Estrategias de trading cuantitativo que siguen máximos históricos
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia consiste en seguir los máximos históricos de los valores, comprando cuando los precios retroceden a un cierto porcentaje de los máximos, y vendiendo cuando los precios retroceden a los máximos históricos.
Principio de estrategia
La estrategia primero registra el precio más alto de un título desde el 1 de enero de 2011 hasta hoy, definido como la variable highestHigh. Luego traza una línea horizontal de ese precio más alto, allTimeHigh.
Durante el funcionamiento, cada día se determina si el precio más alto del día es innovador, si es innovador, se actualiza la variable highestHigh y se vuelve a dibujar la línea horizontal allTimeHigh.
La estrategia tiene tres líneas horizontales importantes:
buyzone=highestHigh*0.9: El nivel del 90% en el precio más alto representa una fuerte oportunidad de reabsorción
buyzone2=highestHigh*0.8: el nivel del 80% de los precios más altos, lo que representa una posición de reabsorción más atractiva
sellzone=highestHigh*0.99: el nivel del 99% de los precios más altos, lo que representa la oportunidad de un cambio de tendencia
Se emite una señal de compra cuando el precio baja al 80% de la línea de horizonte (buyzone2); se emite una señal de venta cuando el precio vuelve a romper el nivel del 99% de los precios más altos de la historia (sellzone).
El criterio principal de la estrategia es el seguimiento de los máximos históricos y las líneas horizontales de diferentes proporciones, que forman parte de una estrategia típica de seguimiento de tendencias.
Análisis de las ventajas
La mayor ventaja de esta estrategia es que puede capturar una tendencia alcista a largo plazo, y alcanzar el efecto de compra alta y baja mediante la espera de la reabsorción y la entrada. Las ventajas concretas son las siguientes:
En el mercado de valores, el seguimiento de los precios más altos es una herramienta importante para evaluar las tendencias.
La posición del 80% en el precio máximo de reabsorción representa el mejor ratio de retorno al riesgo, garantizando un margen de ganancias tras el alza y limitando el riesgo de caída.
El 99% de los máximos históricos sirve como una línea de parada para maximizar las ganancias y controlar el riesgo
Se puede usar para comprobar si las acciones están entrando en oportunidades de subida estructural, los máximos y máximos representan el fortalecimiento de las empresas
Los parámetros se pueden ajustar de forma espacial y se pueden personalizar para diferentes acciones
Por lo tanto, la estrategia de aprovechar al máximo los beneficios de la tendencia al alza de las acciones, y evitar el riesgo de ajustes a corto plazo, es una estrategia de seguimiento de tendencias con una buena relación de riesgo-beneficio.
Análisis de riesgos
El principal riesgo de esta estrategia es la probabilidad de que el precio de la compra se vuelva a innovar bajo y continúe bajando. Los principales riesgos incluyen:
La probabilidad de que los precios sigan bajando después de la compra es muy alta y puede haber pérdidas.
El precio más alto representa el punto más alto en el que el punto más caliente ha seguido la caída, y el impulso para seguir subiendo puede no ser suficiente.
Si los parámetros están mal configurados, el punto de parada es muy alto o muy bajo y hay diferentes problemas.
La frecuencia de las transacciones puede ser baja y puede verse afectada por factores externos, como las tendencias de las grandes bolsas.
La base para comprar acciones es débil, sin tener en cuenta los fundamentos y la valoración de las acciones.
Las principales soluciones son: evaluar razonablemente los fundamentos de las acciones para garantizar la calidad de la selección de acciones; ajustar los parámetros como el porcentaje de compra, el punto de parada para optimizar la estrategia; considerar la implementación de combinaciones con otras estrategias, etc.
Dirección de optimización
La principal orientación de optimización de la estrategia consiste en el ajuste de los parámetros, las reglas de selección de acciones y la mejora de los métodos de detención de pérdidas. Los detalles son los siguientes:
Optimice los indicadores técnicos para comprar y detener pérdidas, como considerar indicadores como KD, MACD y evitar las altas
Mejorar las reglas de selección de acciones, incluyendo los fundamentos y los indicadores de valoración para garantizar la calidad de la selección de acciones
Ajuste dinámico de la proporción de los parámetros, y la conexión al disco mayor para asegurar la racionalidad de los parámetros
Configuración de paradas móviles o de tiempo, optimización de la forma y la posición de las paradas
Considerar la combinación con otras estrategias de factores para formar modelos multifactoriales y mejorar la estabilidad
La adición de la cantidad puede ser un indicador de juicio, evitando la elección de la subida de las acciones en la última fase de la depresión
Por lo tanto, la orientación de optimización de la estrategia se centra principalmente en las reglas de selección de acciones, el ajuste de parámetros, la mejora de la forma de detener los daños, y, sobre la base de la tendencia de seguimiento original, mejorar aún más la estabilidad y los beneficios ajustados al riesgo.
Resumir
Esta estrategia es una estrategia típica de seguimiento de la tendencia de seguimiento de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la tendencia.
/*backtest
start: 2023-01-21 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("All-time-high", "ATH", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000)
// input
Athlw = input(title="All-time-high line widths", type=input.integer, defval=4, minval=0, maxval=4)
Athlc = input(title="All-time-high line color", type=input.color, defval=color.new(color.fuchsia,50))
years = input(title="Years back to search for an ATH", type=input.integer, defval=6,minval=0, maxval=100)
var float highestHigh = 0
// var line allTimeHigh = line.new(na, na, na, na, extend=extend.both, color=Athlc, width=Athlw)
if high > highestHigh
highestHigh := high
// if barstate.islast
// line.set_xy1(allTimeHigh, bar_index-1, highestHigh)
// line.set_xy2(allTimeHigh, bar_index, highestHigh)
plot(highestHigh)
buyzone=highestHigh*0.9
buyzone2=highestHigh*0.8
buyzone3=highestHigh*0.7
sellzone=highestHigh*0.99
plot(buyzone, color=color.red)
plot(buyzone2, color=color.white)
plot(buyzone3, color=color.green)
begin = timestamp(2011,1,1,0,0)
end = timestamp(2022,4,19,0,0)
longCondition = close<buyzone2
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
closeCondition = close>sellzone
if (closeCondition)
strategy.close("Buy", strategy.long)