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偏光フラクタル効率 (PFE) 取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年1月15日 (火) 14:01:25
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概要

偏光フレクトル効率 (PFE) 取引戦略は,フレクトル幾何学と混沌理論の概念を適用することによって価格動きの効率を測定する.価格動きがより線形で効率的であればあるほど,価格が2つのポイントの間を移動する距離が短くなり,効率が高くなります.

戦略の論理

PFE取引戦略の核心指標は,偏光フレクトル効率 (PFE) である.以下の式に基づいて計算される:

PFE = sqrt(pow(close - close[Length], 2) + 100)

PFEは基本的には,約定としてユークリッド距離 (直線距離) を用いて,長度期間の価格動きの長度を測定する.

価格変動の効率を評価するには,比較用のベンチマークが必要です.このベンチマークは,実際の順序 (C2C (Close to Close) と呼ばれる) に基づいて,期間中の価格を接続する経路の長さで,以下のように計算されます.

C2C = sum(sqrt(pow((close - close[1]), 2) + 1), Length)

価格動きのフレクトル効率を計算できます.

xFracEff = iff(close - close[Length] > 0, round((PFE / C2C) * 100) , round(-(PFE / C2C) * 100))

絶対値が大きいほど 動きが効率が悪くなります 絶対値が大きいほど 動きが効率が悪くなります

xFracEffの指数関数移動平均を計算します. xEMAと呼ばれます.

xEMA = ema(xFracEff, LengthEMA)

BuyBand = input(50)
SellBand = input(-50)

xEMA が BuyBand の上を横切ると,買い信号を生成します. SellBand の下を横切ると,売り信号を生成します.

利点分析

PFEの取引戦略には以下の利点があります.

  1. フラクタル幾何学と混沌理論のユニークな概念を適用し,異なる角度から価格動きの効率を測定します
  2. カーブフィッティングのような従来の技術指標のいくつかの問題を回避します
  3. パラメータは,異なる市場環境に適した設定を見つけるために調整することができます.
  4. シンプルで明瞭な取引規則

リスク分析

PFEの取引戦略には以下のリスクもあります.

  1. パラメータの最適化が困難で,すべての指標戦略と同様に過剰に適性がある
  2. 極端な市場動乱の際の不確実な信号
  3. 価格格差のような極端な事態を慎重に扱う必要がある
  4. 信号が起動するときに最高のエントリーポイントを逃したかもしれない

オプティマイゼーションの方向性

PFE戦略は,次の側面から最適化することができます:

  1. 最適なバランスを見つけるために長さパラメータの異なる組み合わせを試してください
  2. 誤った取引を減らすために,購入・販売帯を最適化
  3. 単一の取引損失の大きさを制御するためにストップロスを追加します.
  4. 信号品質を改善するために他の指標を組み合わせる
  5. 変化する市場環境に適応するためにパラメータを動的に調整する

概要

PFE取引戦略は,フラクタル幾何学と混沌理論の概念に基づいた,価格変動の効率を測定するための新しいアプローチを提案している.従来の技術指標と比較して,この方法は独自の利点を持っているが,時間遅れ,パラメータ最適化,信号品質などの問題にも直面している.継続的なテストと最適化により,PFE戦略は信頼性の高い定量的な取引戦略の選択になることを約束している.

/*backtest
start: 2024-01-07 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 29/09/2017
// The Polarized Fractal Efficiency (PFE) indicator measures the efficiency 
// of price movements by drawing on concepts from fractal geometry and chaos 
// theory. The more linear and efficient the price movement, the shorter the 
// distance the prices must travel between two points and thus the more efficient 
// the price movement.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="PFE (Polarized Fractal Efficiency)", shorttitle="PFE (Polarized Fractal Efficiency)")
Length = input(9, minval=1)
LengthEMA = input(5, minval=1)
BuyBand = input(50, step = 0.1)
SellBand = input(-50, step = 0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(BuyBand, color=green, linestyle=line, title = "TopBand")
hline(SellBand, color=red, linestyle=line, title = "LowBand")
PFE = sqrt(pow(close - close[Length], 2) + 100)
C2C = sum(sqrt(pow((close - close[1]), 2) + 1), Length)
xFracEff = iff(close - close[Length] > 0,  round((PFE / C2C) * 100) , round(-(PFE / C2C) * 100))
xEMA = ema(xFracEff, LengthEMA)
pos = iff(xEMA < SellBand, -1,
	   iff(xEMA > BuyBand, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xEMA, color=blue, title="PFE")
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