ChaoZhang
개요
극화 분기 효율 (Polarized Fractal Efficiency, PFE) 거래 전략은 분기 기하학과 혼돈 이론의 개념을 적용하여 가격 운동의 효율을 측정합니다. 가격 운동은 초선형이며 효율적입니다. 두 지점 사이의 거리가 짧을수록 가격 운동의 효율도 높습니다.
전략 원칙
PFE 거래 전략의 핵심 지표는 극화 분화 효율 (PFE) 이다. 이 지표는 다음과 같은 공식에 기초하여 계산된다:
PFE = sqrt(pow(close - close[Length], 2) + 100)
그 중, Length는 회귀 창 기간을 위한 것으로, 이 파라미터는 입력 설정을 통해 설정된다. PFE는 실제로 Length 기간 동안의 가격의 움직임을 측정하는 길이의 이며, 이는 에우크리트 거리를 사용하여 직선 거리를 근사적으로 측정한다.
가격 운동의 효율성을 평가하기 위해, 우리는 비교를 위한 기준이 필요합니다. 이 기준은 C2C (Close to Close) 라고 불리는, 실제 순서대로 연결된 경로의 길이를 나타냅니다. 계산 공식은 다음과 같습니다.
C2C = sum(sqrt(pow((close - close[1]), 2) + 1), Length)
그리고 우리는 가격 운동의 분형 효율을 계산할 수 있습니다.
xFracEff = iff(close - close[Length] > 0, round((PFE / C2C) * 100) , round(-(PFE / C2C) * 100))
가격이 상승하면 점수가 긍정이고, 떨어지면 마이너스이다. 절대값이 클수록 운동이 더 비효율적이라는 것을 의미한다.
거래 신호를 생성하기 위해, 우리는 xEMA, 즉 xFracEff의 지수 이동 평균을 계산합니다. 그리고 구매 및 판매 채널을 설정합니다.
xEMA = ema(xFracEff, LengthEMA)
BuyBand = input(50)
SellBand = input(-50)
xEMA 상에서 BuyBand를 통과하면 구매 신호가 발생하고, xEMA 아래에서 SellBand을 통과하면 판매 신호가 발생한다.
우위 분석
PFE 거래 전략은 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 독특한 분기 기하학과 혼돈 이론 방법을 사용하여 가격 운동의 효율성을 다른 관점에서 측정합니다.
- 일반적인 기술 지표의 문제점들을 회피하는 것, 예를 들어 곡선 적합성
- 다양한 시장 환경에 적합한 설정을 찾아낼 수 있습니다.
- 거래 규칙은 간단하고 명확하며 실행하기 쉽습니다.
위험 분석
PFE 거래 전략에는 다음과 같은 위험도 있습니다.
- 모든 지표 전략과 마찬가지로, 매개 변수를 최적화하는 것은 어렵습니다.
- 시장이 격동할 때 구매 신호는 신뢰할 수 없습니다.
- 급격한 가격 격차가 발생했을 때 경계해야 합니다.
- 신호를 생성할 때 최적의 입구 지점을 놓칠 수 있습니다.
최적화 방향
PFE 거래 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화될 수 있습니다.
- 다양한 Length 변수 조합을 시도하여 최적의 균형을 찾습니다.
- 구매 및 판매 통로 매개 변수를 최적화하여 잘못된 거래의 가능성을 낮추는 것
- 단독 손실을 통제하기 위한 손해제도 가입
- 다른 지표와 함께 신호 품질을 향상시킵니다.
- 동적으로 조정된 변수, 변화된 시장 환경에 적응
요약하다
PFE 거래 전략은 분화 기하학과 혼돈 이론의 관점에서 기반을 두고 가격 운동의 효율성을 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 기술 지표에 비해이 방법은 고유한 장점이 있지만, 일정 수준의 시간 지연, 파라미터 최적화, 신호 품질의 문제에 직면하고 있다. 지속적인 테스트와 최적화를 통해 PFE 전략은 신뢰할 수있는 정량화 거래 전략 선택이 될 전망이다.
/*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
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// 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.
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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")