ChaoZhang
개요
이것은 거래량 가중 평균 가격 (VWAP) 과 표준 격차 통로에 기반한 평균값 역전 거래 전략이다. 이 전략은 가격의 VWAP에서 벗어난 정도를 식별하여 거래 기회를 찾고, 가격이 표준 격차 통로 경계를 돌파할 때 역전 거래하고, 가격이 VWAP로 돌아오는 경우 평점이다. 이 방법은 기술 분석과 통계학 원칙을 결합하여 시장의 평균값 역전 특성을 최대한 활용한다.
전략 원칙
전략의 핵심은 VWAP와 가격 변동의 표준 차이를 계산하여 거래 구역을 구축하는 것입니다. 구체적인 구현은 다음과 같습니다:
- 누적 VWAP를 계산한다: 사용 가격과 거래량에 대한 누적 곱셈을 누적 거래량으로 나눈다.
- 표준 격차 계산: 20주기 표준 격차를 종점 가격에 기초로
- 건설 통로: VWAP 상하 2배의 표준차가 형성
- 거래 신호:
- 더 많은 신호: 가격 하락
- 공백 신호: 가격 상승
- 평지 조건: 가격으로 VWAP 수준으로 돌아갑니다.
전략적 이점
- 통계학적 기초: 전략은 평균값 회귀라는 신뢰할 수 있는 통계학적 원리에 기초하고 있습니다.
- 객관적인 거래 신호: 명확한 수학적 지표를 사용하여 주관적인 판단을 피하십시오.
- 리스크 제어: 표준 미분 통로로 입시점을 제한하고, VWAP 회귀를 수익결정점으로 사용함
- 적응력: 다른 시장 조건에 따라 표준 차이의 배수를 조정할 수 있다
- 유동성 고려: VWAP는 유동성이 높은 지역에서 거래하는 기관 거래의 중요한 기준입니다.
전략적 위험
- 추세 시장 위험: 강한 추세 시장에서 평균 회귀 가설이 실패할 수 있습니다.
- 변동성 위험: 시장의 급격한 변동성으로 인해 초대출이 발생할 수 있습니다.
- 자금 관리 위험: 거래당 자본 비율을 합리적으로 설정해야 합니다.
- 슬라이드 위험: 급격한 변동이 있을 때 더 큰 슬라이드 위험에 직면할 수 있다. 완화 조치:
- 트렌드 필터 추가
- 동적 조정 표준 격차 배수
- 최대 보유 시간 설정
- %를 사용 하 여 상쇄
전략 최적화 방향
- 트렌드 판단을 높여라:
- 이동 평균 포트폴리오 판단 트렌드를 추가합니다.
- 강세를 보인 반발 거래 중단
- 최적화 변수:
- 자기 적응 표준 차등 배수
- 변동에 따라 조정된 스톱 로즈
- 풍력 조절을 개선하기 위해:
- 최대 보유 시간 제한을 추가합니다.
- 변동성 필터 소개
- 정확성을 높이기 위해:
- 다른 기술 지표와 함께 확인 신호
- 교통량 변화를 고려하세요.
요약하다
이것은 통계학 원리에 기초한 중성 전략으로, VWAP와 표준 차차 통로를 통해 가격 편차와 회귀를 포착한다. 전략은 객관적이고 체계적인 특징이 있지만, 실제 응용에서 위험 제어 및 변수 최적화에 주의를 기울여야 한다. 전략의 안정성과 신뢰성은 추세 필터링을 추가하고 바람 제어 장치를 개선함으로써 더욱 향상될 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-12-03 00:00:00
end: 2024-12-10 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jklonoskitrader
//@version=5
strategy("ETHUSD VWAP Fade Strategy", overlay=true)
// Input for standard deviation multiplier
std_multiplier = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier")
// Calculate cumulative VWAP
cumulative_pv = ta.cum(close * volume) // Cumulative price * volume
cumulative_vol = ta.cum(volume) // Cumulative volume
vwap = cumulative_pv / cumulative_vol // VWAP calculation
// Calculate standard deviation of the closing price
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length")
std_dev = ta.stdev(close, length)
upper_band = vwap + std_multiplier * std_dev
lower_band = vwap - std_multiplier * std_dev
// Plot VWAP and its bands
plot(vwap, color=color.blue, linewidth=2, title="VWAP")
plot(upper_band, color=color.red, linewidth=1, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, linewidth=1, title="Lower Band")
// Strategy conditions
go_long = ta.crossunder(close, lower_band)
go_short = ta.crossover(close, upper_band)
// Execute trades
if (go_long)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (go_short)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit strategy
if (strategy.position_size > 0 and close > vwap)
strategy.close("Long")
if (strategy.position_size < 0 and close < vwap)
strategy.close("Short")