Hello~Welcome come to my channel！

Selamat datang semua trader di channel saya. Saya Zuoshoujun, seorang Quant Developer, yang mengembangkan strategi trading full-stack seperti CTA & HFT & Arbitrage. Berkat platform FMZ, saya akan berbagi lebih banyak konten terkait pengembangan kuantitatif di saluran kuantitatif saya dan bekerja dengan semua pedagang untuk menjaga kemakmuran komunitas kuantitatif.

Untuk informasi lebih lanjut, silakan kunjungi saluran saya ~ Saya menunggu Anda di sini【Pondok Kuantitatif Sang Pembuat】

• Apakah Anda sering kesulitan membedakan tren dan fluktuasi?
• Apakah Anda menghentikan kerugian karena gangguan bolak-balik?
• Apakah Anda kesulitan memahami apa yang terjadi di pasar?
• Apakah Anda melakukan perdagangan tren dengan harapan untuk menyaring volatilitas?

Haha, kalau begitu Anda datang ke tempat yang tepat. Hari ini, Quantitative Hut of the Trader akan memberi Anda konstruksi dan penerapan market noise! Seperti yang kita semua ketahui, pasar keuangan penuh dengan kebisingan, dan sangat penting untuk memodelkan dan mengkarakterisasi kebisingan pasar secara kuantitatif. Karakterisasi kebisingan dapat lebih membantu kita membedakan keadaan pasar saat ini dan memprediksi kemungkinan di masa depan!

BAGIAN 1 [Diskriminasi kebisingan sangat penting untuk transaksi pasar keuangan]

Rangkaian waktu pasar keuangan memiliki karakteristik rasio signal-to-noise yang tinggi. Sebagian besar waktu, fluktuasi pasar tidak jelas. Bahkan di pasar yang sedang tren, sering kali ada situasi di mana pasar bergerak maju 4 langkah dan mundur 3 langkah. . Oleh karena itu, mendefinisikan, mengidentifikasi, dan mengklasifikasikan kebisingan pasar di pasar keuangan sangat penting dan memiliki arti praktis. Dalam buku ini, Kaufman memberikan penjelasan dan pemodelan komprehensif tentang karakteristik kebisingan ini.

BAGIAN 2 [Konstruksi koefisien efisiensi noise-ER]

Nilai bersih titik awal dan akhir perubahan harga dibagi dengan jumlah perubahan harga berpasangan selama periode tersebut.

Selisih antara titik A dan titik B dibagi dengan jumlah 7 gerakan antara

Hal ini menunjukkan bahwa mode operasi harga yang berbeda menunjukkan tingkat kebisingan yang berbeda ketika harga memiliki amplitudo pergerakan yang sama. Garis lurus menunjukkan tidak ada kebisingan, fluktuasi kecil di sekitar garis menunjukkan kebisingan sedang, dan ayunan besar menunjukkan kebisingan sangat tinggi.

BAGIAN 3 [Konstruksi Kepadatan Harga Kebisingan]

Definisi di sini adalah: menggambar titik tertinggi dan terendah pergerakan harga selama periode waktu tertentu, dan menarik harga tertinggi dan harga terendah selama periode ini ke dalam kotak. Yang disebut kepadatan harga adalah jumlah titik harga yang dapat ditampung dalam kotak.

Dibandingkan dengan koefisien efisiensi ER, metode pengukuran kepadatan harga memperhitungkan harga tertinggi dan terendah dari setiap jalur K.

BAGIAN 4 [Konstruksi dimensi klasifikasi kebisingan]

Dimensi fraktal tidak dapat diukur secara tepat, tetapi dapat diperkirakan selama n periode terakhir menggunakan langkah-langkah berikut:

BAGIAN 5 [Konstruksi kebisingan - metode lain]

CMI(Indeks Pasang Surut) = (tutup[0] - open[n-1]) / (Max high(n) - Min low(n)); Ketika kebisingan lebih rendah, nilai bersih di awal dan akhir periode ini sangat dekat dengan perbedaan antara harga tertinggi dan terendah, dan CMI sangat dekat dengan 1.

Hasil yang diperoleh dari berbagai metode konstruksi pengukuran kebisingan sangat mirip. Intinya adalah membandingkan perubahan bersih dan proses perubahan atau nilai ekstrem pergerakan selama periode waktu tertentu, lalu pilih metode konstruksi yang lebih Anda sukai atau menurutku lebih masuk akal.

BAGIAN 6 [Membagi gaya pasar dari perspektif kebisingan dan volatilitas]

Volatilitas dan gangguan merupakan dimensi berbeda yang menjadi ciri pasar. Jumlah perubahan harga di setiap segmen dari dua pola harga di atas adalah sama, sehingga volatilitasnya sama, perubahan nilai bersihnya lebih besar, dan gangguannya lebih rendah.

Jadi kebisingan dan volatilitas adalah dua perspektif yang berbeda, dan dari dua perspektif yang berbeda ini kita dapat membagi pasar ke dalam gaya yang berbeda. Jika kita mengambil kontinuitas dan volatilitas pasar sebagai sumbu horizontal dan sumbu vertikal, dan membangun sistem koordinat silang, kita dapat membagi keadaan fluktuasi harga pasar ke dalam empat jenis berikut:

• Ketahanan baik, volatilitas tinggi – tren mulus.

• Ketahanan baik, volatilitas rendah – tren bergelombang.

• Keberlanjutan yang buruk, volatilitas rendah – konsolidasi rentang sempit.

• Keberlanjutan yang buruk dan volatilitas yang tinggi – berbagai macam fluktuasi.

Perlu dicatat bahwa tidak ada standar mutlak untuk apa yang disebut rentang lebar atau rentang sempit. Hal ini relatif terhadap level dan sistem perdagangan seseorang. Sama seperti pengaturan siklus perdagangan, hal ini sangat bersifat pribadi. Dan kita hanya dapat menilai keadaan pasar saat ini dengan memeriksa periode waktu lampau. Akan tetapi, kita tidak dapat memprediksi kondisi pasar mana yang akan dimasuki selanjutnya.

Tentu saja, transisi di antara keempat jenis fluktuasi tidak sepenuhnya acak. Dalam situasi yang paling ideal, tren yang lancar sering kali menyebabkan fluktuasi yang luas, yang perlahan-lahan melepaskan energi kinetik. Kemudian, pasar memasuki konsolidasi yang sempit, di mana pasar sangat tidak aktif dan posisi beli dan jual berada dalam kebuntuan. Ketika Pasar terkompresi hingga ke titik kritis, meledak lagi dan tren pun dimulai; di atas adalah model ideal yang disederhanakan, kenyataannya jauh lebih rumit. Misalnya, konsolidasi yang sempit belum tentu diikuti oleh tren, tetapi bisa juga disertai fluktuasi yang luas; tren yang mulus belum tentu diikuti oleh fluktuasi yang luas, tetapi bisa saja terus menetapkan harga tertinggi atau terendah yang baru. Sulit pula untuk mengembangkan empat strategi yang baik dalam menghadapi empat kondisi pasar yang berbeda, dan kemudian meresponsnya secara tepat. Jadi saat ini, saya masih merasa bahwa saya hanya bisa mengembangkan strategi untuk menghasilkan uang pada kondisi pasar tertentu, dan meminimalisir kerugian semaksimal mungkin pada kondisi pasar yang tidak sesuai.

BAGIAN 7 [Dampak kebisingan pada transaksi terkait]

Dengan meregresikan faktor keuntungan dari strategi rata-rata pergerakan 40 hari (long pada garis 40 hari dan short pada garis, total keuntungan/total kerugian) dengan noise 40 hari (koefisien efisiensi ER), kita dapat melihat bahwa Semakin tinggi noise, semakin tinggi keuntungan dari strategi tren. Semakin rendah faktornya. Dan kita dapat menyimpulkan bahwa noise yang rendah kondusif bagi perdagangan tren, dan noise yang tinggi kondusif bagi perdagangan mean reversion.

Konsep market noise sangat penting dalam menentukan gaya trading Anda. Sebelum mengembangkan strategi trading yang sesuai, kita perlu menguraikan kontur pasar.

BAGIAN 8 [Kematangan pasar dan kebisingan]

Selama 20 tahun terakhir, sifat kebisingan pasar indeks saham Amerika Utara telah mengalami peningkatan yang stabil.

Pasar keuangan di berbagai kawasan berangsur-angsur matang, kebisingan berangsur-angsur meningkat, dan kematangan ini datang sangat cepat.

Sebuah penelitian dilakukan pada pasar indeks saham berbagai negara. Pasar di paling kanan adalah pasar yang paling matang, yang juga merupakan pasar dengan kebisingan yang lebih tinggi, sedangkan pasar di paling kiri adalah pasar yang belum matang, yang memiliki kebisingan yang lebih rendah. . Dapat dilihat bahwa Jepang merupakan pasar yang paling matang, diikuti oleh negara-negara seperti Hong Kong, Singapura, dan Korea Selatan, dan di paling kiri adalah pasar-pasar yang relatif belum matang seperti Vietnam dan Sri Lanka.

Untuk pasar Bitcoin, kebisingan triwulanan sekitar 0,2-0,3, dan membentuk keadaan siklus.

Selamat datang di gubuk kuantitatif tangan lagi~

Terima kasih kepada platform FMZ yang tidak menciptakan kembali roda di balik pintu tertutup, dan menyediakan platform komunikasi yang hebat bagi sebagian besar pedagang. Jalan menuju perdagangan memang berliku-liku, tetapi para pedagang tetap bersemangat. Hanya dengan terus belajar dari berbagi cerita para senior di platform FMZ, mereka dapat terus berkembang. Saya berharap FMZ makin lama makin baik, dan saya berharap semua pedagang memperoleh keuntungan jangka panjang.