
Стратегия продажи выборочных опционов, основанная на комбинации нескольких технических показателей, направлена на продажу опционов, когда цена достигает зоны перекупа или перепродажи. Стратегия объединяет несколько технических показателей, таких как движущаяся средняя (EMA), относительно сильные индикаторы (RSI), булинговые полосы (Bollinger Bands), средний реальный диапазон (ATR) и средний индекс направления (ADX), чтобы идентифицировать потенциальные переломные точки и продавать опционы в этих местах.
Основные принципы этой стратегии основаны на концепции, согласно которой цены, достигнув экстремальных уровней, обычно возвращаются к среднему значению. В частности:
Тенденции подтвержденыПри использовании 50- и 200-циклических ЭМА для определения направления общей тенденции рынка, 50-циклическая ЭМА выше, чем 200-циклическая ЭМА, рассматривается как тенденция к повышению, а наоборот - как тенденция к снижению.
Обратные условия:
Фильтр риска:
Фильтр времениСтратегия выполняется только в период с 9:20 до 15:15 для обеспечения достаточной ликвидности рынка.
Управление рисками:
Слияние нескольких показателей: В сочетании с несколькими индикаторами подтверждает торговые сигналы, значительно уменьшает количество ложных сигналов, повышает устойчивость стратегии. EMA указывает общую тенденцию, RSI идентифицирует перекуп и перепродажу, Брин-пояс подтверждает предельные цены, ADX фильтрует сильную тенденцию.
Высокая степень адаптацииСтратегия использования ATR для динамического регулирования уровней стоп-лосс и стоп-стоп, что позволяет ему адаптироваться к различным рыночным условиям и волатильности, а также эффективно работать в высоко- и низко-волатильных рынках.
Двусторонние сделкиСтратегия поддерживает одновременную продажу опционов на продажу и опционов на продажу, позволяя ловить возможности в различных рыночных условиях, увеличивая общую частоту торговли и возможность получения прибыли.
Точное управление рискамиУстановленные уровни стоп-лосс и стоп-стоп позволяют более точно управлять рисками, избегать эмоционального принятия решений, а также обеспечивают постоянное соотношение риска и прибыли с помощью множителей ATR.
Фильтр времениОграничение временного окна торговли не только улучшает качество сигнала, но и помогает трейдерам сосредоточиться на наиболее активных и ликвидных периодах рынка.
Риск продолжения тенденции: Несмотря на использование фильтрации ADX, в некоторых случаях рынок может продолжать развиваться в соответствии с первоначальной тенденцией без ожидаемого разворота, что приводит к срыву убытков. Это может быть смягчено путем корректировки понижения ADX или добавления других признаков подтверждения тенденции.
Чёрные лебедиВнезапные новости или события могут привести к быстрому и значительному колебанию цены, выходящему за пределы нормального ATR, что может привести к потере эффективности стоп-порога или серьезному скольжению. Следует рассмотреть возможность использования стоп-порога вне поля или установки ограничения максимального убытка.
Параметр Чувствительность: Стратегия зависит от множества параметров (например, от RSI, от пропускной способности Блинна, от циклов EMA и т. д.), чрезмерная оптимизация может привести к корректировке кривой и снизить будущую производительность. Рекомендуется использовать пошаговую оптимизацию и предварительные тесты для проверки стабильности параметров.
Риск ликвидности: В некоторых контрактах с низкой ликвидностью опционов может возникнуть риск затруднения совершения сделки по разумной цене или ликвидации позиции. Следует выбирать контракты с опционами с большим объемом торговли и достаточной ликвидностью.
Риски соотношения: возможна корреляция между несколькими показателями, что приводит к избыточности сигнала, а не к подлинному многократному подтверждению. Можно рассмотреть возможность введения не связанных показателей или использования показателей с разными циклами для повышения разнообразия сигнала.
Динамические показатели: В настоящее время RSI и ADX используют фиксированные пороги ((RSI: 65⁄35, ADX: 35), можно рассмотреть возможность корректировки этих порогов в зависимости от волатильности рынка или динамики недавних исторических данных, чтобы стратегия была более адаптирована к различным рыночным условиям. Например, более жесткие пороги RSI используются в низко волатильных рынках, а более широкие - в высоко волатильных рынках.
Подтверждение увеличения громкости: В текущей стратегии не учитываются факторы объема передачи, можно добавить условия подтверждения объема передачи, такие как требование увеличения объема передачи при появлении обратного сигнала, что помогает идентифицировать более мощный обратный сигнал.
Оптимизация фильтра времениВы можете анализировать эффективность стратегии в разные периоды времени, чтобы усовершенствовать торговые временные окна, избегать периодов высокой волатильности перед открытием и закрытием рынка или сосредоточиться на торговле в определенное время.
Добавление показателя отклонения в колебанияхВведение сравнительного показателя имплицитной волатильности с исторической волатильностью, учитывающего, не была ли волатильность завышена при продаже опционов, способствует повышению маржинальной прибыли от продажи опционов.
Внедрение модели машинного обученияПрименение алгоритмов машинного обучения для объединения информации о различных показателях создает более сложный механизм генерации сигналов, что может повысить точность прогнозирования стратегий и уменьшить количество ложных сигналов.
Увеличение ограничения по времени удержания позицийВзгляните на возможность добавления обязательных условий по ликвидности, основанных на времени, таких как ограничение максимального времени удержания позиции, чтобы избежать длительного удержания невыгодных позиций и повысить эффективность использования средств.
Выборочная стратегия продажи опционов - это комплексная система торговли опционами, основанная на техническом анализе, которая использует несколько показателей для идентификации возможностей для изменения цены и продажи опционов с прибылью. Основные преимущества этой стратегии заключаются в ее многоуровневом фильтрационном механизме, который позволяет эффективно уменьшать ошибочные сигналы, а также в динамически адаптированном механизме управления рисками, который делает ее пригодной для различных рыночных условий.
Тем не менее, стратегия также сталкивается с такими проблемами, как риск продолжения тенденции и чувствительность параметров. Устойчивость и адаптивность стратегии могут быть дополнительно повышены путем внедрения таких мер, как динамическая коррекция порога, увеличение подтверждения объема сделок и оптимизация фильтрации времени. В частности, добавление показателей отклонения от колебаний и моделей машинного обучения может значительно улучшить качество сигнала и общую производительность стратегии.
Для трейдеров, стремящихся поймать поворотные возможности на рынке опционов, эта стратегия обеспечивает систематизированную, дисциплинированную торговую структуру, но при этом требует разумного управления капиталом и соответствующей корректировки параметров для достижения долгосрочной стабильной прибыли.
/*backtest
start: 2024-02-29 00:00:00
end: 2024-08-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Nifty BankNifty Option Selling Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === Indicators ===
length = 14
adxSmoothing = 14
src = close
// Supertrend
[supertrend, direction] = ta.supertrend(10, 3)
// EMA for trend confirmation
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema200 = ta.ema(close, 200)
trendBullish = ema50 > ema200
trendBearish = ema50 < ema200
// ADX for trend strength
[dmiPlus, dmiMinus, adx] = ta.dmi(length, adxSmoothing)
avoidStrongTrend = adx > 35 // Avoid strong trends
// Bollinger Bands
bbBasis = ta.sma(close, 20)
bbUpper = bbBasis + 1.8 * ta.stdev(close, 20) // Looser conditions
bbLower = bbBasis - 1.8 * ta.stdev(close, 20)
// RSI for overbought/oversold
rsi = ta.rsi(close, length)
overbought = rsi > 65 // Lowered from 70
oversold = rsi < 35 // Raised from 30
// ATR for volatility check
atr = ta.atr(length)
minATR = ta.sma(atr, 10) * 0.5 // Avoid ultra-low volatility
// Time filter
startTime = timestamp(year(time), month(time), dayofmonth(time), 9, 20)
endTime = timestamp(year(time), month(time), dayofmonth(time), 15, 15)
marketOpen = (time >= startTime) and (time <= endTime)
// === Entry Conditions ===
// Sell Call: Market is bearish, RSI overbought, price at upper BB, and no strong trends
sellCallCondition = trendBearish and overbought and close >= bbUpper and not avoidStrongTrend and atr > minATR and marketOpen
// Sell Put: Market is bullish, RSI oversold, price at lower BB, and no strong trends
sellPutCondition = trendBullish and oversold and close <= bbLower and not avoidStrongTrend and atr > minATR and marketOpen
// === Execution ===
if sellCallCondition
strategy.entry("Sell Call", strategy.short)
if sellPutCondition
strategy.entry("Sell Put", strategy.long)
// === Exit Conditions ===
stopLossATR = atr * 2
takeProfitATR = atr * 3.5
strategy.exit("Cover Call", from_entry="Sell Call", stop=close + stopLossATR, limit=close - takeProfitATR)
strategy.exit("Cover Put", from_entry="Sell Put", stop=close - stopLossATR, limit=close + takeProfitATR)
// === Show Only Buy, Sell & Cover Signals ===
plotshape(series=sellCallCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, size=size.small, title="Sell Call")
plotshape(series=sellPutCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, size=size.small, title="Sell Put")
coverCallCondition = strategy.position_size < 0
coverPutCondition = strategy.position_size > 0
plotshape(series=coverCallCondition, location=location.belowbar, color=color.blue, style=shape.labelup, size=size.small, title="Cover Call")
plotshape(series=coverPutCondition, location=location.abovebar, color=color.blue, style=shape.labeldown, size=size.small, title="Cover Put")