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上下K線パターン 高周波仲裁戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024-01-08 15:47:41
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概要

この戦略は,高周波市場作りの仲介を実施するためにK線パターンに基づく判断方法を使用する.その主なアイデアは,異なるK線タイムフレームにわたる上昇/下落パターンを判断することによって,高周波市場作りの取引を開閉することです.特に,この戦略は複数のK線タイムフレームを同時にモニターし,連続して上昇または減少するKラインを観察すると対応する長または短ポジションを取ります.

戦略の論理

この戦略の主な論理は,異なるK線時間枠で上昇/下落パターンを判断することにある.具体的には,1分,5分,15分K線を同時に追跡する.この戦略は,過去NのK線と比較して価格が上昇または低下したかどうかを確認することによって現在の感情を決定する.価格が連続して上昇した場合,それは上昇の感情を示し,価格が連続して低下した場合,それは下落の見通しを示します.上昇信号では戦略は長くなります.下落信号では戦略は短くなります.この方法で,戦略は高周波仲介のための異なる時間枠でトレンドと平均逆転の機会を捉えることができます.

基本論理は2つの指標を追跡することによって実装されますupsそしてdns連続して上昇し下がるK線の数を記録する.consecutiveBarsUpそしてconsecutiveBarsDown傾向を決定するための値の調整を可能にします.upsより大きいまたは等しいconsecutiveBarsUp上昇傾向を示します.dns超えているconsecutiveBarsDownさらに,戦略はバックテストの時間帯とオーダー実行メッセージなども指定します.

利点

この戦略の利点は以下の通りです.

  1. 市場構築のための高頻度アブリタージの機会を把握する
  2. K線パターンに基づくシンプルで効果的な論理
  3. 複数の時間枠を同時に監視することで,捕獲率が向上します
  4. パラメータを直感的に調節する
  5. オプティマイズするための設定可能なバックテストの時間範囲

リスク

また,注意すべきリスクもいくつかあります.

  1. 高周波取引の一般的なリスク,データ問題,注文の失敗など
  2. パラメータの調整が不適切であれば,過剰な取引や良いチャンスを逃す可能性があります.
  3. より複雑な市場状況に対処できない

リスクを軽減する方法は以下の通りです.

  1. 慎重な入口/出口を決定するためにより多くの論理を組み込む
  2. 貿易頻度と収益性をバランスさせるパラメータを最適化
  3. トレンドを判断するために,ボリューム,変動などのより多くの要因を考慮してください
  4. 取引ごとに損失を制限するために異なるストップ・ロスのメカニズムをテストします.

増進 の 機会

この戦略は次の側面から強化できます

  1. 幅,エネルギーなどなどです. 幅の大きさは,
  2. MACD,KD などなどの他のエントリー/アウトグイト指標を評価する.
  3. MA,チャネルなどの技術的要素を フィルター信号に組み込む
  4. 最適な組み合わせを見つけるため,時間枠にわたってパラメータを最適化します
  5. 安定性を向上させるためのストップ・ロスト・とテイク・プロフィート・メカニズムを開発する
  6. 取引の頻度など リスク管理を導入します
  7. 最適の製品を見つけるために,異なる製品でテスト

結論

この戦略は,K線パターン判断に基づくシンプルで効果的な高周波仲介戦略を実現する.その核心は,仲介のためのタイムフレーム全体で日中の上昇/下落傾向を把握することにある.いくつかの固有のリスクにもかかわらず,この理解しやすい戦略はアルゴリズム取引の良い出発点である.最適化とリスク管理のさらなる改善は,より安定した利益をもたらす可能性が高い.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-21 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

// Strategy
strategy("Up/Down Strategy", initial_capital = 10000, default_qty_value = 10000, default_qty_type = strategy.cash)

consecutiveBarsUp = input(1)
consecutiveBarsDown = input(1)

price = close

ups = 0.0
ups := price > price[1] ? nz(ups[1]) + 1 : 0

dns = 0.0
dns := price < price[1] ? nz(dns[1]) + 1 : 0

// Strategy Backesting
startDate  = input(timestamp("2021-01-01T00:00:00"), type = input.time)
finishDate = input(timestamp("2021-12-31T00:00:00"), type = input.time)

time_cond  = true

// Messages for buy and sell
message_buy  = input("{{strategy.order.alert_message}}", title="Buy message")
message_sell = input("{{strategy.order.alert_message}}", title="Sell message")

// Strategy Execution

if (ups >= consecutiveBarsUp) and time_cond
    strategy.entry("Long", strategy.long, stop = high + syminfo.mintick, alert_message = message_buy)
    
if (dns >= consecutiveBarsDown) and time_cond
    strategy.entry("Short", strategy.short, stop = low + syminfo.mintick, alert_message = message_sell)

//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
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