ianzeng123
2
Подписаться
319
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой инновационную количественную торговую систему, объединяющую принципы квантовой механики, статистики и экономики. Она создает всеобъемлющую базу для анализа рынка путем объединения простой движущейся средней (SMA), статистического анализа Z-Score, квантовой волатильности, динамики экономики и стабильности Лияпнова.
Стратегический принцип
Стратегия основана на пяти основных технологических столпах:
- Модуль статистического анализа использует SMA и стандартный разрыв для вычисления Z-Score, оценивая относительную позицию цены.
- Квантовый компонент преобразует Z-Score в колебатель, который имитирует колебательные свойства квантового состояния с помощью индексов и синхронных функций.
- Экономическая составляющая использует соотношение скорости и медленности EMA для измерения динамики рынка.
- Индекс Ляпнова оценивает состояние рынка, анализируя комбинацию стабильности квантовых и экономических компонентов.
- Комплексный индекс перспектив рынка (COI) объединяет все компоненты в разных весах, образуя окончательный торговый сигнал.
Стратегические преимущества
- Многомерный анализ дает более полную информацию о рынке и снижает вероятность отклонений в одном показателе.
- Внедрение квантовых компонентов дает уникальный взгляд на рыночные колебания, что помогает уловить краткосрочные возможности.
- Использование индекса Лияпнова позволяет эффективно оценивать стабильность рынка и повышать способность к управлению рисками.
- Дизайн с регулируемым весом позволяет стратегиям гибко адаптироваться к различным рыночным условиям.
- Дизайн нейтральных линий в комплексном индексе обеспечивает четкие границы торговых сигналов.
Стратегический риск
- Многочисленные индикаторы могут привести к задержке сигнала и повлиять на время входа в игру.
- Избыточная оптимизация параметров может привести к риску пересочетания.
- В условиях высокой волатильности рынка квантовые компоненты могут создавать слишком частые сигналы.
- Экономические компоненты могут создавать вводящие в заблуждение сигналы на горизонтальных рынках.
- Необходимо разумно установить стоп-лосс, чтобы контролировать риск.
Направление оптимизации стратегии
- Внедрение адаптивной системы взвешивания, при которой вес компонентов будет изменяться в зависимости от динамики рыночной среды.
- Увеличение частоты колебаний фильтра, регулируя чувствительность сигнала во время высоких колебаний.
- Интеграция показателей рыночных настроений дает дополнительные сигналы подтверждения.
- Разработка динамического механизма остановки убытков с возможностью корректировки уровня убытков в соответствии с рыночными условиями.
- Добавление временных фильтров, чтобы избежать открытия позиций в неблагоприятные торговые периоды.
Подвести итог
Это инновационная количественная торговая стратегия, построенная на основе объединения многодисциплинарной теории, чтобы создать всеобъемлющую базу для анализа рынка. Несмотря на то, что есть некоторые места, где требуется оптимизация, ее многомерный метод анализа дает уникальный взгляд на принятие торговых решений. Благодаря постоянной оптимизации и улучшению управления рисками, эта стратегия может стабильно работать в различных рыночных условиях.
Исходный код стратегии
/*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)