ianzeng123
2
フォロー
319
フォロワー
概要
この戦略は,量子力学,統計学,経済学の原理を融合した革新的な量化取引システムである.これは,単純移動平均 (SMA),Z-Score統計分析,量子波動構成要素,経済動態指標,およびリヤプノフ安定性指数を組み合わせて,総合的な市場分析の枠組みを構築する.戦略の核心は,これらの多次元指標の加重組合せを使用して,取引意思決定を導くために総合的な市場見通し指数 (COI) を生成することです.
戦略原則
この戦略は,以下の5つの主要な技術的支柱の上に成り立っています.
- 統計分析モジュールは,SMAと標準差を使用してZ-Scoreを計算し,価格の相対的な位置を評価する.
- 量子コンポーネントはZ-Scoreを振動器に変換し,指数と正弦関数によって量子状態の波動特性を模擬する.
- 経済構成は,急速および遅いEMAの対比率を用いて市場の動力を測定する.
- リヤプノフ指数は,量子と経済コンポーネントの組み合わせの安定性を分析することによって市場の状態を評価する.
- 総合市場見通し指数 (COI) は,すべての構成要素を異なる重みで統合して,最終的な取引信号を形成する.
戦略的優位性
- 多次元分析は,単一の指標がもたらす偏差を減らすため,より包括的な市場洞察を提供します.
- 量子コンポーネントの導入は,短期的な機会を捉えるのに役立つユニークな市場変動の視点をもたらします.
- リヤプノフ指数の適用は,市場の安定性を効果的に評価し,リスク管理能力を向上させました.
- 重量調整可能な設計は,異なる市場環境に応じて戦略を柔軟に適応することを可能にします.
- 総合指数の中性線設計は,取引信号の明確な境界を提供している.
戦略リスク
- 複数の指標が信号の遅延を引き起こし,入場時刻に影響を与える可能性がある.
- パラメータを過度に最適化すると,過適合のリスクが生じます.
- 高波動の市場では,量子コンポーネントが頻度の高い信号を生成する可能性があります.
- 横軸市場では誤った信号が与えられます.
- リスク管理のために合理的なストップ・ロスを設定する必要があります.
戦略最適化の方向性
- 市場環境の動向に応じて各コンポーネントの重量を調整する自己適応重量システムを導入する.
- 波動率フィルターを追加し,高波動期に信号の感度調整する.
- 市場情緒の指標を統合して,追加的な確認信号を提供する.
- 市場状況に応じてストップレベルを調整するダイナミックストップメカニズムを開発する.
- タイムフィルターを加え,不利な取引時にポジションを開くのを避ける.
要約する
これは,多学科理論を融合させることで,総合的な市場分析の枠組みを構築する革新的な量化取引戦略である.いくつかの最適化が必要な場所があるが,その多次元分析方法は,取引意思決定にユニークな視点を提供している.継続的な最適化とリスク管理の改善により,この戦略は,異なる市場環境で安定したパフォーマンスを維持すると見込まれている.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-03-08 18:40:00
end: 2024-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Quantum-Lukas 2.0
//@version=6
strategy("Quantum Spectral Crypto Trading", shorttitle="QSCT", overlay=true, precision=2)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Input Parameters
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
smaLength = input.int(50, title="SMA Length (Quantum & Statistical Component)", minval=1)
emaFastLength = input.int(20, title="EMA Fast Length (Economic Component)", minval=1)
emaSlowLength = input.int(50, title="EMA Slow Length (Economic Component)", minval=1)
quantumWeight = input.float(20.0, title="Quantum Component Weight", step=0.1)
economicWeight = input.float(30.0, title="Economic Component Weight", step=0.1)
statisticalWeight = input.float(20.0, title="Statistical Component Weight", step=0.1)
lyapunovWeight = input.float(10.0, title="Lyapunov Stability Weight", step=0.1)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Price Averages and Volatility Calculation
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
smaPrice = ta.sma(close, smaLength)
stdevPrice = ta.stdev(close, smaLength)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Statistical Component: z-score Calculation
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
z = (close - smaPrice) / stdevPrice
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Quantum Component: Inspired by Quantum Mechanics
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
quantum_component = math.exp(-0.5 * z * z) * (1 + math.sin((math.pi / 2) * z))
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Economic Component: EMA Ratio as a Proxy for Market Momentum
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
emaFast = ta.ema(close, emaFastLength)
emaSlow = ta.ema(close, emaSlowLength)
economic_component = math.log(emaFast / emaSlow)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Lyapunov Exponent for Market Stability (Prevents Log(0) Error)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
lyapunov_index = ta.sma(math.log(math.max(1e-10, math.abs(economic_component + quantum_component))), smaLength)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Composite Crypto Outlook Index Calculation (Fixed Indentation)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
crypto_outlook_index =
50 + quantumWeight * (quantum_component - 1) +
economicWeight * economic_component +
statisticalWeight * z +
lyapunovWeight * lyapunov_index
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Plotting and Visual Enhancements
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Normalized for better visibility in the BTC/USD chart range
normalized_outlook_index = (crypto_outlook_index - 50) * close / 100
plot(normalized_outlook_index, title="Scaled Crypto Outlook Index", color=color.blue, linewidth=2)
// Debugging: Plot each component separately
plot(quantum_component, title="Quantum Component", color=color.purple, linewidth=1)
plot(economic_component, title="Economic Component", color=color.orange, linewidth=1)
plot(z, title="Statistical Component (Z-Score)", color=color.yellow, linewidth=1)
plot(lyapunov_index, title="Lyapunov Stability Index", color=color.aqua, linewidth=1)
hline(50, title="Neutral Level", color=color.gray)
hline(70, title="Bullish Threshold", color=color.green, linestyle=hline.style_dotted)
hline(30, title="Bearish Threshold", color=color.red, linestyle=hline.style_dotted)
// Background color for bullish/bearish conditions
bgcolor(crypto_outlook_index > 50 ? color.new(color.green, 90) : color.new(color.red, 90), title="Outlook Background")
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Trading Strategy: Entry and Exit Conditions (Fixed Errors)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Define entry conditions
longCondition = crypto_outlook_index > 70
shortCondition = crypto_outlook_index < 30
// Execute long entry
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Execute short entry
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Define exit conditions (Added Stop Losses)
if (crypto_outlook_index < 50)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=low)
if (crypto_outlook_index > 50)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=high)