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Hochfrequenz-Arbitrage-Strategie für das K-Linien-Muster nach oben/unten

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 08.01.2024 Uhr
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Übersicht

Diese Strategie nutzt eine K-Linien-Muster-basierte Beurteilungsmethode, um Hochfrequenz-Marktmacher-Arbitrage umzusetzen. Ihre Hauptidee ist es, Trades für Hochfrequenz-Marktmacher zu öffnen und zu schließen, indem sie Aufwärts-/Beresch-Muster über verschiedene K-Linien-Zeitrahmen beurteilt. Insbesondere überwacht die Strategie gleichzeitig mehrere K-Linien-Zeitrahmen und nimmt entsprechende Long- oder Short-Positionen ein, wenn sie aufeinanderfolgende steigende oder fallende K-Linien beobachtet.

Strategie Logik

Die Kernlogik dieser Strategie besteht darin, auf verschiedenen K-Linien-Zeitrahmen bullische/bärenische Muster zu beurteilen. Insbesondere verfolgt sie gleichzeitig 1-minütige, 5-minütige und 15-minütige K-Linien. Die Strategie bestimmt die aktuelle Stimmung, indem sie überprüft, ob die Preise im Vergleich zu N vorherigen K-Linien gestiegen oder gefallen sind. Wenn die Preise aufeinanderfolgend steigen, deutet sie auf eine bullische Stimmung hin; fallen die Preise aufeinanderfolgend, signalisiert sie eine bärische Sichtweise. Bei bullischen Signalen geht die Strategie lang; bei bärischen Signalen geht die Strategie kurz. Auf diese Weise könnte die Strategie Trends und Mittelumkehrmöglichkeiten in verschiedenen Zeitrahmen für eine hohe Frequenz-Arbitrage erfassen.

Die Kernlogik wird durch die Verfolgung zweier Indikatoren umgesetzt.upsunddns, die die Anzahl der aufeinanderfolgenden steigenden und fallenden K-Linien erfassen.consecutiveBarsUpundconsecutiveBarsDownDie Entwicklung der Marktentwicklung ist in den letzten Jahren sehr stark beeinflusst worden.upsgrößer oder gleichconsecutiveBarsUp, signalisiert es ein bullisches Muster; wenndnsüberschreitetconsecutiveBarsDownDarüber hinaus gibt die Strategie einen Zeitrahmen für Back-Testing und Auftragsausführungsanzeigen usw. an.

Vorteile

Zu den Vorteilen dieser Strategie gehören:

  1. Ergreifen von Hochfrequenz-Arbitrage-Möglichkeiten für die Marktgestaltung
  2. Einfache und effektive Logik basierend auf K-Linienmustern
  3. Gleichzeitige Überwachung mehrerer Zeitrahmen verbessert die Fangrate
  4. Intuitives Parameter-Tuning
  5. Konfigurierbarer Zeitrahmen für die Optimierung von Backtesting

Risiken

Es gibt auch verschiedene Risiken, die man beachten sollte:

  1. Allgemeine Risiken des Hochfrequenzhandels wie Datenprobleme, Auftragsausfälle usw.
  2. Eine unsachgemäße Einstellung der Parameter kann zu einem Überhandel oder zu fehlenden guten Chancen führen
  3. Kann nicht mit komplexeren Marktbedingungen umgehen wie Whipsaws

Möglichkeiten zur Verringerung der Risiken sind:

  1. Mehr Logik einbeziehen, um eine umsichtige Ein-/Ausfahrt zu bestimmen
  2. Optimierung des Parameters zur Balance zwischen Handelsfrequenz und Rentabilität
  3. Betrachten Sie mehr Faktoren wie Volumen, Volatilität, um Trends zu beurteilen
  4. Versuche verschiedene Stop-Loss-Mechanismen, um Verluste pro Handel zu begrenzen

Möglichkeiten zur Verbesserung

Diese Strategie kann aus folgenden Dimensionen ergänzt werden:

  1. Fügen Sie mehr Faktoren hinzu, um Muster über einfache Anstiegs-/Fallzählungen hinaus zu beurteilen, wie Amplitude, Energie usw.
  2. Bewertung anderer Ein-/Ausgangsindikatoren wie MACD, KD usw.
  3. Einbeziehung technischer Faktoren wie MA, Kanäle zum Filtern von Signalen
  4. Optimieren Sie die Parameter über Zeiträume hinweg, um die besten Kombinationen zu finden
  5. Entwicklung von Stop-Loss- und Take-Profit-Mechanismen zur Verbesserung der Stabilität
  6. Einführung von Risikokontrollen wie maximale Positionen, Handelsfrequenz usw.
  7. Versuche mit verschiedenen Produkten, um die beste Passform zu finden

Schlussfolgerung

Diese Strategie realisiert eine einfache, aber wirksame Hochfrequenz-Arbitrage-Strategie, die auf K-Linien-Muster-Urteil basiert. Ihr Kern liegt darin, intraday-bullish/bearish Trends über Zeitrahmen für die Arbitrage zu erfassen. Trotz einiger inhärenter Risiken dient diese leicht verständliche Strategie als guter Ausgangspunkt für den algorithmischen Handel. Weitere Verbesserungen rund um Optimierung und Risikomanagement werden wahrscheinlich stabilere und profitablere Ergebnisse erzielen.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-21 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

// Strategy
strategy("Up/Down Strategy", initial_capital = 10000, default_qty_value = 10000, default_qty_type = strategy.cash)

consecutiveBarsUp = input(1)
consecutiveBarsDown = input(1)

price = close

ups = 0.0
ups := price > price[1] ? nz(ups[1]) + 1 : 0

dns = 0.0
dns := price < price[1] ? nz(dns[1]) + 1 : 0

// Strategy Backesting
startDate  = input(timestamp("2021-01-01T00:00:00"), type = input.time)
finishDate = input(timestamp("2021-12-31T00:00:00"), type = input.time)

time_cond  = true

// Messages for buy and sell
message_buy  = input("{{strategy.order.alert_message}}", title="Buy message")
message_sell = input("{{strategy.order.alert_message}}", title="Sell message")

// Strategy Execution

if (ups >= consecutiveBarsUp) and time_cond
    strategy.entry("Long", strategy.long, stop = high + syminfo.mintick, alert_message = message_buy)
    
if (dns >= consecutiveBarsDown) and time_cond
    strategy.entry("Short", strategy.short, stop = low + syminfo.mintick, alert_message = message_sell)

//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
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