Tendência de reversão intradiária seguindo estratégia
ChaoZhang
Visão geral
A ideia principal da estratégia é que os mercados de segunda-feira usem a reversão do mercado do dia para seguir a tendência e obter lucro.
Princípios
A lógica central da estratégia é:
Determine se a segunda-feira é um dia de negociação e, se for, continue executando a lógica de seguimento;
determinar se a linha K do dia apresentou uma inversão de baixa para cima, especificamente: o preço de fechamento da linha K 1 é menor que o preço de fechamento da linha K 2 e o preço de fechamento da linha K 2 é menor que o preço de fechamento da linha K 3;
Se a inversão acima for confirmada, abra uma posição a mais no fechamento da linha K 3 para acompanhar a tendência;
A condição de parada é que o alto do dia seja ultrapassado, ou que a parada de perda seja retirada;
A posição é mantida por 6 horas e é obrigatória a saída.
Toda a estratégia aproveitou a reversão do mercado em um determinado período de tempo na segunda-feira, identificando a forma da linha K reversível, para obter um modelo de lucro de compra baixa e venda alta. Ao mesmo tempo, foi criada uma condição de stop-loss para controlar o risco.
Vantagens
A maior vantagem da estratégia é que:
Aproveita os reversos durante a sessão de negociação de segunda-feira para obter lucros;
Identificando padrões específicos de candlestick, ele tem sinais de entrada claros.
As condições de stop loss e take profit são definidas para controlar os riscos
A abordagem de seguir a tendência maximiza os lucros
A lógica é simples e fácil de entender e implementar
Riscos
A estratégia também traz alguns riscos:
Perdas podem ocorrer se as reversões de segunda-feira não forem significativas
Price may retrace after reversal leading to stop loss (Price may retrace after reversal leading to stop loss)
Mudanças súbitas no mercado podem levar a grandes perdas de parada
Holding positions too long may also cause losses (em inglês)
A solução é: otimizar a estratégia de parada de perdas, reduzir adequadamente o tempo de detenção e controlar rigorosamente os perdas individuais.
The solutions are: Optimizing stop loss strategy, shortening holding time, strictly controlling single loss.
Direção de otimização
A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:
Use machine learning to identify reversal patterns more accurately (utilize aprendizado de máquina para identificar padrões de reversal com mais precisão)
Optimizar estratégias de stop loss, como trailing stop loss, partial stop loss etc.
Incorporate more factors to judge trend strength, e.g. volume changes
Ajuste dinâmico do tempo de detenção
Usar algoritmos para determinar parâmetros ideais
Adição de mecanismo de troca de posição para negociação bidirecional multi-campo
Com essas otimizações, as estratégias podem ser mais bem sucedidas e lucrativas.
These optimizations can improve the win rate and profitability of the strategy.
Resumir
Em resumo, a estratégia permite um modelo de lucro simples de acompanhamento de tendências, utilizando um retorno de tendências em um determinado período do dia de segunda-feira e definindo um mecanismo de entrada e saída definido. A estratégia pode ser mais eficaz do que um stop loss fixo.
In summary, this strategy utilizes the reversal during Monday trading session, with clear entry and exit mechanisms, to implement a simple trend following profitable model. Compared to fixed stop loss and take profit, this strategy can achieve better results. However, further optimizations are still needed to deal with market uncertainty. The strategy provides a reference idea and template for intraday trading.
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("ET Forex TurnaroundMonday", overlay=true)
FirstYear = input(2018, minval=2000, maxval=2023, step=1)
FirstMonth = 1 //input(1, minval=1, maxval=12, step=1)
FirstDay = 1 //input(1, minval=1, maxval=31, step=1)
deltaDay = input(0)
StartHour = input(0)
f_barssince(_cond, _count) => _barssince=bar_index-valuewhen(_cond, bar_index, _count)
HoldTime = input(6, step=1)
MM = input(1)
startHour = input(-7, step=1)
endHour = input(34, step=1)
exitHour = input(30, step=1)
startdateCond = (year > FirstYear or (year == FirstYear and (month > FirstMonth or (month == FirstMonth and dayofmonth >= FirstDay))))
iHour = hour
if iHour > 19
iHour := iHour-20
else
iHour := iHour+4
timeCondition = true //(iHour>=startHour and iHour<=endHour and iHour<=exitHour)
since_flat_condition = strategy.position_size == 0
entryPrice=strategy.position_avg_price
EntryLongCondition = dayofweek == (dayofweek.monday+deltaDay) and close[0] < close[1] and close[1]<close[2] and startdateCond //and timeCondition and iHour > StartHour
ExitTimeCondition = false//(f_barssince(since_flat_condition, 0)>=HoldTime)
ExitLongCondition = strategy.position_size > 0 and (close[0] > high[1])// or close[0]< entryPrice-abs(close[1]-close[2])*0.2)//(ExitTimeCondition) //iHour >= exitHour or
strategy.initial_capital =50000
// MM Block
lots = if MM < 2
strategy.initial_capital
else
strategy.equity
lots := lots/close
entryPrice:=strategy.position_avg_price
strategy.close("ETLong",when=(ExitLongCondition==true))
strategy.entry("ETLong", strategy.long, qty=lots, comment="OpenLong",when=(EntryLongCondition==true))