Les ressources ont été chargées... Je charge...
  1. Carré
  2. Stratégie de négociation de session quantitative à haute fréquence: système de gestion dynamique adaptatif des positions basé sur des signaux de rupture

Stratégie de négociation de session quantitative à haute fréquence: système de gestion dynamique adaptatif des positions basé sur des signaux de rupture

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-12-12 14:59:28 Je suis désolé
Les étiquettes:

High-Frequency Quantitative Session Trading Strategy: Adaptive Dynamic Position Management System Based on Breakout Signals

Résumé

Cette stratégie est un système de trading quantitatif à haute fréquence axé sur la capture des opportunités de rupture de prix pendant les sessions de négociation de Londres et des États-Unis. Elle réalise des rendements de négociation stables grâce à des sessions de négociation personnalisées (zones de destruction), une gestion dynamique des positions et une gestion précise des ordres.

Principes de stratégie

La stratégie fonctionne sur la base des principes fondamentaux suivants: 1. Sélection de session: la stratégie est axée sur les sessions de négociation de Londres et des États-Unis, qui présentent généralement une liquidité et une volatilité plus élevées. 2. Signaux de rupture: Identifie les opportunités de rupture potentielles en analysant la relation entre les prix de clôture et d'ouverture actuels, ainsi que la comparaison avec les hauts et les bas précédents. 3. Positionnement dynamique: Calcule dynamiquement la taille de la position pour chaque transaction en fonction du capital du compte, du pourcentage de risque et de la distance stop-loss. 4. Gestion des commandes: met en œuvre un mécanisme d'annulation automatique des commandes en attente pour éviter les risques liés aux commandes expirées. Ratio risque-rendement: permet aux traders de définir des ratios risque-rendement en fonction de leurs préférences personnelles en matière de risque.

Les avantages de la stratégie

  1. Gestion du temps précise: Assure la négociation pendant les périodes les plus liquides grâce à des sessions de négociation personnalisées.
  2. Gestion intelligente des positions: Calcule dynamiquement la taille des positions afin de contrôler efficacement l'exposition au risque pour chaque transaction.
  3. Configuration de paramètres flexible: les commerçants peuvent ajuster divers paramètres en fonction de leurs besoins personnels.
  4. Contrôle complet des risques: comprend de multiples mécanismes de contrôle des risques tels que le stop-loss, le take-profit et l'annulation du timeout des ordres.
  5. Niveau d'automatisation élevé: entièrement automatisé de la génération de signaux à la gestion des commandes, réduisant ainsi l'intervention humaine.

Risques stratégiques

  1. Risque de volatilité du marché: de faux signaux de rupture peuvent être déclenchés pendant les périodes de forte volatilité.
  2. Risque de glissement: le glissement dans les transactions à haute fréquence peut affecter les performances de la stratégie.
  3. Risque de fausse rupture: le marché peut présenter de fausses ruptures entraînant des pertes commerciales.
  4. Risque de liquidité: une liquidité insuffisante pendant des sessions spécifiques peut affecter l'exécution des ordres.

Directions d'optimisation de la stratégie

  1. Mettre en œuvre un filtre de volatilité: optimiser le calendrier d'entrée grâce à une analyse de la volatilité du marché.
  2. Ajouter le filtrage des tendances: améliorer la précision de la direction des transactions en incorporant des indicateurs de tendance à plus long terme.
  3. Optimiser les fenêtres de temps: ajuster les paramètres de session de négociation en fonction de l'analyse des données historiques.
  4. Améliorer la gestion des positions: envisager l'ajout de mécanismes d'ajustement dynamique des positions basés sur la volatilité.

Résumé

La stratégie construit un système de trading à haute fréquence complet en utilisant de manière complète des méthodes de gestion à travers plusieurs dimensions, y compris le temps, le prix et la position.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("ENIGMA ENDGAME Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

// Description: 
// The ENIGMA ENDGAME strategy leverages price action breakouts within specific kill zones (London and US sessions) to capture profitable opportunities. 
// The strategy uses dynamic position sizing based on account equity, precise entry logic via buy-stop and sell-stop orders, and robust risk management to achieve consistent profitability. 
// Features include:
// - Customizable kill zones for session-specific trading.
// - Risk management with dynamic position sizing based on user-defined percentages.
// - Multiple entry opportunities with lookback-based high/low tracking.
// - Automatic pending order cancellation to avoid stale trades.
// - Adjustable risk-reward ratios for optimal profit-taking.

// Define customizable kill zones for London and US sessions
london_start_hour = input.int(2, minval=0, maxval=23, title="London Start Hour (UTC)")
london_end_hour = input.int(5, minval=0, maxval=23, title="London End Hour (UTC)")
us_start_hour = input.int(8, minval=0, maxval=23, title="US Start Hour (UTC)")
us_end_hour = input.int(11, minval=0, maxval=23, title="US End Hour (UTC)")

// Risk management parameters
risk_percentage = input.float(0.1, title="Risk Percentage per Trade (%)", step=0.01)
account_balance = strategy.equity

// Define lookback parameters
lookback_period = 3
cancel_after_bars = input.int(5, title="Cancel Pending Orders After Bars")

// User-defined risk-reward ratio
risk_reward_ratio = input.float(1.0, title="Risk-Reward Ratio", minval=0.1, step=0.1)

// Kill zone function
in_kill_zone = (hour(time) >= london_start_hour and hour(time) < london_end_hour) or (hour(time) >= us_start_hour and hour(time) < us_end_hour)

// Calculate Position Size Based on Risk
calc_position_size(entry_price, stop_loss) =>
    // This function calculates the position size based on the account equity, risk percentage, and stop-loss distance.
    risk = account_balance * (risk_percentage / 100)
    stop_loss_distance = math.abs(entry_price - stop_loss)
    // Validate stop-loss distance
    stop_loss_distance := stop_loss_distance < syminfo.mintick * 10 ? syminfo.mintick * 10 : stop_loss_distance
    position_size = risk / stop_loss_distance
    // Clamp position size
    math.min(position_size, 10000000000.0) // Limit to Pine Script max qty

// Initialize arrays to store high/low levels
var float[] buy_highs = array.new_float(0)
var float[] sell_lows = array.new_float(0)
var int[] pending_orders = array.new_int(0)

// Buy and Sell Arrow Conditions
bullish_arrow = close > open and close > high[1] and in_kill_zone // Triggers buy logic when price action breaks out in the upward direction within a kill zone.
bearish_arrow = close < open and close < low[1] and in_kill_zone // Triggers sell logic when price action breaks out in the downward direction within a kill zone.

// Store Highs and Place Buy-Stops
if bullish_arrow
    array.clear(buy_highs) // Clears previous data to store new highs.
    for i = 1 to lookback_period
        array.push(buy_highs, high[i]) // Tracks highs from the lookback period.
    
    // Place buy-stop orders
    for high_level in buy_highs
        stop_loss = low - syminfo.mintick * 10 // 1 pip below the low
        take_profit = high_level + (high_level - stop_loss) * risk_reward_ratio // Calculate take-profit based on the risk-reward ratio.
        strategy.entry("Buy", strategy.long, stop=high_level, qty=calc_position_size(high_level, stop_loss))
        strategy.exit("Take Profit", "Buy", limit=take_profit, stop=stop_loss)

// Store Lows and Place Sell-Stops
if bearish_arrow
    array.clear(sell_lows) // Clears previous data to store new lows.
    for i = 1 to lookback_period
        array.push(sell_lows, low[i]) // Tracks lows from the lookback period.
    
    // Place sell-stop orders
    for low_level in sell_lows
        stop_loss = high + syminfo.mintick * 10 // 1 pip above the high
        take_profit = low_level - (stop_loss - low_level) * risk_reward_ratio // Calculate take-profit based on the risk-reward ratio.
        strategy.entry("Sell", strategy.short, stop=low_level, qty=calc_position_size(low_level, stop_loss))
        strategy.exit("Take Profit", "Sell", limit=take_profit, stop=stop_loss)

// Cancel Pending Orders After Defined Bars
if array.size(pending_orders) > 0
    for i = 0 to array.size(pending_orders) - 1
        if bar_index - array.get(pending_orders, i) >= cancel_after_bars
            array.remove(pending_orders, i) // Removes outdated pending orders.

// Alerts for debugging
alertcondition(bullish_arrow, title="Buy Alert", message="Buy signal generated.")
alertcondition(bearish_arrow, title="Sell Alert", message="Sell signal generated.")
Plus de

2019 FMZ - Tous les droits réservés