時間範囲電力取引戦略
作成日:
2023-11-23 15:32:00
最終変更日:
2023-11-23 15:32:00
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ChaoZhang
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概要
タイムゾーン・パワー・バイド・ストラテジーは,1日の異なるタイムゾーンにおける株価の動きを利用する戦略である.これは,1日の48時間半のタイムゾーンの中で最適な多空のタイミングを判断する.
戦略原則
この戦略の核心的な論理は,株は,1日の異なる時間帯で,その価格の動きはしばしば規則性があることである.戦略は48時間半の時間帯を設定し,各時間帯で多,空,または無操作の3つの選択を判断する.時間帯が特定の時間帯に入ると,設定が多ければ,ポジションが多くなる;設定が空ければ,ポジションが空くなる.区間の終わりに,次の時間帯の操作タイプを調査し,現在の区間と同一であれば,ポジションを保持する.異なる場合は,区間の終わり前にポジションを平らにする.
例えば,6時30分から7時までの間に多めに設定された場合,戦略は6時30分に多めに開きます.もし7時から7時30分までの間に空っぽに設定された場合,戦略は7時前に前の多項を平らにして,7時には空っぽに開きます.
この戦略の利点は,株の1日間の価格変化の法則を捕捉できるという点にある.リスクは,価格変化の法則が時間とともに変化し,戦略が効果を欠く可能性があるという点にある.
優位分析
この戦略の最大の利点は,株の価格が正しいという特性を利用することです.つまり,価格は異なる時間帯で異なる平均値と差があります.これは,戦略が波動の大きい時間帯で範囲取引戦略を採用し,波動の少ない時間帯でトレンド戦略を採用し,市場の変化に柔軟に対応できるようにします.
もう1つの優位性は,パラメータ設定の柔軟性である.異なる株式の特徴に応じて,最適なパラメータ組み合わせを選択し,部分的な不確実性のリスクをカバーすることができる.
リスク分析
主要なリスクは,仮定の不安定性によるものです.もし株価が1日間の変動法則に変化した場合,戦略の収益予想は影響を受けるでしょう.この変化は,株の基本面から,または大環境のブラック天候から生じることがあります.
また,取引頻度が高くなる場合,取引費用のリスクも伴います.十分な取引量がサポートされていない場合,取引費用の積み重ねが最終収益に影響を与えます.
最適化の方向
機械学習モデルを導入し,パラメータの動的調整を実現することを考えることができます.例えば,LSTMモデルを訓練し,次の時間帯の株式価格を予測し,それに従って多空のパラメータを調整します.
あるいは,株の基本指標を組み合わせて,価格変動の法則が変化する可能性を判断して,戦略の開始時期を決定することもできます.
要約する
タイム区間パワー買取り戦略は,株価が1日間で変化する法則を分析し,異なるタイム区間において最適な操作をすることで,アルファを取得する.これは,パラメータを調節する柔軟で,リスクを制御できる高効率のアルゴリズム取引戦略である.将来の最適化方向は,機械学習モデルを導入することを考えることができる.または,基本的判断を組み合わせて,戦略の利得スペースを大きくし,リスク抵抗力を強める.
ストラテジーソースコード
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end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//@version=4
strategy("Timeframe Time of Day Buying and Selling Strategy", overlay=true)
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f_strLeft(_str, _n) =>
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for i = 0 to array.size(timeframes) - 1
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if current_time == start_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==0?47:i-1)
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strategy.entry("Long", strategy.long, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))
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