ChaoZhang
1
フォロー
1617
フォロワー
概要
この戦略は,馬重量平均価格 (GWAP) と動態分析を組み合わせた定量取引システムである.これは,歴史的価格データに馬重量処理を行い,短期動態指標と組み合わせて価格動向を予測する.戦略の核心は,馬因子を利用して,近期価格により高い重量配分を行うことで,近期市場動向に対する感性を高めることにある.
戦略原則
戦略は主に2つの核心理学の理論に基づいています:動量効果と馬重量定価.動量方面では,戦略は金融市場における価格トレンドの継続特性を利用します.重量方面では,馬因子 ((取値範囲0.5-1.5) を使って,歴史価格に指数級の衰退加重を加えます.具体的には,戦略は,GWAPを基準価格として計算して,価格がGWAPの上にあり,連続して3サイクル上昇傾向にあるときに多ポジションを開くか,逆に空ポジションを開く.
戦略的優位性
- 適応性:馬重量機構は,市場状況の動向に応じて,歴史的データに対する重量分配を調整することができる.
- リスク管理の改善:GWAPを基準価格として使用し,取引決定のための信頼性の高い基準を提供します.
- 計算効率が高い: 策略は,配列記憶と循環計算方法を採用し,計算効率を最適化している.
- パラメータは調整可能である.ブッハマ因子や計算周期などの重要なパラメータは,市場の状況に応じて柔軟に調整することができる.
戦略リスク
- 市場の波動リスク: 波動的な市場では頻繁に偽信号が生じることがあります.
- パラメータの感受性:馬因子の選択は,戦略のパフォーマンスに大きな影響を与えるので,継続的な最適化が必要である.
- 計算遅延:大量の履歴データを処理すると,リールディスクの実行が遅れる可能性があります.
- トレンド反転リスク:市場トレンドが突然反転した場合,戦略的反応は比較的遅れている可能性があります.
戦略最適化の方向性
- 波動率自己適応機構を導入し,動的に馬因子を調整する.
- 複数のタイムサイクルにトレンド確認メカニズムを追加する.
- 計算効率を最適化し,少数のグループ操作を減らす.
- 市場情緒の指標を追加し,戦略の予測の正確さを向上させる.
- ダイナミック・ストップ・ローズ・メカニズムを導入し,リスク管理能力を向上させる.
要約する
この戦略は,馬重量と動量分析を組み合わせて,市場動向のスマートな追跡を実現する.その核心的な優位性は,市場状況の動向に応じて重量配分を調整することができ,高い計算効率を維持することにある.一定の市場リスクとパラメータのセンシビリティの問題があるものの,継続的な最適化と改善により,戦略は,良い応用見通しを持っている.
ストラテジーソースコード
/*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)