포지션 폐쇄 전략

저자:차오장, 날짜: 2023년 11월 10일 14:25:30
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전반적인 설명

이 전략의 핵심 아이디어는 시장 폐쇄에서 주식을 구매하고 다음 날 시장 개장 시 판매하여 오픈 시 가격 상승으로 이익을 얻는 것입니다.

전략 논리

이 전략은 두 가지 판단에 근거합니다.

일내 거래자는 오픈시장에서 장기간 거래하는 경향이 있으며, 오픈 가격을 올립니다.
마감 가격은 주식의 실제 가치를 반영합니다.

구체적으로, 전략은 시장 폐쇄 (20:00) 에 폐쇄 가격이 200 일 간 간단한 이동 평균보다 높는지 확인합니다. 그렇습니다. 길게 간다. 그렇지 않으면 짧게 간다.

다음 날 시장 개장 (9:30), 그것은 전날 개장 된 긴 포지션을 닫고 짧은 포지션을 닫습니다.

낮은 폐쇄 가격으로 구매하고 높은 개시 가격으로 판매함으로써 개시 가격 상승으로 수익을 창출하는 것을 목표로합니다.

이점 분석

이 전략의 장점:

내일 트레이더의 관성을 활용하여 오픈 시 장면을 취하고 수익을 위해 판매합니다.
200일 MA는 트렌드를 파악하는 데 도움이 됩니다.
하루에 두 개의 거래점만 있는 낮은 빈도는 거래 비용을 줄여줍니다.
백테스팅은 매개 변수에 대한 신뢰를 제공합니다.
자동화된 시스템은 감정적 간섭을 최소화합니다.

위험 분석

고려해야 할 위험:

개시 가격은 급격히 역전되어 손실이 발생할 수 있습니다.
닫기 가격은 조작될 수 있습니다.
주식 중단은 포지션을 개설하는 것을 막을 수 있습니다.
높은 거래 비용으로 인해 자주 거래하는 것이 비싸습니다.
부적절한 매개 변수 조정으로 인해 과도한 거래 또는 손실이 발생합니다.

해결책은 다음과 같습니다.

손해를 제한하기 위해 손해를 중지하도록 설정합니다.
마감 가격을 확인하기 위해 부피와 조정을 확인합니다.
유동성 주식을 우선시하세요.
MA 길이와 거래 시간을 최적화합니다.

개선 방향

이 전략은 다음과 같이 개선될 수 있습니다.

열기 역전에서 손실을 줄이기 위해 스톱을 추가합니다.
다른 지표를 사용하여 가격 범위를 결정합니다.
유동성 위험을 고려하고 유동성 주식을 선택
다른 MA 매개 변수를 테스트합니다.
오픈/폐기 시간을 최적화합니다.
폐업 가격 유효성을 확인하는 뉴스
거래 비용을 고려하고 저렴한 주식을 선택합니다.
다중 인자 모델을 이용합니다.

결론

이 전략은 폐쇄에서 낮은 가격으로 구매하고 개방에서 높은 가격으로 판매함으로써 개시 가격 상승으로 이익을 얻습니다. 그것은 몇 가지 장점이 있지만 고려해야 할 위험도 있습니다. 매개 변수, 정지, 주식 선택에 대한 추가 최적화는 성능을 향상시킬 수 있습니다. 전반적으로 그것은 내일 거래자에게 간단한 폐쇄 위치 전략 아이디어를 제공합니다.

/*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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