ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah sistem dagangan kuantitatif yang menggabungkan harga purata bertimbangan kuda (GWAP) dan analisis momentum. Strategi ini meramalkan pergerakan harga dengan memproses data harga bertimbangan kuda dari data harga sejarah dan menggabungkannya dengan indikator momentum jangka pendek. Inti strategi ini adalah menggunakan faktor kuda untuk memberikan berat yang lebih tinggi kepada harga jangka pendek, sehingga meningkatkan kepekaan terhadap pergerakan pasaran jangka pendek.
Prinsip Strategi
Strategi ini berdasarkan kepada dua teori psikologi utama: kesan dinamik dan harga tertimbang Puma. Dari segi dinamik, strategi ini menggunakan ciri-ciri trend harga yang berterusan di pasaran kewangan; Dari segi berat, dengan faktor Puma ((rentang pengambilan nilai 0.5-1.5) untuk menurunkan penurunan indeks terhadap harga sejarah. Untuk pelaksanaan khusus, strategi ini menggunakan GWAP sebagai harga asas, membuka lebih banyak kedudukan apabila harga berada di atas GWAP dan mempunyai trend menaik selama tiga kitaran berturut-turut, sebaliknya membuka kedudukan kosong.
Kelebihan Strategik
- Keupayaan beradaptasi: mekanisme penimbang Gemma dapat menyesuaikan penempatan berat kepada data sejarah mengikut keadaan pasaran yang dinamik.
- Kawalan risiko yang sempurna: Dengan GWAP sebagai harga rujukan, standard rujukan yang boleh dipercayai untuk keputusan perdagangan disediakan.
- Kecekapan pengiraan yang tinggi: Kaedah ini menggunakan storan array dan pengiraan bergilir untuk mengoptimumkan kecekapan pengiraan.
- Parameter boleh disesuaikan: parameter utama seperti faktor Gemma dan kitaran pengiraan boleh disesuaikan secara fleksibel mengikut keadaan pasaran.
Risiko Strategik
- Risiko turun naik pasaran: Isyarat palsu boleh berlaku dalam pasaran yang bergolak.
- Sensitiviti parameter: Pemilihan faktor Gemma mempunyai kesan besar terhadap prestasi strategi dan memerlukan pengoptimuman berterusan.
- Kelewatan pengiraan: Pemprosesan banyak data sejarah boleh menyebabkan kelewatan pelaksanaan cakera keras.
- Risiko trend reversal: Tindak balas strategi mungkin agak terlewat apabila trend pasaran tiba-tiba berbalik.
Arah pengoptimuman strategi
- Memperkenalkan mekanisme penyesuaian kadar turun naik, penyesuaian dinamik faktor Pegasus.
- Menambah mekanisme pengesahan trend untuk pelbagai tempoh masa.
- Mengoptimumkan kecekapan pengiraan, mengurangkan bilangan operasi kumpulan.
- Menambah indikator sentimen pasaran untuk meningkatkan ketepatan ramalan strategi.
- Mempunyai mekanisme hentian kerugian dinamik dan meningkatkan keupayaan kawalan risiko.
ringkaskan
Strategi ini mewujudkan pengesanan yang bijak terhadap trend pasaran dengan menggabungkan analisis berat dan momentum Gemini. Kelebihan utamanya adalah dapat menyesuaikan peruntukan berat mengikut keadaan pasaran yang dinamik, sambil mengekalkan kecekapan pengiraan yang tinggi. Walaupun terdapat beberapa risiko pasaran dan masalah kepekaan parameter, dengan pengoptimuman dan penyempurnaan berterusan, strategi ini mempunyai prospek aplikasi yang baik.
/*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)