Strategi perdagangan kuantitatif-membuka pelacakan tren kuantitatif


Tanggal Pembuatan: 2024-01-12 14:46:04 Akhirnya memodifikasi: 2024-01-12 14:46:04
menyalin: 0 Jumlah klik: 659
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi perdagangan kuantitatif-membuka pelacakan tren kuantitatif

Ringkasan

Strategi ini menggunakan sistem kesetaraan untuk menentukan tren perubahan harga, kemudian menggabungkan perubahan sinkron volume perdagangan sebagai sinyal konfirmasi untuk membuka posisi.

Prinsip Strategi

Strategi perdagangan kuantitatif - Logika inti dari pelacakan tren kuantitatif untuk membuka posisi didasarkan pada hubungan pencocokan antara tren perubahan harga dan perubahan volume transaksi. Secara khusus, strategi ini menggunakan harga penutupan dikurangi perbedaan harga pembukaan sebagai perubahan harga, kemudian kalikan dengan volume transaksi hari itu untuk mendapatkan kurva gabungan harga dan volume.

Analisis Keunggulan

Strategi ini menggabungkan tren perubahan harga dan perubahan volume transaksi, dapat secara efektif menyaring beberapa tren palsu yang tidak sesuai dengan harga kuantitatif, mengurangi risiko pembukaan posisi, meningkatkan akurasi pembukaan posisi. Efek pelacakan kuantitatif lebih baik dibandingkan dengan indikator teknis harga murni. Strategi ini juga menggunakan sistem linier untuk mengatur baseline dinamis, dapat secara otomatis beradaptasi dengan perubahan lingkungan pasar, fleksibilitas yang lebih tinggi.

Analisis risiko

Strategi ini terutama bergantung pada rasionalnya tren kuantitatif untuk menentukan hubungan harga-kuantitas. Jika tidak sesuai antara harga dan kuantitas, risiko kesalahan penilaian akan meningkat. Selain itu, pengaturan parameter rata-rata yang tidak tepat juga dapat mempengaruhi efektivitas strategi.

Arah optimasi

Anda dapat mempertimbangkan untuk menambahkan lebih banyak strategi pengoptimalan filter, seperti indikator volatilitas untuk menentukan kualitas tren, memperkenalkan indikator emosi untuk menilai kondisi psikologis pasar, dan lain-lain. Selain itu, Anda juga dapat menguji perubahan efek strategi di bawah sistem kesetaraan yang berbeda, mencari kombinasi parameter terbaik.

Meringkaskan

Strategi perdagangan kuantitatif ini didasarkan pada pengukuran hubungan harga dan volume perdagangan untuk menentukan pembukaan posisi secara otomatis. Dengan pencocokan kuantitatif tren harga dan panas perdagangan, sinyal yang tidak efektif dapat disaring secara efektif dan meningkatkan tingkat keberhasilan pembukaan posisi.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © avsr90

//@version=5
strategy(title="Lp-Op vol",shorttitle="LPV", max_bars_back = 5000,overlay=false,format=format.volume )

//Resolutions

Resn=input.timeframe(defval="",title="resolution")
Resn1=input.timeframe(defval="D",title="resolution")

//Intraday Open and Last Price and Last price- Open Price calculations.

Last_Price=math.round_to_mintick(close)
Open_Price = request.security(syminfo.tickerid ,Resn1,close[1],barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) 
Op_Cl=math.round_to_mintick(Last_Price-Open_Price)


//length from Intra Day Open Price 
 
Nifnum= ta.change(Open_Price)
Length_Intraday=int(math.max(1, nz(ta.barssince(Nifnum)) + 1))

//Input for Length for Volume 

Length_Vol=input(defval=20, title="L for Vol")

// Last Price- Open price Volume, Average Intraday Last price-Open Price Volume 
//and  Volume Bars  calculations.

Op_Cl_Vol=(Op_Cl*volume)
Avg_Vol_Opcl=ta.sma(Op_Cl_Vol,Length_Intraday)
Vol_Bars=ta.sma(volume,Length_Vol)

//Plots 
plot(Op_Cl_Vol,color=Op_Cl_Vol>0 ? color.green:color.red,title="OPCLV")
plot(Avg_Vol_Opcl, title="Avg Vol", color=color.fuchsia)
plot(Vol_Bars, title="Vol Bars", color=color.yellow)

//Strategy parameters 

startst=timestamp(2015,10,1)

strategy.entry("lo",strategy.long,when= ta.crossover(Op_Cl_Vol,Avg_Vol_Opcl) and ta.crossover(volume,Vol_Bars))
strategy.entry("sh",strategy.short,when=ta.crossunder(Op_Cl_Vol,Avg_Vol_Opcl)and ta.crossunder(volume,Vol_Bars ))