
이 전략의 핵심 아이디어는 당일 상장 시 상장을 구매하고 다음 날 상장 시 상장을 판매하여 상장 시 상장 시의 가격 상승을 활용하여 수익을 창출하는 것입니다.
이 전략은 크게 두 가지 판단에 기반합니다.
하루 거래자는 보통 상장시 구매를 하는 경향이 있는데, 이는 상장시 주가 상승을 유도한다.
종결 시점의 지표 가격은 지표의 실제 가치를 비교적 잘 반영한다.
구체적으로, 이 전략은 먼저 매일의 종결시에 ((20:00) 당일 종결 가격이 200일 간단한 이동 평균보다 높는지 판단하고, 그 평균보다 높다면, 종결시에 더 많이 하고, 종결 가격이 그 평균보다 낮다면, 종결시에 공백한다.
다음 날 개시시에는 ((9:30)), 전날 다중 상위 포지션을 보유한 경우 개시시에는 평점; 공백 상위 포지션을 보유한 경우 개시시에는 평점.
상장 가격에서 낮은 가격에 구매하고 상장 가격에서 높은 가격에 판매하는 작업을 통해 상장 가격의 상승을 활용하여 수익을 얻습니다.
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
하루 거래자의 관념을 이용해서, 즉, 상장할 때 주가가 상승하는 특징을 이용해서, 상장할 때 지표를 팔면 수익을 얻는다.
200일 이동 평균을 사용하여 가격 추세를 판단하여 큰 추세를 파악하는 것이 좋습니다.
거래 빈도는 낮으며, 매일 열고 닫는 두 개의 시간대에만 판단하고 거래하여 거래 비용을 절감합니다.
데이터를 충분히 재검토하고, 역사적 데이터를 사용하여 규칙 변수의 타당성을 판단하여 신뢰를 높인다.
프로그래밍 거래 시스템은 거래 결정에 감정적 인 영향을 미치지 않도록 효율적으로 실행합니다.
이 전략에는 위험도 있습니다.
오픈 가격 반전의 확률이 존재하고, 오픈 가격이 반대 방향으로 크게 반전하면 손실이 발생한다.
종결 가격의 조작 가능성은 종결 가격이 의도적으로 높여지거나 낮아질 경우 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.
상표의 정지로 인해 상장할 수 없어 손실이 발생할 수 있다.
거래비용이 높은 지표는 이 높은 빈도 전략에 적합하지 않다.
불합리한 매개 변수 설정은 거래 빈도 또는 효율성이 떨어질 수 있습니다.
위험을 대응하는 해결책은 다음과 같습니다.
최대 손실을 제어하기 위해 스톱 손실을 설정합니다.
거래량이나 재권 등의 수단으로 종결 가격의 신뢰성을 판단한다.
우선적으로 유동성이 좋은 지폐를 선택하세요.
이동 평균 변수와 포지션 개시 시간을 조정하여 전략 효과를 높인다.
이 전략은 다음과 같은 방법으로 최적화될 수 있습니다.
오픈 가격 반전 시 스톱로스 또는 스톱 스톱을 설정하여 손실을 계속하지 않도록하십시오.
다른 지표 또는 모델을 사용하여 주식 가격을 판단하는 합리적인 범위에서 손실을 피하십시오.
지표의 유동성 위험을 고려하여 유동성이 좋은 지표를 우선적으로 선택하십시오.
다양한 이동 평균 변수를 테스트하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
포지션 개시 시간을 최적화하여 포지션 개시 시간을 앞당기거나 연기하는 것을 고려하십시오.
현재 중요한 뉴스를 통해 종결 가격의 타당성을 판단하는 것.
거래비용을 고려하여 거래비용이 낮은 상품을 선택하십시오.
여러 영향을 미치는 요소들을 충분히 고려한 다중 요인 모델을 통합한다.
이 전략은 매일 종결 가격에서 구매하고, 다음 날 개시 가격에서 판매하는 작업을 통해 수익을 얻습니다. 이 전략은 장점이 있지만 주의해야 할 몇 가지 위험도 있습니다. 매개 변수 설정, 중단 방법, 지표 선택 등을 계속 최적화함으로써 더 나은 전략 효과를 얻을 수 있습니다.
/*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"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
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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)