Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...

Strategi perdagangan frekuensi tinggi pembalikan berdasarkan garis bayangan

Penulis:ChaoZhangTanggal: 2024-01-24 11:39:31
Tag:

img

Gambaran umum

Ini adalah strategi perdagangan frekuensi tinggi berdasarkan garis K 3 menit dari bursa Coinbase. Ini menghitung garis bayangan atas dan bawah garis K untuk menentukan apakah ada peluang pembalikan dalam jangka pendek. Ketika kenaikan atau penurunan harga relatif besar, strategi akan mengambil posisi berlawanan dengan tren, mengharapkan pembalikan jangka pendek.

Prinsip

Strategi ini terutama menilai apakah ada peluang untuk overbought atau overbought dalam jangka pendek. overbought dan overbought biasanya berasal dari emosi yang terlalu optimis atau pesimis di pasar. ketika ketidakseimbangan emosional sementara terjadi, harga biasanya terbalik.

Secara khusus, strategi ini menghitung ukuran garis bayangan atas dan bawah garis K. Semakin besar garis bayangan, semakin intens konfrontasi antara daya beli dan daya jual sebelum penutupan garis K saat ini. Jika garis bayangan atas terlalu besar, itu berarti bahwa banyak pesanan beli dikalahkan oleh pesanan jual sebelum penutupan garis K, menunjukkan bahwa kekuatan bullish akan melemah. Jika garis bayangan bawah terlalu besar, itu berarti bahwa banyak pesanan jual diserap oleh pesanan beli sebelum penutupan garis K, menunjukkan bahwa kekuatan bearish akan melemah.

Menurut logika ini, ketika garis bayangan terlalu besar (yaitu, ketika harga muncul overbought atau oversold dalam jangka pendek), strategi memilih untuk mengambil posisi yang berlawanan dengan tren.

Analisis Keuntungan

Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah memanfaatkan fluktuasi irasional jangka pendek di pasar untuk mencapai reverse arbitrage.

Keuntungan lain adalah bahwa Coinbase adalah bursa dengan fluktuasi yang lebih besar.

Analisis Risiko

Risiko terbesar yang dihadapi oleh strategi ini adalah bahwa fluktuasi harga jangka pendek mungkin tidak memiliki banyak prediktabilitas. Ukuran garis bayangan atas dan bawah mungkin tidak sepenuhnya menangkap semua informasi tentang pembalikan harga. Emosi irasional pedagang mungkin juga tidak mengikuti aturan logis. Jadi masih ada beberapa risiko keacakan dalam strategi ini.

Selain itu, pengaturan titik stop loss juga sangat penting. titik stop loss yang terlalu longgar dapat meningkatkan kerugian strategi. titik stop loss yang terlalu ketat dapat kehilangan peluang. keseimbangan perlu ditemukan antara rasio risiko-pahala dan tingkat kemenangan.

Arahan Optimasi

Strategi ini dapat dioptimalkan lebih lanjut dalam dimensi berikut:

  1. Uji varietas perdagangan yang berbeda, seperti cryptocurrency yang lebih fluktuatif
  2. Mengoptimalkan logika pengaturan titik stop loss, seperti stop loss dikombinasikan dengan ATR
  3. Tambahkan model pembelajaran mesin untuk menilai probabilitas pembalikan harga
  4. Menggabungkan indikator sentimen untuk mengukur indeks optimisme/pesimisme pasar
  5. Mengoptimalkan ukuran posisi dan strategi manajemen uang

Ringkasan

Secara keseluruhan, strategi ini adalah strategi arbitrase statistik yang khas. Ini mencoba untuk memanfaatkan fluktuasi harga irasional jangka pendek untuk menghasilkan keuntungan, dengan beberapa logika dan kelayakan. Langkah selanjutnya adalah melakukan percobaan optimasi dari lebih banyak dimensi untuk membuat pengaturan parameter dan aturan perdagangan strategi lebih ilmiah dan sistematis.


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//for coinbase, 3min logic
//This strategy trades against the short term trend. The first position can be either long or short.
//In the short term, prices fluctuate up and down on wide spread exchanges.
//And if the price moves to one side, the price tends to return to its original position momentarily.
//This strategy set stop order. Stop price is calculated with upper and lower shadows.

strategy("ndb_mm_for_coinbase_btcusd", overlay=true, initial_capital=100000, slippage=50)

fromyear = input(2019, minval = 2017, maxval = 2100, title = "From Year")
frommonth = input(12, minval = 1, maxval = 12, title = "From Month")
fromday = input(1, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
toyear = input(2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
tomonth = input(12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
today = input(31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
end = true

length = input(3, title="period")
mag = input(1.2, title="sigma", minval=0.1, step=0.1)

up_shadow = abs(high - max(open, close))
dn_shadow = abs(low - min(open, close))

up_shadow_ma = sma(up_shadow, length) * mag
dn_shadow_ma = sma(dn_shadow, length) * mag

upper = close + dn_shadow_ma
lower = close - up_shadow_ma

plot(upper, color=red)
plot(lower, color=blue)

if strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if 0 < strategy.position_size
    strategy.entry("Short", strategy.short, stop=lower, when=end)

if 0 > strategy.position_size
    strategy.entry("Long", strategy.long, stop=upper, when=end)

Lebih banyak