Die stochastische Fisher-Transformation stoppt vorübergehend die Umkehrung des STOCH-Indikators – quantitative Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Kernidee der Strategie besteht darin, Kauf- und Verkaufsentscheidungen in Kombination mit einer zufälligen Fisher-Umstellung und einer vorübergehenden Stopp-Umkehrung des STOCH-Indikators zu treffen. Die Strategie eignet sich für mittelfristige und kurzfristige Operationen und kann unter stabilen Bedingungen gute Erträge erzielen.
Strategieprinzip
Die Strategie berechnet zunächst den Standard-STOCH-Indikator und erzeugt eine Fisher-Umwandlung, um die INVLine zu erhalten. Wenn die INVLine die untere Schwelle dl überschreitet, wird ein Kaufsignal erzeugt. Wenn die INVLine die untere Schwelle ul überschreitet, wird ein Verkaufssignal erzeugt. Die Strategie bietet außerdem einen Tracking-Stop-Mechanismus, um Gewinne zu sperren und Verluste zu reduzieren.
Die Kernlogik der Strategie lautet:
- Berechnen Sie den STOCH-Index: Berechnen Sie den schnellen STOCH-Wert des Stocks mit einer Standardformel
- Fisher-Transformation: Eine Fisher-Transformation des STOCH-Wertes, um eine INVLine zu erhalten
- Erzeugung von Handelssignalen: Kauf auf der INVLine, wenn man die DL-Linie durchläuft, und Verkauf unter der UL-Linie
- Tracking-Stopp: Ein temporärer Stopp der Verfolgung wird aktiviert, um den Verlust rechtzeitig zu stoppen.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
- Die Fisher-Transformation erhöht die Sensitivität des STOCH-Indikators und ermöglicht eine frühere Erkennung von Trendwendechancen.
- Ein temporärer Stopp der Verfolgung kann Risiken wirksam kontrollieren und Gewinne sichern
- Für kurz- und mittelfristige Operationen geeignet, insbesondere für die in letzter Zeit beliebtesten schnellen Quantifizierungstransaktionen
- Das Ergebnis ist stabil, während die Entwicklung stabil ist.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch Risiken:
- STOCH-Indikatoren sind anfällig für Falschsignale, die zu unnötigen Transaktionen führen können
- Die Fisher-Veränderung verstärkt auch den Stoch-Noise und führt zu weiteren Falschsignalen.
- In einem konjunkturellen Zustand ist es leicht, Verluste zu stoppen, aber nicht dauerhaft zu profitieren.
- Kurze Aufenthaltszeiten sind erforderlich, um Alpha zu erhalten, nicht für eine lange Aufenthaltszeit
Um diese Risiken zu verringern, kann man die Optimierung folgender Aspekte in Betracht ziehen:
- Anpassung der STOCH-Parameter, Glatte Kurve, geringe Geräuschentwicklung
- Optimierung der Position der Margin-Linien zur Verringerung der Wahrscheinlichkeit von Fehltransaktionen
- Erhöhung der Filterbedingungen, um den Handel in einem konvulsiven Umfeld zu vermeiden
- Anpassung der Laufzeit der Positionen an die operative Periode
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Optimierung der Parameter für die Fisher-Umwandlung, Glättung der INVLine-Kurve
- Optimierung der Länge der STOCH-Periode und Suche nach der optimalen Kombination von Parametern
- Optimierung der Parameter für die Margin-Linie, um die Wahrscheinlichkeit von Fehltransaktionen zu verringern
- Erhöhung der Preisbestätigung, um unnötige Verfolgungsstillstände zu vermeiden
- Erhöhung der intraday-Breakthrough-Filter und Verringerung der Falschmeldungen bei Marktschwankungen
- Vermeidung von Gegenhandel in Verbindung mit Trendindikatoren
Zusammenfassen
Diese Strategie kombiniert die Verwendung von Random Fisher Conversion und STOCH-Indikatoren, um eine einfache und praktische Short-Line-Quantifizierungsstrategie zu realisieren. Ihr Vorteil liegt in der hohen Betriebsfrequenz, die für den in jüngster Zeit beliebten hochfrequenten Quantifizierungshandel geeignet ist.
/*backtest
start: 2022-12-26 00:00:00
end: 2024-01-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("IFT Stochastic + Trailing Stop", overlay=false, pyramiding = 0, calc_on_order_fills = false, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.0454, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
//INPUTS
stochlength=input(19, "STOCH Length")
wmalength=input(4, title="Smooth")
ul = input(0.64,step=0.01, title="UP line")
dl = input(-0.62,step=0.01, title="DOWN line")
uts = input(true, title="Use trailing stop")
tsi = input(title="trailing stop actiation pips",defval=245)
tso = input(title="trailing stop offset pips",defval=20)
//CALCULATIONS
v1=0.1*(stoch(close, high, low, stochlength)-50)
v2=wma(v1, wmalength)
INVLine=(exp(2*v2)-1)/(exp(2*v2)+1)
//CONDITIONS
sell = crossunder(INVLine,ul)? 1 : 0
buy = crossover(INVLine,dl)? 1 : 0
//PLOTS
plot(INVLine, color=aqua, linewidth=1, title="STOCH")
hline(ul, color=red)
hline(dl, color=green)
bgcolor(sell==1? red : na, transp=30, title = "sell signal")
bgcolor(buy==1? lime : na, transp=30, title = "buy signal")
plotchar(buy==1, title="Buy Signal", char='B', location=location.bottom, color=white, transp=0, offset=0)
plotchar(sell==1, title="Sell Signal", char='S', location=location.top, color=white, transp=0, offset=0)
//STRATEGY
strategy.entry("BUY", strategy.long, when = buy==1)
strategy.entry("SELL", strategy.short, when = sell==1)
if (uts)
strategy.entry("BUY", strategy.long, when = buy)
strategy.entry("SELL", strategy.short, when = sell)
strategy.exit("Close BUY with TS","BUY", trail_points = tsi, trail_offset = tso)
strategy.exit("Close SELL with TS","SELL", trail_points = tsi, trail_offset = tso)