Estratégia de negociação quantitativa baseada na comparação de preços de fechamento diário
Data de criação:
2023-11-21 14:34:11
última modificação:
2023-11-21 14:34:11
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Visão geral
Esta estratégia é conhecida como estratégia de comparação de preços de fechamento de linha do dia. É uma estratégia quantitativa para tomar decisões de negociação com base no preço de fechamento de linha do dia.
Princípio da estratégia
A lógica central da estratégia é comparar o preço de fechamento da linha K atual com o preço de fechamento da linha K anterior.
- Calcule a diferença entre o preço de fechamento da linha do dia atual e o preço de fechamento da linha do dia anterior ((today - yesterday))
- Calcule a diferença em relação ao fechamento do dia anterior (diferença / fechamento de ontem)
- Se a proporção for maior do que o limiar positivo definido, um sinal de compra será gerado; se a proporção for menor do que o limiar negativo definido, um sinal de venda será gerado
- Dependendo do sinal de entrada, faça mais ou vazio o local do armazém
A estratégia não estabelece condições de stop loss e stop-loss, e depende de sinais de negociação que se formam em condições de depreciação para entrar em posições de paz.
Análise de vantagens
- O pensamento é simples e fácil de entender, adequado para a aprendizagem inicial de transações quantitativas.
- A negociação deve ser baseada apenas no preço de fechamento da linha do sol, evitando transações muito frequentes.
- Frequência de negociação pode ser controlada por ajuste de depreciação
Análise de Riscos
- Não há paradas de perda, não há controle de perda individual
- Pode gerar sinais de negociação contínuos que levam a negociações excessivas
- A retirada pode ser grande e não pode controlar muito bem os prejuízos totais
Direção de otimização
- Aumentar a lógica de stop loss e controlar a perda individual
- Aumentar o número de aberturas para evitar o excesso de transações
- Parâmetros de otimização para encontrar a melhor frequência de negociação
Resumir
Esta estratégia é uma estratégia simples e adequada para o aprendizado inicial. Mas a estratégia tem um certo risco e precisa ser otimizada ainda mais para o mercado real.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Daily Close Comparison Strategy (by ChartArt) correct results", shorttitle="CA_-_Daily_Close_Strat", overlay=false)
// ChartArt's Daily Close Comparison Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on February 28, 2016.
//
// This strategy is equal to the very
// popular "ANN Strategy" coded by sirolf2009,
// but without the Artificial Neural Network (ANN).
//
// Main difference besides stripping out the ANN
// is that I use close prices instead of OHLC4 prices.
// And the default threshold is set to 0 instead of 0.0014
// with a step of 0.001 instead of 0.0001.
//
// This strategy goes long if the close of the current day
// is larger than the close price of the last day.
// If the inverse logic is true, the strategy
// goes short (last close larger current close).
//
// This simple strategy does not have any
// stop loss or take profit money management logic.
//
// List of my work:
// https://www.tradingview.com/u/ChartArt/
//
// __ __ ___ __ ___
// / ` |__| /\ |__) | /\ |__) |
// \__, | | /~~\ | \ | /~~\ | \ |
//
//
threshold = input(title="Price Difference Threshold correct results", type=float, defval=0, step=0.004)
getDiff() =>
yesterday=request.security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
today=close
delta=today-yesterday
percentage=delta/yesterday
closeDiff = getDiff()
buying = closeDiff > threshold ? true : closeDiff < -threshold ? false : buying[1]
hline(0, title="zero line")
bgcolor(buying ? green : red, transp=25)
plot(closeDiff, color=silver, style=area, transp=75)
plot(closeDiff, color=aqua, title="prediction")
longCondition = buying
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)