Hello~Welcome come to my channel！

私のチャンネルにすべてのトレーダーを歓迎します。私は、CTA、HFT、アービトラージなどのフルスタック取引戦略を開発するクオンツ開発者のZuoshoujunです。 FMZ プラットフォームのおかげで、私は自分の定量チャネルでより多くの定量開発関連コンテンツを共有し、すべてのトレーダーと協力して定量コミュニティの繁栄を維持していきます。

詳細については、私のチャンネルをご覧ください〜ここで待っています【量的メーカー小屋】

本日、トレーダーの定量分析小屋では、PSY（心理的線）ファクターのアップグレードと変換についてご紹介します。シンプルなファクターの観点から市場情報をさらに追加し、段階的に変換して、最終的により説明的なものにする方法をご紹介します。論理。セックスの強力な要素！ ！ ！もちろん、この記事を読んだ後、改造したPSY因子を自分の因子ライブラリに組み込んで強力な武器にすることもできますよ～

PART1 [初期PSYファクター]

PSYファクター（心理的ライン）は、市場参加者の感情が価格動向に与える影響を測定するために使用されるテクニカル分析指標です。市場の変動に対する投資家の心理的変動を研究する感情指標です。エネルギーと変動の指標です。 . クラスインジケーター。短期的な市場動向の分析と判断に一定の参考意義を持ちます。

PSY 係数は、1991 年に王亜偉博士によって初めて提唱されました。博士は、市場における心理的変化が価格動向と密接に関連していると信じ、心理的変化を PSY 係数として定量化しました。 PSY 係数は、市場の浮き沈みを分析するための指標として、時間の観点から N K ライン内のロング ポジションとショート ポジションの合計の強さを計算し、市場が現在強いか弱いか、買われすぎか売られすぎかを説明します。これは主に、N K ライン内の上昇 K ラインの数を計算することで投資家の心理的耐久力を測定しており、投資家が売買操作を行う際の参考になります。

PSY係数は、一定期間内に終値が上昇または下落する日数に基づいています。計算方法は非常に簡単です。計算式は次のとおりです。PSY = (N 終値がN Kライン内で上昇する日数/ なし)*100、ここで N サイクルは選択された計算サイクルを表し、日、週、月などになります。上昇日とは、N 期間内に価格が上昇した取引日数を指します。 FMZ プラットフォームに基づく初期の PSY 因子関数ソース コード:

function calculatePSY(data, n) {
  let count = 0;
  for (let i = data.length - n; i < data.length; i++) {
    if (data[i] > data[i - 1]) {
      count++;
    }
  }
  return (count / n) * 100;
}

// 使用示例
let closePrices = [10, 12, 13, 11, 14, 15, 16, 17, 18, 20];
let nPeriod = 5;
let psyFactor = calculatePSY(closePrices, nPeriod);
Log(psyFactor);

PART2 [PSY係数の強化（PSY+PRICE）]

PSY 係数は、本質的にはモメンタム係数です。これは、過去のある期間における上昇と下降の力の根源の比較を測定します。目的は、過去のある期間において、より大きな力を持つ側を見つけることです。しかし、よく見ると、PSYファクターはBARラインが上昇しているか下降しているかのみを考慮していることがわかります。BAR自体の説明がないため、市場の強弱を判断することはできず、次のような状況になります。

上図に示すように、大きな陽線の特徴はPSY指標には反映されておらず、上向きの線としてのみみなされ、以前の小さな陰線と変わりません。これが問題です。値上がりと値下がりの回数だけでは、価格変動の大きさと方向を完全に説明することはできません。したがって、私たちの最初の改善案は、各BARの加重価格の変化、Abs(C-C[1]）は上昇力と下降力の大きさを反映します。 FMZ プラットフォームに基づく初期の PSY+PRICE 因子関数ソース コード:

PART3 [最終PSYファクター（PSY+PRICE+VOL）]

前のステップでの変換後、変換された PSY 係数は、過去の期間における強い力と弱い力をよりよく反映できますが、過去の期間における上昇と下降が基本的に同じである場合は、うまく区別できません。現時点では、取引量の要素を引き続き追加しています。モメンタム効果では、取引量の増加はより活発な市場を表し、取引量の増加はモメンタムの方向をよりよく確認できます。次の図に示すように:

したがって、最終的なPSY係数では、ボリューム係数の重み付け、VOLUMEを追加し続けます。*Abs(C-C[1])、FMZプラットフォームに基づく初期PSY+PRICE因子関数のソースコード：

PART4 [PSYファクター取引シグナル構築]

前回の記事で構築した最終的な PSY+PRICE+VOL 係数に基づいて、次のモメンタム シグナル構成を提案します。

• psy[0] > X (過去の期間において、複数の当事者の力の比率がXの値より大きい)
• psy[0] < Y (過去の期間において、複数の政党の力の比率がY値未満である)
• psy[0] > psy[1] or psy[0] > サイマ（過去一定期間、複数の力の比率が増加しました）
• psy[0] < psy[1] or psy[0] < サイマ（過去一定期間にわたって複数の政党の勢力の比率が減少した）

シグナルを使って要因を検出するシンプルなモメンタム戦略を設計する

• ロング：PSY[0] > 70; フラットロング: PSY[0] < 30;
• ショート：PSY[0] < 30; ショートクローズ: PSY[0] > 70;

Binance Uベースの契約を使用して、PSY係数パラメータは12に設計され、BTC-USDT、ETH-USDT契約のバックテスト、期間は2020-02-01から2021-12-31まで、スリッページ10、手数料50,000、レバレッジ10倍、各ポジションの残元本の5%:

BTC-USDT：

ETH-USDT：

PART5 [まとめ]

この記事は、従来の PSY ファクターをアップグレードして変換しました。結果として得られる PSY + 価格 + ボリューム ファクターは、固定された数値比較または独自の強さを使用して、数量と価格のレベルで過去の期間のロングとショート両方の強さを測定できます。比較により、対応する運動量/反転信号を構築できます。本稿では、最終的に固定の数値シグナルを確立し、簡単な戦略バックテストを実施し、psy+price+vol ファクターがボラティリティの高い市場での勢いの動きを捉え、ある程度のプラスの期待収益を得られることを発見しました。その後、より多くの形式のシグナルを構築し、より多くのカテゴリの因子テストを実行し、最終的に既存の戦略ライブラリに追加することができます。

再び手の定量小屋へようこそ〜

密室で車輪の再発明をすることなく、大多数のトレーダーに素晴らしいコミュニケーション プラットフォームを提供してくれた FMZ プラットフォームに感謝します。トレーダーへの道は険しいですが、トレーダーには温かさがあります。FMZプラットフォーム上の先輩たちの共有から絶えず学ぶことによってのみ、トレーダーは成長し続けることができます。 FMZ がますます良くなることを祈り、すべてのトレーダーが長期的な利益を得られることを願っています。