Quantitative Strategie zur Verfolgung der Volatilität über mehrere Perioden

Überblick

Die Quantifizierungsstrategie ist ein Handelssystem, das auf Preisschwankungen basiert, die durch die Berechnung von Preisschwankungen in monatlichen, wöchentlichen und taglichen Zeitzyklen ermittelt werden, um dynamische Unterstützungs- und Widerstandsniveaus zu erstellen und potenzielle Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Die Kernidee der Strategie ist die Berechnung von Preisschwankungen basierend auf historischen Preisschwankungen, die mithilfe von mehrperiodischen Analysemethoden überprüft werden, um ein Handelssignal zu erzeugen, wenn der Preis eine bestimmte Bandbreite von Schwankungen durchbricht.

Strategieprinzip

Die Grundprinzipien der Strategie basieren auf der Analyse von Preisschwankungen und mehreren Perioden. Konkret funktioniert die Strategie wie folgt:

1. MehrzeitdatengewinnungStrategie zuerst durchrequest.securityDie Funktion erhält Preisdaten für die drei Zeiträume Monat (M), Woche (W) und Tag (D), einschließlich Schlusskurs, Höchst- und Tiefstpreis.

2. Berechnung der dynamischen SchwankungsräumeDie Strategie nutzt die gewonnenen Preisdaten, um mehrere Preisniveaus zu berechnen, die auf der Volatilität basieren:

   • Obergrenze: Formel(((高点-低点)*(1.1/系数))+(收盘价)), deren Koeffizienten 2 und 4 sind, die Widerstandspunkte für verschiedene Entfernungen entsprechen.
   • Niedrigere Schwankungen: Verwenden der Formel((收盘价)-((高点-低点)*(1.1/系数))), Berechnung der Stützpunkte für unterschiedliche Entfernungen.
   • Der Bereich mit dem Faktor 2 ((H4/L4) zeigt die weiter entfernten Preisgebiete an, der Bereich mit dem Faktor 4 ((H3/L3) zeigt die Gebiete, die näher an den aktuellen Preisen liegen.

3. Eingangslogik：

   • Mehrköpfige Einstiegsbedingungen: Der letzte K-Linie-Schlusskurs der aktuellen K-Linie ist höher als der Eröffnungspreis ((K-Linie nach oben)), und der Schlusskurs hat die wichtigen Unterstützungen der Kreislinie und der Mondlinie ((LW3 und LMN3) sowie den Kreiswiderstand ((HW3)) überschritten.
   • Diese Komplexität zeigt, dass der Preis nicht nur die kurzfristige Schwankungslinie überschritten hat, sondern auch eine Bestätigung für einen höheren Zeitrahmen erhalten hat.

4. Ausgangslogik：

   • Eintritt mit leeren Positionen (in Wirklichkeit ein Ausstieg aus mehreren Positionen) Bedingung: Der Preis öffnet unterhalb der Unterstützung und des Widerstands in der Umkreisregion (LW3 und HW3).
   • Profitsave-Variable: Die Strategie definiert auch eine profitsave-Variable, die ausgelöst wird, wenn eine K-Linie reversibel ist und die Reversibilität größer ist als die des Vortags, und wenn der Eröffnungs- und der Schlusskurs beide oberhalb des Widerstands der Kreislinie liegen.

5. Graphische DarstellungStrategie: Die wichtigsten Unterstützungs-Widerstandsplätze werden auf der Grafik abgebildet, die hauptsächlich die Ebenen H3 und L3 der Mondlinie und der Kreislinie anzeigt, die in verschiedenen Farben unterschieden werden, um die visuelle Analyse für den Händler zu erleichtern. Darüber hinaus zeigt die Grafik die entsprechenden Pfeilmarkierungen an, wenn ein Gewinn-Knopfsignal ausgelöst wird.

Strategische Vorteile

1. Synchronisierung in mehreren PeriodenDurch die Integration von Mond-, Kreis- und Sonnenstrahldaten kann die Strategie die Marktstruktur in verschiedenen Zeiträumen erfassen und die Signalsicherheit erhöhen. Mehrzeit-Analysen ermöglichen eine umfassendere Erfassung der Markttrends im Vergleich zu einer einzigen Zeitperiode.

2. Anpassungsfähigkeit auf Basis von VolatilitätDie Strategie verwendet die Unterstützung und Widerstandsstufe, die auf historischen Preisfluktuationen basieren, anstatt auf festen Werten, was die Strategie in die Lage versetzt, sich automatisch an unterschiedliche Marktbedingungen und Schwankungen anpassen zu können.

3. Ein klares Risikomanagement-FrameworkDie Strategie bietet den Händlern eine relativ objektive Stop-Loss- und Take-Profit-Stopp-Mechanik, die das Risiko eines einzelnen Handels kontrolliert, indem sie auf Volatilität basierende Ausstiegsbedingungen setzt.

4. TrendbestätigungsmechanismusDie Strategie erfordert, dass der Preis nicht nur die Unterstützung durchbricht, sondern auch die K-Linienform erhöht, was dazu beiträgt, falsche Durchbruchsignale zu filtern.

5. Visuelle IntuitionDurch die Darstellung der wichtigsten Preisniveaus und Signalmarkierungen auf den Diagrammen können die Händler die Marktstruktur und potenzielle Handelsmöglichkeiten intuitiv verstehen, um Entscheidungen und strategische Anpassungen in Echtzeit zu erleichtern.

Strategisches Risiko

1. RückstandsrisikenDie Strategie stützt sich auf die Berechnung von Daten aus der vorangegangenen Periode. In einem schnelllebigen Markt kann diese Verzögerung dazu führen, dass die besten Einstiegspunkte verpasst oder zu früh aufgegeben werden.

2. Falsche DurchbruchgefahrDie Lösung besteht darin, die Bestätigung der Transaktionen zu erhöhen oder die Bedingungen für den Durchbruch zu verschärfen.

3. ParameterempfindlichkeitDie Strategie verwendet die Faktoren ((1.¹⁄₂ und 1.¹⁄₄) haben einen großen Einfluss auf das Ergebnis, und verschiedene Optimierungsparameter können in verschiedenen Märkten und Zeiten benötigt werden. Es wird empfohlen, eine ausreichende historische Rückvergleiche und Optimierung der Parameter durchzuführen.

4. Risiken der RelevanzDer Code enthält einen Verweis auf BTCUSD (wenn auch in den endgültigen Bedingungen kommentiert), was darauf hindeutet, dass die Strategie möglicherweise eine Korrelation zwischen den Assets berücksichtigt. Die Strategie-Performance kann beeinträchtigt werden, wenn sich die Marktkorrelation ändert.

5. Fehlen vollständiger SchadensersatzmechanismenDie Strategie definiert die Ausgangskonditionen, aber es gibt keine eindeutige, preisbasierte Stop-Loss-Einstellung, was zu einem zu hohen Verlust unter extremen Marktbedingungen führen kann. Es wird empfohlen, einen festen Stop-Loss oder einen dynamischen Stop-Loss-Mechanismus auf Basis von ATR hinzuzufügen.

Richtung der Strategieoptimierung

1. Verbesserung des RisikomanagementsEs ist möglich, eine eindeutige Stop-Loss-Methode zu verwenden, z. B. eine dynamische Stop-Loss-Methode auf der Grundlage des ATR (Average True Range) oder ein Maximalverlustprozentsatz. Gleichzeitig kann ein Batch-Profit-Methode eingeführt werden, bei der Positionen in verschiedenen Preisniveaus schrittweise reduziert werden.

2. Die Parameter passen sich anDie derzeitige Strategie besteht darin, einen festen Volatilitätskoeffizienten zu verwenden (z. B. 1.¹⁄₂ und 1.¹⁄₄). Es kann in Betracht gezogen werden, diese Parameter automatisch an die Marktvolatilität anzupassen. Zum Beispiel können größere Faktoren in Zeiten hoher Volatilität verwendet werden, während kleinere Faktoren in Zeiten niedriger Volatilität verwendet werden.

3. Filter hinzufügenEinführung von Trendstärke-Indikatoren (z. B. ADX) oder Volatilitätsindikatoren (z. B. ATR) als zusätzliche Filterbedingungen, Handel nur in Umgebungen mit klaren Trends oder geeigneter Volatilität und Vermeidung von häufigen Geschäften in Märkten, die ausgerichtet sind oder übermäßig volatil sind.

4. Zeit-FilterDas System wurde in den letzten Jahren durch die Einführung von Zeitfiltermechanismen erweitert, um die Veröffentlichung von wichtigen Wirtschaftsdaten oder Transaktionen in Zeiten geringer Liquidität zu vermeiden und die Signalqualität zu verbessern.

5. Integrations-AnalysenEs wird empfohlen, in der Strategie eine Bestätigungsbedingung für die Menge der Transaktionen hinzuzufügen, beispielsweise die Aufforderung, dass die Menge der Transaktionen zum Zeitpunkt des Preisbruchs höher ist als der Durchschnitt der vorherigen Zyklen.

6. Optimierung der SystemparameterDurch tiefgehende historische Rückverfolgung und Schritt-für-Schritt-Analysen kann die optimale Kombination von Parametern in verschiedenen Marktumgebungen ermittelt werden, und man kann sogar die Entwicklung von dynamischen Parameter-Anpassungsmechanismen in Betracht ziehen.

Zusammenfassen

Die Quantifizierungsstrategie ist ein auf Preisschwankungen basierendes Handelssystem, das durch die Integration von Preisdaten aus mehreren Zeiträumen, die Berechnung von dynamischen Unterstützungswiderstandsniveaus und die Identifizierung von Handelsmöglichkeiten mit hoher Wahrscheinlichkeit. Die größte Eigenschaft der Strategie ist, dass sie die Synergie verschiedener Zeiträume nutzt, um die Zuverlässigkeit von Handelssignalen durch Kreuzprüfung zu erhöhen.

Die Kernvorteile der Strategie liegen in ihrer Anpassungsfähigkeit und ihrem Rahmen für mehrere Zyklen, der es ermöglicht, in unterschiedlichen Marktumgebungen wirksam zu bleiben. Die Benutzer müssen jedoch auf die Probleme der Verzögerung, des False-Breakthrough-Risikos und der Parameter-Sensitivität der Strategie achten und die potenziellen Verluste durch umfassende Risikomanagementmaßnahmen kontrollieren.

Durch die kontinuierliche Optimierung der Strategie, insbesondere durch Verbesserungen im Bereich des Risikomanagements, der Anpassung der Parameter und der Filtermechanismen, hat die Strategie das Potenzial, ein robustes Handelssystem zu werden. Vor allem sollte der Händler die Logik hinter der Strategie verstehen und nicht nur die Signale mechanisch ausführen, um angemessene Anpassungen bei veränderten Marktbedingungen vorzunehmen.