Zeitrahmen Stromhandelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 23.11.2023
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Übersicht

Die Timeframe Power Trading Strategie ist eine Strategie, die die Kursentwicklungsmuster von Aktien während verschiedener Zeitrahmen innerhalb eines Tages nutzt.

Strategie Logik

Die Kernlogik dieser Strategie besteht darin, dass die Aktienkurse in verschiedenen Zeitabschnitten eines Tages bestimmte Muster aufweisen. Die Strategie setzt 48 halbstündige Zeitrahmen im Laufe des Tages ein und bestimmt, ob sie in jedem Zeitrahmen lang, kurz oder nichts tun soll. Wenn die Zeit in einen bestimmten Zeitrahmen eintritt, wird eine lange Position geöffnet, wenn die Einstellung long ist. Wenn die Einstellung short ist, wird eine kurze Position geöffnet. Am Ende jedes Zeitrahmens überprüft sie die Operationsart des nächsten Zeitrahmens. Wenn sie dieselbe ist wie die aktuelle, hält sie die Position weiter. Wenn sie anders ist, schließt sie die Positionen vor dem Ende des Zeitrahmens.

Wenn beispielsweise der Zeitrahmen 6:30 - 7:00 Uhr auf long eingestellt ist, wird die Strategie um 6:30 Uhr eine Long-Position eröffnen.

Der Vorteil dieser Strategie liegt in der Fähigkeit, von Intraday-Preisschwankungen von Aktien zu profitieren.

Analyse der Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass sie das Preces is Right Attribut von Aktien nutzt - die Preise neigen dazu, zu verschiedenen Tageszeiten unterschiedliche Mittelwerte und Varianzen zu haben. Dies ermöglicht es der Strategie, während volatiler Perioden Range-Trading-Taktiken und während stabiler Perioden Trend-Trading-Taktiken einzuführen, um sich an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen.

Ein weiterer Vorteil ist die Flexibilität der Parameterkonfiguration, bei der für verschiedene Bestände optimale Parametersätze verwendet werden können, um Unsicherheiten auszugleichen.

Risikoanalyse

Das Hauptrisiko beruht auf der Instabilität der Annahmen - wenn sich das Intraday-Preismuster für eine Aktie erheblich ändert, werden die Erwartungen an die Rentabilität der Strategie beeinträchtigt.

Auch eine hohe Handelsfrequenz birgt Risiken in Bezug auf die Transaktionskosten. Ohne ausreichendes Handelsvolumen könnte die Anhäufung von Gebühren die Endrendite beeinträchtigen.

Optimierungsrichtlinien

Es sollte in Betracht gezogen werden, maschinelle Lernmodelle einzuführen, die eine dynamische Anpassung von Parametern ermöglichen - z. B. LSTM-Modelle, um die Preise für die nächste Periode vorherzusagen und die Long/Short-Einstellungen entsprechend zu optimieren.

Alternativ können Aktienfundamentaldaten kombiniert werden, um die Wahrscheinlichkeit eines Musterwechsels zu ermitteln und den optimalen Zeitpunkt für die Aktivierung der Strategie zu bestimmen.

Schlussfolgerung

Die Timeframe Power Trading Strategie generiert Alpha, indem sie optimale Intraday-Operationen in verschiedenen Perioden ermittelt, wenn wiederkehrende Preismuster analysiert werden. Mit flexibler Parameteranpassung und Risikokontrolle ist sie eine effiziente Algo-Handelsstrategie. Zukünftige Optimierungspfade beinhalten die Einführung von ML oder Fundamental-Combos, um die Rentabilität zu erhöhen und die Robustheit gegenüber Unsicherheiten zu erhöhen.

/*backtest
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end: 2023-11-22 00:00:00
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basePeriod: 15m
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/

//@version=4
strategy("Timeframe Time of Day Buying and Selling Strategy", overlay=true)

frommonth = input(defval = 6, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
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fromyear = input(defval = 2021, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")

tomonth = input(defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
today = input(defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
toyear = input(defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")

timeframes = array.new_string(48, '')
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string_hour = hour<10?'0'+tostring(hour):tostring(hour)
string_minute = minute<10?'0'+tostring(minute):tostring(minute)
current_time = string_hour+string_minute


f_strLeft(_str, _n) =>
    string[] _chars = str.split(_str, "")
    int _len = array.size(_chars)
    int _end = min(_len, max(0, _n))
    string[] _substr = array.new_string(0)
    if _end <= _len
        _substr := array.slice(_chars, 0, _end)
    string _return = array.join(_substr, "")

f_strRight(_str, _n) =>
    string[] _chars = str.split(_str, "")
    int _len = array.size(_chars)
    int _beg = max(0, _len - _n)
    string[] _substr = array.new_string(0)
    if _beg < _len
        _substr := array.slice(_chars, _beg, _len)
    string _return = array.join(_substr, "")


for i = 0 to array.size(timeframes) - 1
    start_time = f_strLeft(array.get(timeframes, i), 4)
    end_time = f_strRight(array.get(timeframes, i), 4)
    
    if current_time == end_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==47?0:i+1) and timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)
        strategy.close_all()

    if current_time == start_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==0?47:i-1)
        if array.get(timeframes_options, i) == 'Long'
            strategy.entry("Long", strategy.long, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))
        else if array.get(timeframes_options, i) == 'Short'
            strategy.entry("Short", strategy.short, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))

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