Ambang Peratusan Strategi Perdagangan Kuantitatif


Tarikh penciptaan: 2024-06-03 16:41:59 Akhirnya diubah suai: 2024-06-03 16:41:59
Salin: 1 Bilangan klik: 597
1
fokus pada
1617
Pengikut

Ambang Peratusan Strategi Perdagangan Kuantitatif

Gambaran keseluruhan

Artikel ini memperkenalkan strategi perdagangan kuantitatif berdasarkan penurunan peratusan. Strategi ini menentukan masa untuk membeli dan menjual dengan menetapkan penurunan peratusan dan memilih kitaran masa yang sesuai.

Prinsip Strategi

Strategi ini berpusat pada menghasilkan isyarat dagangan berdasarkan peratusan perubahan harga. Pertama, pengguna perlu menetapkan penurunan peratusan yang menunjukkan seberapa besar perubahan harga berbanding harga penutupan sebelumnya. Selain itu, pengguna juga perlu memilih satu tempoh masa, seperti 1 minit, 1 jam, 1 hari, dan lain-lain, untuk mengira harga tertinggi, terendah dan harga penutupan dalam tempoh masa tersebut.

Kelebihan Strategik

  1. Mudah digunakan: Strategi ini hanya memerlukan dua parameter, iaitu paras paras paras peratusan dan tempoh masa, untuk menghasilkan isyarat perdagangan secara automatik.
  2. Fleksibiliti: Pengguna boleh menyesuaikan peratusan penurunan dan tempoh masa mengikut keutamaan risiko dan ciri-ciri pasaran mereka sendiri untuk menyesuaikan diri dengan persekitaran perdagangan yang berbeza.
  3. Kebolehgunaan yang luas: Strategi ini boleh digunakan untuk pelbagai instrumen kewangan, seperti saham, niaga hadapan, mata wang asing, dan lain-lain, yang boleh diperdagangkan dengan data harga.
  4. Intuitif: Strategi akan mencatatkan isyarat beli dan jual secara langsung pada carta, dan memetakan keluk modal, yang membolehkan peniaga menilai prestasi strategi secara intuitif.

Risiko Strategik

  1. Risiko turun naik pasaran: Apabila harga pasaran turun naik dengan kuat, perdagangan yang kerap boleh menyebabkan kos perdagangan yang lebih tinggi dan titik tergelincir, yang menjejaskan keuntungan strategi.
  2. Risiko penyetempatan parameter: Peratusan yang tidak sesuai dan penyetempatan tempoh masa boleh menyebabkan strategi tidak berfungsi dengan baik, oleh itu perlu disesuaikan dengan ciri-ciri pasaran dan pengalaman peribadi.
  3. Risiko overfit: Jika parameter strategi terlalu dioptimumkan, ia mungkin menyebabkan strategi tidak berfungsi dengan baik dalam keadaan pasaran masa depan, oleh itu, analisis pengulangan dan prospektif yang mencukupi diperlukan.

Arah pengoptimuman strategi

  1. Menambah mekanisme hentian dan hentian: Untuk mengawal risiko, anda boleh memasukkan fungsi hentian dan hentian dalam strategi, secara automatik menutup kedudukan apabila harga mencapai harga hentian atau hentian yang ditetapkan, untuk melindungi keselamatan dana.
  2. Parameter penyesuaian dinamik: Peratusan penurunan nilai dan kitaran masa boleh disesuaikan secara dinamik mengikut perubahan dalam turun naik pasaran, untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza. Sebagai contoh, kenaikan nilai yang sesuai apabila turun naik pasaran meningkat, untuk mengurangkan frekuensi perdagangan.
  3. Gabungan dengan penunjuk teknikal lain: menggabungkan strategi ini dengan penunjuk teknikal lain (seperti purata bergerak, penunjuk kekuatan relatif, dan lain-lain) untuk membentuk sistem perdagangan yang lebih mantap dan meningkatkan kebolehpercayaan strategi.

ringkaskan

Artikel ini memperkenalkan satu strategi perdagangan kuantitatif berasaskan peratusan penurunan nilai, yang secara automatik menghasilkan isyarat beli dan jual dengan menetapkan peratusan penurunan nilai dan kitaran masa perubahan harga. Strategi ini mudah dikendalikan, fleksibel, dan luas, tetapi juga menghadapi risiko seperti turun naik pasaran, parameter dan overfit. Dengan cara seperti penambahan mekanisme hentian hentian, parameter penyesuaian dinamik dan gabungan dengan petunjuk teknikal lain, anda dapat mengoptimumkan lagi prestasi strategi ini, meningkatkan keberkesanannya dalam perdagangan sebenar.

Kod sumber strategi
/*backtest
start: 2023-05-28 00:00:00
end: 2024-06-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("GBS Percentage", overlay=true)

// Define input options for percentage settings and timeframe
percentage = input.float(1.04, title="Percentage Threshold", minval=0.01, step=0.01) / 100
timeframe = input.timeframe("D", title="Timeframe", options=["1", "3", "5", "15", "30", "60", "240", "D", "W", "M"])

// Calculate high, low, and close of the selected timeframe
high_timeframe = request.security(syminfo.tickerid, timeframe, high)
low_timeframe = request.security(syminfo.tickerid, timeframe, low)
close_timeframe = request.security(syminfo.tickerid, timeframe, close)

// Calculate the percentage threshold based on the previous close
threshold = close_timeframe[1] * percentage

// Define conditions for Buy and Sell
buyCondition = high_timeframe > (close_timeframe[1] + threshold)
sellCondition = low_timeframe < (close_timeframe[1] - threshold)

// Entry and exit rules
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Close the positions based on the conditions
if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")

if (buyCondition)
    strategy.close("Sell")

// Plot Buy and Sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Entry", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Entry", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar)

// Plot the equity curve of the strategy
plot(strategy.equity, title="Equity", color=color.blue, linewidth=2)