タイムフレーム パワートレード戦略
タイムフレーム・パワー・トレーディング・ストラテジー (Timeframe Power Trading Strategy) は,1日間の異なるタイムフレームにおける株式の価格動向パターンを利用する戦略である.これは,1日の48時間半時間のタイムフレームで最適な長または短機会を特定することを目指している.
この戦略の主な論理は,株価が1日の異なる期間中に特定のパターンを示す傾向があるということです. 戦略は1日中48時間半のタイムフレームを設定し,各タイムフレームでロング,ショート,または何もしないかを決定します. 時間が特定のタイムフレームに入ると,設定が
例えば,時間枠が6時30分~7時00分に設定されている場合,戦略は6時30分にロングポジションを開く.7時00分~7時30分に設定されている場合,それは7時前にロングポジションを閉じて7時00分にショートポジションを開く.
この戦略の利点は,株式の日中価格変動を資本する能力にあります.リスクは,そのようなパターンが時間の経過とともに変化し,戦略が非効率になる可能性があります.
この戦略の最大の利点は,株の"価格が正しい"属性を利用すること - 価格は日の異なる時期に異なる平均値と変動を持つ傾向があります. これにより,戦略は変動期間の範囲取引戦術と安定期間のトレンド取引戦術を採用し,変動する市場状況に適応することができます.
また,パラメータ構成の柔軟性も利点である.不確実性を補うために,異なる株に対して最適なパラメータセットを使用することができる.
主なリスクは仮定の不安定性から生じます.株の日中の価格パターンが実質的に変化した場合,戦略の収益性期待が影響されます.そのような変化は,基本的シフトや市場全体に影響を与えるブラック・スワンイベントから生じます.
また,取引頻度が高いことは,取引コストのリスクを伴う.十分な取引量がない場合,手数料の蓄積は最終収益を損なう可能性があります.
パラメータのダイナミックな調整を可能にする機械学習モデルを導入することを検討します.例えば,次の期間の価格を予測し,それに応じて長/短設定を調整するためのLSTMモデルです.
代替として,戦略の有効化のための最適なタイミングを決定するために,パターンシフトの確率を評価するために,ストック基本値を組み合わせます.
タイムフレームパワートレーディング戦略は,繰り返し起こる価格パターンを分析する際,異なる期間中に最適な日中のオペレーションを特定することによってアルファを生成する.柔軟なパラメータ調整とリスク制御により,効率的なアルゴトレーディング戦略である.将来の最適化経路には,MLの採用または収益性を拡大し,不確実性に対する強度を高めるための基本コンボが含まれます.
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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
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strategy("Timeframe Time of Day Buying and Selling Strategy", overlay=true)
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string_hour = hour<10?'0'+tostring(hour):tostring(hour)
string_minute = minute<10?'0'+tostring(minute):tostring(minute)
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f_strLeft(_str, _n) =>
string[] _chars = str.split(_str, "")
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_substr := array.slice(_chars, 0, _end)
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string[] _chars = str.split(_str, "")
int _len = array.size(_chars)
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for i = 0 to array.size(timeframes) - 1
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if current_time == end_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==47?0:i+1) and timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)
strategy.close_all()
if current_time == start_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==0?47:i-1)
if array.get(timeframes_options, i) == 'Long'
strategy.entry("Long", strategy.long, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))
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strategy.entry("Short", strategy.short, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))