Chiến lược Alpha động lượng


Ngày tạo: 2023-11-23 11:34:40 sửa đổi lần cuối: 2023-11-23 11:34:40
sao chép: 1 Số nhấp chuột: 727
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược Alpha động lượng

Tổng quan

Chiến lược Momentum Alpha bằng cách tính tỷ lệ Sharpe và giá trị Alpha của tài sản được chỉ định, để xác định xem có hiệu ứng Momentum tích cực hay không. Khi tỷ lệ Sharpe và Alpha đồng thời là tích cực, cho rằng tài sản có Momentum, làm nhiều hơn; khi chỉ số đồng thời là âm, bằng phẳng.

Nguyên tắc chiến lược

Các chỉ số cốt lõi của chiến lược này là tỷ lệ Sharpe và Alpha. Tỷ lệ Sharpe phản ánh lợi nhuận điều chỉnh rủi ro của tài sản, và Alpha phản ánh lợi nhuận vượt quá của tài sản so với chuẩn thị trường. Khi cả hai đều dương, tài sản có lợi nhuận điều chỉnh rủi ro cao hơn và hiệu suất tốt hơn thị trường, do đó làm nhiều hơn; khi cả hai đều âm, thì Momentum biến mất, do đó đóng cửa.

Cụ thể, chiến lược này đầu tiên tính toán tỷ lệ Sharpe trong 180 ngày gần đây nhất. Công thức tính toán tỷ lệ Sharpe là: ((Mức lợi nhuận trung bình hàng ngày - lợi nhuận không có rủi ro) / chênh lệch chuẩn lợi nhuận hàng ngày.

Trong khi đó, chiến lược tính toán Alpha trong 180 ngày gần đây. Alpha được tính toán thông qua mô hình thị trường: Alpha = Tỷ suất lợi nhuận thực tế của tài sản - (tỷ suất lợi nhuận thị trường × Beta). Ở đây, lợi nhuận hàng ngày của tài sản được sử dụng và lợi nhuận hàng ngày của chỉ số S&P 500 được tính toán.

Do đó, khi cả tỷ lệ Sharpe và Alpha đều là tích cực, hãy làm nhiều hơn; khi cả hai đều là âm, hãy cân bằng.

Phân tích lợi thế

Ưu điểm lớn nhất của chiến lược này là có thể nắm bắt cơ hội tăng trưởng của thị trường lớn và một số cổ phiếu trong một khoảng thời gian nhất định thông qua Momentum, ngoài ra, bằng cách kiểm soát rủi ro, có thể tránh tai họa cổ phiếu lâu dài. Phân tích cụ thể như sau:

  1. Tính toán tỷ lệ Sharpe phản ánh tình hình Momentum trong giai đoạn gần đây, có thể nắm bắt được một số đợt tăng giá của các thị trường lớn và cổ phiếu. Tính toán Alpha phản ánh lợi nhuận vượt mức so với chuẩn mực, có thể loại bỏ các chỉ số yếu hơn.

  2. Bằng cách cân nhắc tổng hợp tỷ lệ Sharpe và Alpha, đồng thời kiểm soát thời gian ngắn và dài, bạn có thể xác định chính xác hơn liệu có Momentum tích cực hay không.

  3. Khi Momentum biến mất, hãy dừng lỗ kịp thời để tránh thua lỗ lớn hơn. Đây là chiến lược dừng lại kịp thời sau khi tăng giá.

  4. So với chỉ số Momentum đơn, chiến lược này ổn định hơn và linh hoạt hơn, có thể được sử dụng cho cả cổ phiếu và thị trường lớn.

Phân tích rủi ro

Mặc dù có một số lợi thế, chiến lược này vẫn có những rủi ro:

  1. Có thể có sự rút lui của chỉ số Momentum. Khi thị trường biến đổi, cổ phiếu Momentum có thể phải đối mặt với sự sụt giảm nhanh hơn. Tại thời điểm này, chiến lược sẽ mất nhiều tiền. Bạn có thể điều chỉnh các tham số thích hợp hoặc xem xét sử dụng với các chỉ số khác.

  2. Các chỉ số Alpha và Sharpe có sự chậm trễ về thời gian. Khi thị trường thay đổi nhanh chóng, giá trị của chỉ số có thể bị chậm trễ và không thể phản ánh kịp thời những thay đổi trong xu hướng mới nhất.

  3. Vị trí trống không được kiểm soát có thể dẫn đến rủi ro quá tập trung. Bạn có thể cân nhắc kiểm soát kích thước vị trí phù hợp với tình hình thị trường hoặc tình hình tài chính.

  4. Dữ liệu phản hồi có thể không đầy đủ, hiệu quả của ổ đĩa bị nghi ngờ. Cần tăng thời gian phản hồi lâu hơn và xác minh phản hồi của các giống khác nhau. Đồng thời rút ngắn chu kỳ tối ưu hóa tham số, tránh quá phù hợp.

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này cũng có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:

  1. Tăng cơ chế dừng lỗ. Khi giá giảm lớn trong một ngày, bạn có thể thiết lập điểm dừng lỗ để tránh thua lỗ lớn.

  2. Tăng quản lý vị trí. Bạn có thể kiểm soát số tiền mỗi lần mở vị trí dựa trên các chỉ số như tỷ lệ biến động của thị trường. Giảm rủi ro mất mát đơn lẻ.

  3. Các tham số tối ưu hóa. Bạn có thể thử nghiệm các tham số trong các chu kỳ thời gian khác nhau để phù hợp hơn với các đặc điểm của các tiêu chuẩn và điều kiện thị trường khác nhau. Bạn cũng có thể thử nghiệm hiệu quả của các kết hợp tham số khác nhau.

  4. Thêm các điều kiện lọc. Bạn có thể đặt các điều kiện khác như khối lượng giao dịch hoặc tỷ lệ biến động. Tránh rơi vào một số rắc rối của Healthcare hoặc bẫy thiếu thanh khoản.

  5. Kết hợp các chiến lược khác. Bạn có thể xem xét kết hợp với các chiến lược theo dõi xu hướng tương tự. Nó có thể tăng hiệu quả và phân tán rủi ro của một chiến lược đơn lẻ.

Tóm tắt

Chiến lược Momentum Alpha nắm bắt cơ hội tích cực của Momentum bằng cách đánh giá lợi nhuận điều chỉnh rủi ro và hiệu suất thị trường tương đối của tài sản đồng thời. Có lợi thế là phán đoán chính xác hơn, phạm vi rộng hơn và khả năng chống rủi ro mạnh hơn so với chỉ số Momentum đơn lẻ. Tuy nhiên, chiến lược này vẫn có một số rủi ro rút lui và bị tụt hậu, cần phải được tối ưu hóa lặp lại và kết hợp với các chiến lược khác để sử dụng để đạt được lợi nhuận ổn định trong thị trường thực.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-16 04:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Alpha strategy - simple version", overlay=true)

//by NIKLAUS
//USE ON DAILY TIMEFRAME TO DETECT MOMO STOCKS & ETFs AND TRADE THEM
//USE ON 5MIN CHART FOR INTRADAY USAGE
//examples to try this on: GER30, NAS100, JPN225, AAPL, IBB, TSLA, FB, etc.

//This Strategy goes long when Sharpe Ratio is > 1 and Alpha against the S&P500 is generated. It exits when conditions break away.

//https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_(finance)
//------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Alpha is a measure of the active return on an investment, the performance of that investment compared to a suitable market index. 
//An alpha of 1% means the investment's return on investment over a selected period of time was 1% better than the market during that same period, 
//an alpha of -1 means the investment underperformed the market. 
//Alpha is one of the five key measures in modern portfolio theory: alpha, beta, standard deviation, R-squared and the Sharpe ratio.


//simplified sharpe
src = ohlc4, len = input(180, title = "Sharpe/Alpha/Beta Period")
pc = ((src - src[len])/src)
std = stdev(src,len)
stdaspercent = std/src
sharpe = pc/stdaspercent


//alpha
sym = "BTC_USDT:swap", res=timeframe.period, src2 = close
ovr = request.security(sym, res, src2)

ret = ((close - close[1])/close)
retb = ((ovr - ovr[1])/ovr)
secd = stdev(ret, len), mktd = stdev(retb, len)
Beta = correlation(ret, retb, len) * secd / mktd

ret2 = ((close - close[len])/close)
retb2 = ((ovr - ovr[len])/ovr)

alpha = ret2 - retb2*Beta
//plot(Beta, color=green, style=area, transp=40)


smatrig = input(title="Sensitivity",  defval=2, minval=1, maxval=3) 
bgcolor (sma(sharpe,len/smatrig) > 1 and sma(alpha,len/smatrig) > 0 ? green : red, transp=70)

if (close > open) and (sma(sharpe,len/smatrig) > 1) and (sma(alpha,len/smatrig) > 0)
    strategy.entry("Alpha", strategy.long)
strategy.close("Alpha", when = (sma(sharpe,len/smatrig) < 1) or (sma(alpha,len/smatrig) < 0))