ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah sistem perdagangan kuantitatif yang menggabungkan harga rata-rata bobot pips (GWAP) dan analisis momentum. Strategi ini memperkirakan pergerakan harga dengan menggunakan bobot pips pada data harga historis dan digabungkan dengan indikator momentum jangka pendek. Inti dari strategi ini adalah menggunakan faktor pips untuk memberikan bobot yang lebih tinggi pada harga jangka pendek, sehingga meningkatkan sensitivitas terhadap pergerakan pasar jangka pendek.
Prinsip Strategi
Strategi ini didasarkan pada dua teori psikologis utama: efek momentum dan harga tertimbang Puma. Dalam aspek momentum, strategi ini memanfaatkan karakteristik kelanjutan tren harga di pasar keuangan; dalam aspek berat, dengan faktor Puma (rentang pengukuran 0,5-1.5) untuk menurunkan indeks harga historis. Dalam pelaksanaan konkret, strategi ini menggunakan perhitungan GWAP sebagai harga acuan, membuka posisi over atau sebaliknya ketika harga berada di atas GWAP dan menunjukkan tren naik selama tiga siklus berturut-turut.
Keunggulan Strategis
- Adaptif: Puma Weighting Mechanism dapat menyesuaikan alokasi berat pada data historis sesuai dengan dinamika kondisi pasar.
- Pengendalian risiko yang baik: Dengan GWAP sebagai harga acuan, standar acuan yang dapat diandalkan untuk keputusan perdagangan.
- Efisiensi komputasi tinggi: Strategi mengadopsi penyimpanan array dan metode komputasi berulang, mengoptimalkan efisiensi komputasi.
- Parameter dapat disesuaikan dengan baik: parameter kunci seperti faktor hippocampus dan siklus perhitungan dapat disesuaikan secara fleksibel sesuai dengan kondisi pasar.
Risiko Strategis
- Risiko volatilitas pasar: Sering terjadi sinyal palsu di pasar yang bergejolak.
- Sensitivitas parameter: Pemilihan faktor hippocampus memiliki pengaruh besar terhadap kinerja strategi dan perlu terus dioptimalkan.
- Keterlambatan perhitungan: Pemrosesan data historis yang besar dapat menyebabkan keterlambatan eksekusi pada hard disk.
- Risiko Trend Reversal: Respon strategi mungkin relatif terlambat ketika tren pasar tiba-tiba berbalik.
Arah optimasi strategi
- Memperkenalkan mekanisme adaptasi tingkat fluktuasi untuk menyesuaikan dinamika faktor gamma.
- Menambahkan mekanisme pengesahan tren untuk periode waktu ganda.
- Mengoptimalkan efisiensi komputasi, mengurangi jumlah operasi kelompok kecil.
- Menambahkan indikator sentimen pasar untuk meningkatkan keakuratan strategi.
- Implementasi mekanisme stop loss yang dinamis dan peningkatan kemampuan pengendalian risiko.
Meringkaskan
Strategi ini memungkinkan pelacakan yang cerdas terhadap tren pasar dengan menggabungkan analisis bobot dan momentum. Keunggulan utamanya adalah kemampuan untuk menyesuaikan alokasi bobot sesuai dengan dinamika pasar, sambil mempertahankan efisiensi komputasi yang tinggi. Meskipun ada risiko pasar tertentu dan masalah sensitivitas parameter, strategi ini memiliki prospek penerapan yang baik dengan optimasi dan perbaikan berkelanjutan.
/*backtest
start: 2024-02-18 00:00:00
end: 2025-02-16 08:00:00
period: 6h
basePeriod: 6h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("BTC Future Gamma-Weighted Momentum Model (BGMM)", shorttitle="BGMM", overlay=true,
default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=50000,
slippage=1, commission_value=0.01)
// Inputs
length = input.int(60, "Length for GWAP Calculation")
gamma_factor = input.float(0.75, "Gamma Weight Factor", minval=0.5, maxval=1.5, step=0.01)
// Helper Functions
var float cumulative_weighted_price = na
var float cumulative_weight = na
price = (high + low + close) / 3 // Typical price as a baseline
gamma_weights = array.new_float(length, 0.0)
price_series = array.new_float(length, na)
// Populate Arrays for Calculation
if bar_index >= length
for i = 0 to length - 1
weighted_gamma = math.pow(gamma_factor, i)
array.set(gamma_weights, i, weighted_gamma)
array.set(price_series, i, close[i])
// Compute GWAP
weighted_sum = 0.0
weight_total = 0.0
for i = 0 to length - 1
w = array.get(gamma_weights, i)
p = array.get(price_series, i)
weighted_sum := weighted_sum + p * w
weight_total := weight_total + w
GWAP = weight_total != 0 ? weighted_sum / weight_total : na
plot(GWAP, color=color.red, title="Gamma Weighted Average Price")
// Conditions for Trade Signals
long_condition = close > GWAP and close[1] > close[2] and close[2] > close[3]
short_condition = close < GWAP and close[1] < close[2] and close[2] < close[3]
// Strategy Logic
if long_condition
strategy.entry("Long", strategy.long)
if short_condition
strategy.entry("Short", strategy.short)