Estratégia quantitativa multifatorial baseada em média móvel exponencial e ponderação de volume

Visão geral

Esta estratégia é chamada de estratégia de quantificação de múltiplos fatores, baseada na média móvel do índice e na ponderação do volume de transação. A estratégia considera a tendência de preços, a informação sobre o volume de transação e a informação mais recente sobre os preços, para capturar eficazmente as oportunidades de mercado.

Princípio da estratégia

O indicador central da estratégia é o nRes, que combina a média móvel do índice xMAVolPrice, a média móvel do índice de volume de transação xMAVol e o preço de fechamento mais recente, calculado pela seguinte fórmula:

xMAVolPrice = ema(volume * close, length) 
xMAVol = ema(volume, length)
nRes = xMAVolPrice / xMAVol

Dentre eles, xMAVolPrice é a média móvel do índice do preço de fechamento multiplicado pelo volume de transação, refletindo informações abrangentes sobre preços e volume de transação; xMAVol é apenas a média móvel do índice do volume de transação; nRes é o rácio entre as médias móveis dos dois índices, refletindo informações de preços ajustadas.

A estratégia determina a direção do shorting, julgando a relação entre nRes e o tamanho do preço de fechamento mais recente:

if (nRes < close[1]) 
    做多
if (nRes > close[1])
    做空

Se o nRes for menor que o preço de fechamento mais recente, o preço ajustado para volume de transação será menor que o preço de fechamento mais recente e será considerado um sinal de compra; se o nRes for maior que o preço de fechamento mais recente, o preço ajustado para volume de transação será maior que o preço de fechamento mais recente e será considerado um sinal de venda.

Em resumo, a estratégia consiste em comparar o indicador de preço nRes ajustado ao volume de transação com o preço de fechamento mais recente, e decidir fazer mais ações de curto prazo, uma estratégia típica de negociação quantitativa.

Análise de vantagens

A estratégia tem as seguintes vantagens:

1. A estratégia considera não apenas informações sobre preços, mas também informações sobre volume de transações, aproveitando ao máximo as características multifatoriais das ações, para determinar com mais precisão o movimento do mercado.

2. Reduzir os falsos sinais. Com a ponderação do volume de transação, pode-se filtrar algumas das falsas brechas causadas pelo volume de transação insuficiente. Isso pode efetivamente reduzir as transações desnecessárias e evitar a captura.

3. Forte em tempo real. Em comparação com indicadores como a média móvel simples, a média móvel do indicador da estratégia é mais sensível aos dados mais recentes e pode capturar mudanças recentes no mercado mais rapidamente.

4. A estratégia é simples, clara, fácil de entender e implementar, adequada para os requisitos de transações quantitativas.

Análise de Riscos

A estratégia, apesar de ter algumas vantagens, também apresenta os seguintes riscos:

1. Informações sobre volume de negócios não são confiáveis. Indicadores de volume de negócios são fáceis de manipular, não são estáveis e podem gerar erros.

2. A estratégia de seguimento de tendências tem menos chances de julgamento e é mais propensa a causar uma falta de negociação.

3. Dificuldade de escolha de parâmetros. A escolha de parâmetros como a longitude da média móvel diária pode ter um grande impacto no desempenho da estratégia, e a escolha incorreta pode reduzir drasticamente a receita.

4. Risco de mudanças drásticas nas negociações. Em situações rápidas, o cálculo do indicador pode não responder ao preço mais recente, o que leva ao risco de perder o melhor momento de negociação.

A solução correspondente: otimizar a configuração de parâmetros, controlar rigorosamente o tamanho da posição, definir o stop loss; fazer verificação em combinação com outros indicadores de fatores; ajustar adequadamente a frequência de posse.

Direção de otimização

A estratégia pode ser melhorada em várias direções:

1. Uma lógica de abertura de posição mais flexível. Pode abrir uma posição quando o nRes e o valor de fechamento são maiores do que um determinado desvalorização, e não apenas um julgamento binário, para aproveitar mais oportunidades.

2. Aumento do mecanismo de gestão de posições. Pode ajustar dinamicamente o tamanho da posição de cada transação de acordo com a volatilidade do mercado, controlando eficazmente o risco.

3. Combinação com outros fatores. Pode-se adicionar mais fatores, como indicadores emocionais, fatores fundamentais, etc., para que o julgamento da estratégia seja mais abrangente.

4. Parâmetros de auto-otimização de parâmetros. Parâmetros como o algoritmo de otimização automática de comprimento podem ser criados para que possam ser ajustados de acordo com as características da situação em diferentes períodos.

5. Utilizando modelos de aprendizagem de máquina. Modelos de aprendizagem profunda, como RNN, podem ser usados para modelar características multidimensionais e implementar estratégias não-lineares de ponta a ponta.

Resumir

Esta estratégia considera informações de vários fatores, como preço e volume de transação, ajusta os indicadores de preço com o índice de volume de transação e compara com os preços de fechamento mais recentes para determinar a direção da negociação. Em comparação com um único indicador, tem mais informações e menos falsos sinais. Mas também enfrenta o risco de manipulação do volume de transação e menor tempo de julgamento.