ChaoZhang
Обзор
Стратегия представляет собой количественную торговую систему, которая сочетает в себе PWAP и динамический анализ. Она прогнозирует ценовые движения, используя PWAP в сочетании с историческими ценовыми данными и в сочетании с краткосрочными динамическими показателями.
Стратегический принцип
Стратегия основана на двух основных психологических теориях: динамический эффект и весовое ценообразование. В динамическом плане стратегия использует характеристики продолжения ценового тренда на финансовых рынках; в весовом плане - индексированная убыль, взвешенная на историческую цену с помощью коэффициента PWAP (диапазон 0.5-1.5). В конкретном случае стратегия рассчитывает GWAP в качестве базовой цены, открывая позиции, когда цена находится выше GWAP и имеет тенденцию к росту в течение трех последовательных циклов, и наоборот, открывает пустые позиции.
Стратегические преимущества
- Адаптируемость: механизм весовой коды PUMA может корректировать распределение веса на исторические данные в зависимости от динамики рыночных условий.
- Управление рисками: с использованием GWAP в качестве базовой цены, обеспечивает надежные критерии для принятия решений о сделках.
- Высокая вычислительная эффективность: стратегия использует массивное хранение и циклические вычисления, оптимизируя вычислительную эффективность.
- Ключевые параметры, такие как коэффициент PMA и расчетный цикл, могут быть гибко скорректированы в зависимости от рыночных условий.
Стратегический риск
- Риск рыночных колебаний: частое появление ложных сигналов на рынке во время колебаний.
- Чувствительность параметров: выбор фактора PMA оказывает большое влияние на эффективность стратегии и требует постоянной оптимизации.
- Задержка вычислений: обработка большого количества исторических данных может привести к задержке выполнения на жестком диске.
- Риск обратного тренда: стратегическая реакция может быть относительно запоздалой в случае резкого переворота рыночных тенденций.
Направление оптимизации стратегии
- Введение механизма самоадаптации колебаний, динамическая коррекция коэффициента паутины.
- Добавление механизмов подтверждения тенденций с несколькими временными циклами.
- Оптимизация вычислительной эффективности, уменьшение количества операций меньшей группы.
- Добавление индикаторов рыночных настроений повышает точность прогнозирования стратегии.
- Реализация механизмов динамического сдерживания убытков и повышение потенциала управления рисками.
Подвести итог
Эта стратегия, в сочетании с весами и динамикой анализа, обеспечивает интеллектуальное отслеживание рыночных тенденций. Ее основное преимущество заключается в возможности корректировать распределение веса в зависимости от динамики рыночных условий, сохраняя при этом высокую вычислительную эффективность. Несмотря на определенные проблемы с рыночными рисками и чувствительностью к параметрам, стратегия имеет хорошие перспективы применения путем постоянной оптимизации и совершенствования.
/*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)