
Эта стратегия позволяет автоматически открывать позиции, обнаруживая количественные тенденции, путем отслеживания тенденций изменения цен и объединения изменений в объеме торгов. Стратегия использует равнолинейную систему для определения тенденций изменения цен, а затем объединяет синхронные изменения в объеме торгов в качестве сигнала для открытия позиции.
Стратегия количественной торговли - ключевая логика отслеживания количественных тенденций по открытию позиций основана на соотношении тенденций изменения цены и изменений в объеме торгов. В частности, стратегия использует цену закрытия, минус разницу в цене открытия в качестве величины изменения цены, а затем умножается на объем торгов за день, чтобы получить объединенную кривую цены и количества. Эта объединенная кривая может одновременно отражать тенденции изменения цен и объем торгов.
Эта стратегия в сочетании с тенденциями изменения цены и изменениями объема торгов позволяет эффективно отфильтровывать некоторые фальшивые тенденции, которые не соответствуют количественным ценам, уменьшать риск открытия позиций и повышать точность открытия позиций. По сравнению с чисто техническими показателями цены, эффективность количественного отслеживания лучше. Эта стратегия также использует равнолинейную систему для установления динамического базового уровня, которая может автоматически адаптироваться к изменениям в рыночной среде.
Стратегия основывается на обоснованности тенденции к количественному измерению в зависимости от ценовой и количественной взаимосвязи. Несоответствие между ценой и количеством может привести к увеличению риска ошибочного суждения. Кроме того, неправильная настройка среднелинейных параметров может повлиять на эффективность стратегии.
Можно рассмотреть возможность добавления дополнительных стратегий оптимизации фильтров, таких как индикатор волатильности, определяющий качество тренда, введение индикатора эмоций, определяющего психологическую ситуацию на рынке и т. Д. Кроме того, можно также тестировать изменения эффективности стратегии в различных равноуровневых системах для поиска оптимальной комбинации параметров. Включение правил оценки обучения моделей машинного обучения также является последующим направлением оптимизации.
Стратегия количественного трейдинга основана на отслеживании отношений цены и объема торговли, автоматически открывает позиции, может эффективно фильтровать неэффективные сигналы и повышать успеваемость открытия позиций путем количественного сопоставления ценовых тенденций и температуры торгов.
/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © avsr90
//@version=5
strategy(title="Lp-Op vol",shorttitle="LPV", max_bars_back = 5000,overlay=false,format=format.volume )
//Resolutions
Resn=input.timeframe(defval="",title="resolution")
Resn1=input.timeframe(defval="D",title="resolution")
//Intraday Open and Last Price and Last price- Open Price calculations.
Last_Price=math.round_to_mintick(close)
Open_Price = request.security(syminfo.tickerid ,Resn1,close[1],barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
Op_Cl=math.round_to_mintick(Last_Price-Open_Price)
//length from Intra Day Open Price
Nifnum= ta.change(Open_Price)
Length_Intraday=int(math.max(1, nz(ta.barssince(Nifnum)) + 1))
//Input for Length for Volume
Length_Vol=input(defval=20, title="L for Vol")
// Last Price- Open price Volume, Average Intraday Last price-Open Price Volume
//and Volume Bars calculations.
Op_Cl_Vol=(Op_Cl*volume)
Avg_Vol_Opcl=ta.sma(Op_Cl_Vol,Length_Intraday)
Vol_Bars=ta.sma(volume,Length_Vol)
//Plots
plot(Op_Cl_Vol,color=Op_Cl_Vol>0 ? color.green:color.red,title="OPCLV")
plot(Avg_Vol_Opcl, title="Avg Vol", color=color.fuchsia)
plot(Vol_Bars, title="Vol Bars", color=color.yellow)
//Strategy parameters
startst=timestamp(2015,10,1)
strategy.entry("lo",strategy.long,when= ta.crossover(Op_Cl_Vol,Avg_Vol_Opcl) and ta.crossover(volume,Vol_Bars))
strategy.entry("sh",strategy.short,when=ta.crossunder(Op_Cl_Vol,Avg_Vol_Opcl)and ta.crossunder(volume,Vol_Bars ))