される可能性があります.

  3. ストック停止は,ポジション開設を妨げる可能性があります.

  4. 高額な取引コストは,頻繁に取引するコストを高くします.

  5. パラメータの調整が不適切で 過剰な取引や損失につながる

解決策には以下が含まれます.

  1. 損失を制限するためにストップ・ロスを設定します.

  2. 閉じる価格を検証するために,ボリュームと調整を確認します.

  3. 流動性のある株を優先する

  4. MAの長さと取引時間を最適化する

改善 の 方向

戦略は以下によって改善できます.

  1. ストップを加えることで 損失を削減します

  2. 価格帯を決めるために他の指標を使う.

  3. 流動性リスクの考慮と流動性のある株式の選択

  4. 異なるMAパラメータをテストする

  5. オープン/閉鎖時間を最適化

  6. 閉店価格の有効性に関するニュースをチェックする

  7. 取引コストを考慮し 低コストの株を選びます

  8. 多因子モデルを使用します

結論

この戦略は,閉店時に低値で購入し,開店時に高値で販売することで,開店価格上昇から利益を得ます.いくつかの利点がありますが,考慮すべきリスクもあります.パラメータ,ストップ,株式選択のさらなる最適化はパフォーマンスを向上させることができます.全体として,日中トレーダーに簡単な閉店ポジション戦略アイデアを提供します.

/*backtest
start: 2023-10-10 00:00:00
end: 2023-11-09 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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//@version=5
strategy("End of Day Trading Strategy", overlay=true)

// Get the daily open, high, low, and close prices
daily_open = request.security(syminfo.tickerid, "D", open)
daily_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close)

// Calculate the 200 period SMA on daily close
sma200 = ta.sma(daily_close, 200)

// Define the entry and exit conditions
end_of_day = (hour == 20) and (minute == 0) // Assuming the end of the regular trading hours is 20:00
start_of_day = (hour == 9) and (minute == 30) // Assuming the start of the trading session is 09:30

long_condition = end_of_day and (daily_close > sma200)
short_condition = end_of_day and (daily_close < sma200)

// Execute the strategy logic
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit conditions
if (strategy.position_size > 0 and start_of_day) // If we are long, sell at the open of the session
    strategy.close("Long")
if (strategy.position_size < 0 and start_of_day) // If we are short, buy at the open of the session
    strategy.close("Short")

// Plot the SMA on the chart
plot(sma200, "200 SMA", color=color.blue)
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