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Visão geral
A estratégia é um inovador sistema de negociação quantitativa que combina a mecânica quântica, a estatística e os princípios econômicos. Ela constrói uma estrutura abrangente de análise de mercado através da combinação de uma média móvel simples (SMA), análise estatística de Z-Score, componentes de flutuação quântica, indicadores de dinâmica econômica e índice de estabilidade de Lyapunov.
Princípio da estratégia
A estratégia baseia-se em cinco pilares tecnológicos principais:
- O módulo de análise estatística usa SMA e diferença padrão para calcular o Z-Score, avaliando a posição relativa dos preços.
- O componente quântico transforma o Z-Score em um oscilador, que simula as propriedades de oscilação do estado quântico por meio de funções de exponencial e de sincronismo.
- O componente econômico usa a proporção de EMAs rápidas e lentas para medir a dinâmica do mercado.
- O Índice de Lyapunov avalia o estado do mercado através da análise da estabilidade combinada dos componentes quânticos e econômicos.
- O índice de perspectivas de mercado integrado (COI) integra todos os componentes em diferentes pesos para formar o sinal de negociação final.
Vantagens estratégicas
- A análise multidimensional fornece uma visão mais abrangente do mercado, reduzindo o desvio que um único indicador pode trazer.
- A introdução de componentes quânticos traz uma perspectiva única de flutuação do mercado, ajudando a capturar oportunidades de curto prazo.
- A aplicação do Índice de Lyapunov é uma avaliação eficaz da estabilidade do mercado e melhora a capacidade de gestão de riscos.
- O design de pesos ajustáveis permite que a estratégia se adapte de forma flexível a diferentes condições de mercado.
- O design da linha neutra do índice integrado fornece um limite de sinal de negociação claro.
Risco estratégico
- Os indicadores múltiplos podem causar atraso no sinal e afetar o tempo de entrada.
- O excesso de otimização de parâmetros pode levar a um risco de superalimento.
- Em mercados de alta volatilidade, os componentes quânticos podem gerar sinais muito frequentes.
- Os componentes econômicos podem gerar sinais enganosos no mercado horizontal.
- O risco deve ser controlado através de um stop loss razoável.
Direção de otimização da estratégia
- A introdução de um sistema de pesos adaptáveis, que ajusta o peso de cada componente de acordo com a dinâmica do mercado.
- Aumentar o filtro de taxa de flutuação para ajustar a sensibilidade do sinal durante os altos flutuações.
- A integração de indicadores de sentimento de mercado fornece sinais de confirmação adicionais.
- Desenvolver mecanismos de stop loss dinâmicos para ajustar os níveis de stop loss de acordo com as condições do mercado.
- Adicionar filtros de tempo para evitar abrir posições em momentos de negociação desfavoráveis.
Resumir
Trata-se de uma inovadora estratégia de negociação quantitativa, que constrói um quadro abrangente de análise de mercado por meio da fusão de teorias multidisciplinares. Embora haja alguns pontos que precisam ser otimizados, sua abordagem de análise multidimensional oferece uma perspectiva única para a tomada de decisões comerciais.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-03-08 18:40:00
end: 2024-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Quantum-Lukas 2.0
//@version=6
strategy("Quantum Spectral Crypto Trading", shorttitle="QSCT", overlay=true, precision=2)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Input Parameters
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
smaLength = input.int(50, title="SMA Length (Quantum & Statistical Component)", minval=1)
emaFastLength = input.int(20, title="EMA Fast Length (Economic Component)", minval=1)
emaSlowLength = input.int(50, title="EMA Slow Length (Economic Component)", minval=1)
quantumWeight = input.float(20.0, title="Quantum Component Weight", step=0.1)
economicWeight = input.float(30.0, title="Economic Component Weight", step=0.1)
statisticalWeight = input.float(20.0, title="Statistical Component Weight", step=0.1)
lyapunovWeight = input.float(10.0, title="Lyapunov Stability Weight", step=0.1)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Price Averages and Volatility Calculation
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
smaPrice = ta.sma(close, smaLength)
stdevPrice = ta.stdev(close, smaLength)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Statistical Component: z-score Calculation
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
z = (close - smaPrice) / stdevPrice
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Quantum Component: Inspired by Quantum Mechanics
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
quantum_component = math.exp(-0.5 * z * z) * (1 + math.sin((math.pi / 2) * z))
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Economic Component: EMA Ratio as a Proxy for Market Momentum
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
emaFast = ta.ema(close, emaFastLength)
emaSlow = ta.ema(close, emaSlowLength)
economic_component = math.log(emaFast / emaSlow)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Lyapunov Exponent for Market Stability (Prevents Log(0) Error)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
lyapunov_index = ta.sma(math.log(math.max(1e-10, math.abs(economic_component + quantum_component))), smaLength)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Composite Crypto Outlook Index Calculation (Fixed Indentation)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
crypto_outlook_index =
50 + quantumWeight * (quantum_component - 1) +
economicWeight * economic_component +
statisticalWeight * z +
lyapunovWeight * lyapunov_index
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Plotting and Visual Enhancements
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Normalized for better visibility in the BTC/USD chart range
normalized_outlook_index = (crypto_outlook_index - 50) * close / 100
plot(normalized_outlook_index, title="Scaled Crypto Outlook Index", color=color.blue, linewidth=2)
// Debugging: Plot each component separately
plot(quantum_component, title="Quantum Component", color=color.purple, linewidth=1)
plot(economic_component, title="Economic Component", color=color.orange, linewidth=1)
plot(z, title="Statistical Component (Z-Score)", color=color.yellow, linewidth=1)
plot(lyapunov_index, title="Lyapunov Stability Index", color=color.aqua, linewidth=1)
hline(50, title="Neutral Level", color=color.gray)
hline(70, title="Bullish Threshold", color=color.green, linestyle=hline.style_dotted)
hline(30, title="Bearish Threshold", color=color.red, linestyle=hline.style_dotted)
// Background color for bullish/bearish conditions
bgcolor(crypto_outlook_index > 50 ? color.new(color.green, 90) : color.new(color.red, 90), title="Outlook Background")
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Trading Strategy: Entry and Exit Conditions (Fixed Errors)
// ──────────────────────────────────────────────────────────────
// Define entry conditions
longCondition = crypto_outlook_index > 70
shortCondition = crypto_outlook_index < 30
// Execute long entry
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Execute short entry
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Define exit conditions (Added Stop Losses)
if (crypto_outlook_index < 50)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=low)
if (crypto_outlook_index > 50)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=high)