ianzeng123
Обзор
Стратегия количественной торговли QMC в сочетании с количественной торговлей с отклонением AO от многоуровневых временных рамок - это система количественной торговли, основанная на техническом анализе, которая объединяет отклонения от классификации количественных рынков (QMC), количественных движений (QM) и отклонения от сигналов отражающих волшебные колебания (Awesome Oscillator, AO) для выявления потенциальных торговых возможностей. Стратегия специально разработана для временных рамок H4 и H1 и применяет соотношение возврата к риску в размере 1:3, что означает, что потенциальная прибыль в три раза больше потенциальной потери.
Стратегический принцип
Стратегия основана на трех основных компонентах:
Магический шок показатель ((AO):AO является динамическим показателем, полученным путем расчета цены средней точки ((HL2) разница между 5-циклической и 34-циклической простой подвижной средней… … … … … . .
Количественная мобильность (QM): Стратегия использует коренные высокие и низкие точки 5 K-линий для определения ключевых уровней цен. Сигнал QM генерируется, когда:
- Сигнал бычьего рынка QM: когда образуется центральная низкая точка и текущая цена закрытия выше максимальной цены предыдущей линии K
- Сигналы QM: когда формируются пики и текущая цена закрытия ниже минимальной цены предыдущей линии K
AO отклоняется от обнаружения：
- Взгляните на это с другой стороны: когда цены на инновации ниже, а показатели AO выше
- “Отступление от падения: когда цены на инновации высоки, но индекс AO падает”
Вступление в стратегию обусловлено сочетанием QM-сигнала с отступлением от AO:
- Многоголовый вход: Сигнал QM на рынке быков совпадает с отклонением AO от прогноза
- Вход в пустую позицию: Сигнал QM медведя появляется одновременно с отклонением от пауза AO
Стоп-стоп устанавливается на уровне QM с добавлением 0,2-кратного ATR (средняя реальная волнообразность), а стоп-стоп-цель устанавливается в 3 раза больше разницы между ценой входа и уровнем стоп-стопа, что обеспечивает соотношение риска и прибыли в размере 1:3.
Стратегические преимущества
Механизм многократного подтверждения: Стратегия объединяет ценовые формы ((QMC и QM) с динамическими показателями ((AO), обеспечивая более надежный торговый сигнал. Многократное подтверждение снижает риск ложных сигналов и повышает уровень успешности торгов.
Отчуждение от способности распознаватьСтратегия способна распознавать отклонения между ценовыми и динамическими индикаторами, что обычно является сильным сигналом о предстоящем обратном направлении рыночной тенденции. Эта способность заранее идентифицировать обратные точки позволяет трейдерам устанавливать позиции раньше, чем большинство участников рынка.
Оптимизация управления рискамиОтношение риска к прибыли (RRR) 1: 3 означает, что даже если выигрыш составляет всего 30%, стратегия может быть прибыльной в долгосрочной перспективе. Этот консервативный подход к управлению рисками помогает защитить средства в счете.
Остановка убытков на основе структуры рынкаСтоп-поиск устанавливается вблизи ключевых уровней QM, которые представляют собой важные зоны поддержки или сопротивления в структуре рынка, а не случайные ценовые точки, что повышает эффективность стоп-поиска.
Автоматизированные возможности торговлиВ то же время, по мнению экспертов, это может быть связано с непредвиденными обстоятельствами, такими как: полностью запрограммированная стратегия, позволяющая автоматизировать выполнение сделок, снижение эмоционального воздействия и обеспечение строгого соблюдения торговой дисциплины.
Стратегический риск
Ложное отклонение от сигнала: В условиях волатильности рынка отклонение АО может привести к появлению ложных сигналов, что приводит к ненужным потерям торгов. Рыночный шум может привести к краткосрочному отклонению показателя, но цена может не повернуть в сторону, как ожидалось.
Риск резких рыночных колебанийВ течение крупных пресс-релизов или событий, связанных с черной лебедью, цены могут быстро преодолеть свои пределы убытков, что может привести к более значительным реальным убыткам, чем ожидалось.
Параметр ЧувствительностьСтратегия использует фиксированные параметры (например, скользящая средняя за 5 и 34 циклов, опорные точки на K-линии, буфер 0.2 ATR), которые могут нуждаться в корректировке в различных рыночных условиях или различных торговых видах.
Риск от задержки сигналаВ связи с необходимостью формирования опорных точек и подтверждения отклонения, торговый сигнал может иметь определенные задержки и пропустить оптимальный момент входа.
Проблемы с управлением финансамиСтратегия: использование фиксированной доли 10% для торговли, которая может не подходить для всех рыночных условий или размеров счетов.
Решение проблемы:
- В сочетании с дополнительными условиями фильтрации, такими как фильтр тренда или фильтр частоты колебаний, уменьшается количество ложных сигналов
- Внедрение динамического управления позициями с корректировкой доли капитала в соответствии с волатильностью рынка
- Приостановка действия стратегии до публикации ключевых экономических данных
- Проведение широкого отсчета, чтобы найти оптимальные параметры для различных рыночных условий
Направление оптимизации стратегии
- Добавить фильтр трендов: введите более длинный цикл (например, солнечный или круговой) трендовых индикаторов, торгуйте только в большом трендовом направлении. Это может повысить шансы на победу, потому что по-прежнему торгуйте, как правило, более успешно, чем по-прежнему торгуйте. Можно рассмотреть возможность добавления следующего кода:
longTermTrend = ta.sma(close, 200) > ta.sma(close, 200)[20]
longCond := longCond and longTermTrend
shortCond := shortCond and not longTermTrend
- Динамические стоп-убытки и коэффициент рискаВ зависимости от динамики волатильности рынка, может потребоваться более широкий стоп-диапазон и меньший риск-рентабельность. Для динамической настройки можно использовать кратность ATR:
volMultiplier = ta.atr(14) / ta.atr(14)[20]
slDistance = atr * 0.2 * math.min(2, math.max(0.5, volMultiplier))
Добавление фильтрации по времени транзакцииНекоторые периоды (например, перед открытием рынка или после публикации важных данных) могут быть более волатильными и не подходят для этой стратегии. Добавление фильтрации периодов позволяет избежать торговли в эти периоды повышенного риска.
Оптимизация времени поступленияВ настоящее время существуют следующие стратегии: первая K-линия, которая появится в сигнале, может быть использована для получения лучшей цены на вход, ожидая обратного вызова или подтверждения повторного входа K-линии.
Многоуровневая стратегия сдерживания: вместо того, чтобы просто установить единственную цель остановки, можно остановить ее поэтапно, например, переместить остановку до входной цены при достижении 1: 1 рисковой отдачи, погасить часть позиции при достижении 1: 2 и оставшиеся позиции преследуют более высокую прибыль.
Целью этих направлений оптимизации является повышение устойчивости и прибыльности стратегии, снижение вероятности существенного отступления, а также лучшая адаптация к различным рыночным условиям.
Подвести итог
Количественная торговая стратегия QMC в сочетании с QM и AO отклоняется от многоуровневых временных рамок. Это высокотехнологичная торговая система, объединяющая анализ ценовой структуры и динамические показатели.
Ключевые преимущества этой стратегии заключаются в ее многократном подтверждении механизмов и настройки стоп-лосс, основанных на структуре рынка, но также подвержены рискам, таким как ложные сигналы и чувствительность к параметрам. Существует значительное место для улучшения этой стратегии путем добавления фильтров тренда, динамической корректировки параметров риска и оптимизации времени входа.
Для квантовых трейдеров эта стратегия предоставляет прочную основу для дальнейшей настройки и оптимизации в соответствии с индивидуальным стилем торговли и предпочтениями риска. Будь то использование в качестве отдельной торговой системы или как часть более крупного портфеля торговых стратегий, эта стратегия демонстрирует эффективное применение технического анализа в квантовых сделках.
/*backtest
start: 2024-07-15 00:00:00
end: 2025-07-12 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT","balance":200000}]
*/
//@version=5
strategy("QMC + QM + AO Divergence Strategy | 1:3 RR | H4-H1", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === AO (Awesome Oscillator) ===
ao = ta.sma(hl2, 5) - ta.sma(hl2, 34)
plot(ao, title="AO", color=ao >= 0 ? color.green : color.red, style=plot.style_columns)
// === QMC & QM Level Detection (Simplified) ===
pivotHigh = ta.pivothigh(high, 5, 5)
pivotLow = ta.pivotlow(low, 5, 5)
plotshape(pivotHigh, location=location.abovebar, style=shape.triangledown, color=color.red)
plotshape(pivotLow, location=location.belowbar, style=shape.triangleup, color=color.green)
var float qmLevel = na
var float qmHighLevel = na
var float qmLowLevel = na
qmBull = pivotLow and close > high[1]
qmBear = pivotHigh and close < low[1]
if qmBull
qmLevel := low[5]
qmLowLevel := low[5]
if qmBear
qmLevel := high[5]
qmHighLevel := high[5]
// === AO Divergence Detection ===
bullDiv = low < low[1] and ao > ao[1]
bearDiv = high > high[1] and ao < ao[1]
// === Entry Conditions ===
longCond = qmBull and bullDiv
shortCond = qmBear and bearDiv
// === TP/SL Settings (RR = 1:3, SL QM baş seviyesine göre) ===
atr = ta.atr(14)
longSL = qmLowLevel - atr * 0.2
longTP = close + 3 * (close - longSL)
shortSL = qmHighLevel + atr * 0.2
shortTP = close - 3 * (shortSL - close)
// === Execute Trades ===
if longCond
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL Long", from_entry="Long", limit=longTP, stop=longSL)
alert("📈 QMC + QM Long Signal (AO Divergence)", alert.freq_once_per_bar)
if shortCond
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL Short", from_entry="Short", limit=shortTP, stop=shortSL)
alert("📉 QMC + QM Short Signal (AO Divergence)", alert.freq_once_per_bar)