Thời gian và chu kỳ

Hôm nay chúng ta sẽ nói về một số vấn đề liên quan đến thời gian và chu kỳ trong đầu tư định lượng. Trong bài giảng trước đây, chúng ta cũng nên nhớ rằng có hai loại dữ liệu chính trong định lượng: một là dữ liệu tick, còn một là dữ liệu bars. Dữ liệu bars được hiểu đơn giản hơn, đó là dữ liệu cao nhất, thấp nhất, mở, đóng và các dữ liệu khác trong biểu đồ hình nón trong đường K. Dữ liệu bar liên quan đến chu kỳ, ví dụ như một thanh trong ngày K là chu kỳ với 1d.

• #### Tick là gì?

Trong nội địa, tick là một hình ảnh chụp nhanh, nó có nghĩa là một khoảng thời gian rất ngắn (mm) để chụp dữ liệu luồng giao dịch. Dữ liệu tick cũng bao gồm các trường như giá mở, giá cao nhất, giá thấp nhất, giá mới nhất, khối lượng giao dịch, khối lượng giao dịch. Cần lưu ý rằng các dữ liệu này được tính từ thời điểm mở như điểm bắt đầu.

Tick thực sự là ghi lại kết quả của mỗi sự thay đổi trong orderbook gần giá giao dịch, bất cứ khi nào có sự thay đổi trong trạng thái của đơn mua bán tốt nhất trên giao dịch ủy thác book, thì sẽ tạo ra một dữ liệu tick. Thay đổi trạng thái ở đây là tăng, giảm số lượng đơn đặt hàng, thay đổi giá đặt hàng, giao dịch đơn đặt hàng, v.v.

• #### Chuyển đổi của chu kỳ Bars

Dữ liệu Bars liên quan đến chu kỳ, do đó một vấn đề tự nhiên là làm thế nào để chuyển đổi các bar ngắn chu kỳ sang dữ liệu bar dài chu kỳ.

Chúng ta sử dụng đường mặt trời và đường tròn để giải thích quá trình chuyển đổi chu kỳ, và mối quan hệ giữa các chỉ số dữ liệu trong đường tròn với các chỉ số đường mặt trời như sau:

Chuyển đổi ngày giao dịch cuối cùng trong tuần

[open] = ngày giao dịch cuối cùng trong tuần

Tốc độ cao của đường tròn = max (tốc độ cao của đường tròn trong tuần)

low của vòng tròn = min ((tất cả các ngày trong tuần low))

Volume của vòng tròn = sum (tất cả các ngày trong tuần)

Chuyển đổi chu kỳ của Bars được viết trên Inventor Quantify:

Convert_Record_CycleTác giả: jxc6698 Chuyển đổi bất kỳ chu kỳ K

• #### Mã hóa thời gian

Từ những thảo luận trước đây, chúng ta biết rằng bất kỳ dữ liệu bar nào đều có chu kỳ, do đó có một vấn đề: làm thế nào để phân biệt dữ liệu bar của cùng một thời gian nhưng các chu kỳ khác nhau. Chúng ta cần một phương pháp chung để mã hóa các chu kỳ thời gian để dữ liệu của cùng một loại giao dịch có tính độc đáo trong các chu kỳ thời gian khác nhau.

Sử dụng thời gian, chúng ta có thể dễ dàng thiết lập một số tính năng thời gian, chẳng hạn như bao nhiêu chu kỳ thời gian kích hoạt một loại hoạt động. Ví dụ như đánh giá liệu có dữ liệu K-line chu kỳ mới được tạo ra hay không. Có rất nhiều kỹ thuật sử dụng thời gian, chu kỳ, cần phải tổng hợp những kinh nghiệm này trong quá trình lập chiến lược.