Les ressources ont été chargées... Je charge...
  1. La place des stratégies
  2. Stratégie de suivi dynamique de la fréquence de VWAP adaptative basée sur la Garman-Klass

Stratégie de suivi dynamique de la fréquence de VWAP adaptative basée sur la Garman-Klass

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-12-20 à 14h51
Les étiquettes:VWAPLe GKVMaladie sexuellement transmissible- Je vous en prie.VWMA

自适应VWAP波段基于Garman-Klass波动率动态跟踪策略

Résumé

Il s'agit d'une stratégie de trading adaptative basée sur le prix moyen pondéré des transactions (VWAP) et la volatilité de la classe Garman (GKV). Cette stratégie permet de suivre intelligemment les tendances du marché en ajustant dynamiquement la volatilité des VWAP à l'écart standard.

Les principes stratégiques

Le cœur de la stratégie est de combiner le VWAP avec les fluctuations du GKV. On calcule d'abord le VWAP comme une moyenne de prix, puis on construit des bandes en utilisant le décalage standard du prix de clôture. La clé est de calculer les fluctuations en utilisant la formule GKV, qui prend en compte les quatre prix de l'offre et de la demande, plus précisément que les fluctuations traditionnelles.

Les avantages stratégiques

  1. La combinaison des relations de prix et des caractéristiques de fluctuation est plus fiable.
  2. La largeur d'onde s'adapte pour réduire les interférences sonores
  3. Utiliser les fluctuations du GKV pour une meilleure compréhension de la microstructure du marché
  4. La logique de calcul est simple, claire, facile à mettre en œuvre et à maintenir
  5. Adapté à différents environnements de marché, avec une grande polyvalence

Risque stratégique

  1. Des transactions fréquentes et des coûts croissants dans les marchés turbulents
  2. Plus sensible à la longueur et à la fréquence de cycle du VWAP
  3. Il peut être plus lent à réagir à une tendance rapide à l'inversion.
  4. Il faut des données de marché en temps réel et des exigences de qualité élevées. Les conseils pour maîtriser les risques:
  • Mettre en place des niveaux de stop-loss raisonnables
  • Optimiser les paramètres pour s'adapter aux différents marchés
  • Indicateurs de confirmation de tendance à la hausse
  • Contrôle de la taille des fonds

Optimisation stratégique

  1. Introduction de l'analyse multi-cycles pour améliorer la fiabilité du signal
  2. Augmenter la dimension de l'analyse des transactions pour confirmer l'efficacité de la percée
  3. Optimiser les calculs de la volatilité, par exemple en envisageant l'introduction de l'EWMA
  4. L'augmentation de la tendance de la résistance du filtre
  5. Considérer l'adhésion à un mécanisme d'arrêt des pertes dynamiques Ces optimisations peuvent améliorer la stabilité et la qualité des gains de la stratégie.

Résumé

La stratégie permet de suivre le marché en dynamique en combinant l'innovation VWAP avec l'innovation GKV. Ses caractéristiques d'adaptabilité lui permettent de maintenir une performance stable dans différents environnements de marché. Bien qu'il existe des risques potentiels, la stratégie a de bonnes perspectives d'application avec un contrôle raisonnable des risques et une optimisation continue.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Adaptive VWAP Bands with Garman Klass Volatility", overlay=true)

// Inputs
length = input.int(25, title="Volatility Length")
vwapLength = input.int(14, title="VWAP Length")
vol_multiplier = input.float(1,title="Volatility Multiplier")

// Function to calculate Garman-Klass Volatility
var float sum_gkv = na
if na(sum_gkv)
    sum_gkv := 0.0

sum_gkv := 0.0
for i = 0 to length - 1
    sum_gkv := sum_gkv + 0.5 * math.pow(math.log(high[i]/low[i]), 2) - (2*math.log(2)-1) * math.pow(math.log(close[i]/open[i]), 2)

gcv = math.sqrt(sum_gkv / length)

// VWAP calculation
vwap = ta.vwma(close, vwapLength)

// Standard deviation for VWAP bands
vwapStdDev = ta.stdev(close, vwapLength)

// Adaptive multiplier based on GCV
multiplier = (gcv / ta.sma(gcv, length)) * vol_multiplier

// Upper and lower bands
upperBand = vwap + (vwapStdDev * multiplier)
lowerBand = vwap - (vwapStdDev * multiplier)

// Plotting VWAP and bands
plot(vwap, title="VWAP", color=color.blue, linewidth=2)
plot(upperBand, title="Upper Band", color=color.green, linewidth=1)
plot(lowerBand, title="Lower Band", color=color.red, linewidth=1)

var barColor = color.black

// Strategy: Enter long above upper band, go to cash below lower band
if (close > upperBand)
    barColor := color.green
    strategy.entry("Long", strategy.long)
else if (close < lowerBand)
    barColor := color.fuchsia
    strategy.close("Long")

barcolor(barColor)
Contenu lié
En savoir plus

2019 - FMZ - Inventeur quantifié