Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. VWAP Standar Deviasi Rata-rata Reversi Strategi Perdagangan

VWAP Standar Deviasi Rata-rata Reversi Strategi Perdagangan

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-12-11 15:06:33
Tag:VWAPSDMR

img

Gambaran umum

Ini adalah strategi perdagangan reversi rata-rata berdasarkan Volume Weighted Average Price (VWAP) dan saluran standar deviasi. Strategi ini mengidentifikasi peluang perdagangan dengan mengukur deviasi harga dari VWAP, memasuki posisi kontra-tren ketika harga melanggar band deviasi standar, dan menutup posisi ketika harga kembali ke VWAP. Pendekatan ini memanfaatkan karakteristik reversi rata-rata pasar, menggabungkan analisis teknis dan prinsip statistik.

Prinsip Strategi

Mekanisme inti didasarkan pada perhitungan VWAP dan deviasi standar volatilitas harga untuk menetapkan rentang perdagangan.

  1. Menghitung VWAP kumulatif: Menggunakan produk kumulatif harga dan volume dibagi dengan volume kumulatif
  2. Perhitungan standar deviasi: Berdasarkan standar deviasi 20-periode dari harga penutupan
  3. Membangun saluran: Menambahkan dan mengurangi 2 standar deviasi dari VWAP
  4. Sinyal perdagangan:
    • Entri panjang: Harga melintasi band bawah
    • Entri singkat: Harga melintasi band atas
    • Kondisi keluar: Harga kembali ke tingkat VWAP

Keuntungan Strategi

  1. Dasar statistik: Strategi yang dibangun di atas prinsip statistik reversi rata-rata yang dapat diandalkan
  2. Sinyal perdagangan obyektif: Menggunakan indikator matematika yang jelas, menghindari penilaian subjektif
  3. Pengendalian risiko yang kuat: Membatasi titik masuk melalui saluran penyimpangan standar, menggunakan reversi VWAP untuk mengambil keuntungan
  4. Kemampuan beradaptasi yang tinggi: Pengganda penyimpangan standar dapat disesuaikan dengan kondisi pasar yang berbeda
  5. Pertimbangan likuiditas: VWAP adalah referensi utama bagi pedagang institusional, yang berdagang di zona likuiditas tinggi

Risiko Strategi

  1. Risiko pasar tren: Asumsi reversi rata-rata mungkin gagal di pasar tren yang kuat
  2. Risiko perubahan volatilitas: Pergeseran volatilitas pasar dapat menyebabkan kerugian stop wide
  3. Risiko pengelolaan uang: Memerlukan ukuran posisi yang tepat untuk setiap perdagangan
  4. Risiko slippage: Dapat menghadapi slippage yang signifikan selama volatilitas tinggi Langkah-langkah mitigasi:
  • Tambahkan filter tren
  • Mengatur secara dinamis pengganda standar deviasi
  • Atur waktu tahan maksimum
  • Menerapkan perhentian berdasarkan persentase

Arahan Optimasi

  1. Tambahkan identifikasi tren:
    • Menggabungkan kombinasi rata-rata bergerak untuk mendeteksi tren
    • Hentikan perdagangan kontra-trend selama tren yang kuat
  2. Mengoptimalkan parameter:
    • Mengimplementasikan pengganda penyimpangan standar adaptif
    • Penyesuaian stop loss berdasarkan volatilitas
  3. Meningkatkan manajemen risiko:
    • Tambahkan batas waktu penyimpanan maksimum
    • Memperkenalkan filter volatilitas
  4. Meningkatkan akurasi:
    • Gabungkan dengan indikator teknis lainnya untuk konfirmasi sinyal
    • Pertimbangkan perubahan volume

Ringkasan

Ini adalah strategi netral pasar berdasarkan prinsip statistik, menangkap deviasi harga dan reversi menggunakan VWAP dan saluran deviasi standar. Strategi ini memiliki karakteristik obyektif dan sistematis tetapi membutuhkan perhatian untuk pengendalian risiko dan optimasi parameter dalam aplikasi praktis. Stabilitas dan keandalan strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut melalui penambahan filter tren dan mekanisme manajemen risiko yang ditingkatkan.

/*backtest
start: 2024-12-03 00:00:00
end: 2024-12-10 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jklonoskitrader

//@version=5
strategy("ETHUSD VWAP Fade Strategy", overlay=true)

// Input for standard deviation multiplier
std_multiplier = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier")

// Calculate cumulative VWAP
cumulative_pv = ta.cum(close * volume) // Cumulative price * volume
cumulative_vol = ta.cum(volume)        // Cumulative volume
vwap = cumulative_pv / cumulative_vol  // VWAP calculation

// Calculate standard deviation of the closing price
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length")
std_dev = ta.stdev(close, length)
upper_band = vwap + std_multiplier * std_dev
lower_band = vwap - std_multiplier * std_dev

// Plot VWAP and its bands
plot(vwap, color=color.blue, linewidth=2, title="VWAP")
plot(upper_band, color=color.red, linewidth=1, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, linewidth=1, title="Lower Band")

// Strategy conditions
go_long = ta.crossunder(close, lower_band)
go_short = ta.crossover(close, upper_band)

// Execute trades
if (go_long)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (go_short)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit strategy
if (strategy.position_size > 0 and close > vwap)
    strategy.close("Long")
if (strategy.position_size < 0 and close < vwap)
    strategy.close("Short")
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi