Strategi perdagangan kuantitatif berdasarkan jalur peratusan HullMA
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini menggunakan pengiraan purata bergerak Hull dan band peratusan ke atas dan ke bawah, untuk mencapai perdagangan kuantitatif yang memecahkan pembelian dan penjualan berhenti. Kelebihan strategi termasuk parameter yang boleh disesuaikan, pelaksanaan mudah, penghentian ketat. Tetapi ada juga risiko seperti mengejar jatuh dan jatuh, perdagangan yang kerap.
Prinsip Strategi
Hull moving average hullma yang dikira sebagai panjang.
Garis atas xL1, xL3 dan bawah xL2, xL4 digambarkan berdasarkan peratusan hullma.
Apabila harga penutupan berada di atas, lakukan lebih banyak; apabila harga penutupan berada di bawah, bertenang.
Analisis kelebihan
Strategi ini mempunyai kelebihan berikut:
Indeks HullMA sensitif terhadap perubahan harga dan boleh mengesan trend dengan berkesan.
Peratusan dengan kebebasan yang tinggi boleh disesuaikan dengan pelbagai jenis.
Dengan strategi dua hala, isyarat salah boleh disaring dengan berkesan.
Strategi Hentikan Kerosakan dapat mengawal risiko dengan berkesan.
Analisis risiko
Strategi ini mempunyai beberapa risiko:
Mungkin ada kes bunuh beramai-ramai.
Kehilangan titik slippage yang disebabkan oleh pembelian dan penjualan yang kerap
Pengaturan parameter yang tidak betul boleh menyebabkan transaksi yang kerap.
Tetapan kedudukan kerosakan memerlukan pengoptimuman ujian berulang.
Arah pengoptimuman
Strategi ini boleh dioptimumkan dengan:
Optimumkan parameter panjang HullMA untuk menyesuaikan diri dengan pelbagai jenis.
Optimumkan peratusan parameter untuk mengurangkan kesilapan transaksi.
Tambah strategi operasi garis pendek untuk mendapatkan lebih banyak keuntungan dengan menggunakan panggilan balik.
Mengoptimumkan strategi hentikan kerugian untuk memastikan ia berkesan.
Uji kekuatan parameter pelbagai jenis.
ringkaskan
Strategi ini membina strategi perdagangan terobosan yang lebih mudah dan intuitif melalui indikator HullMA dan peratusan. Strategi ini mempunyai kelebihan dan kekurangan yang jelas, dan dengan penyesuaian parameter dan fungsi pengoptimuman, ia boleh menjadi strategi kuantitatif yang sangat praktikal.
/*backtest
start: 2023-03-01 00:00:00
end: 2024-02-29 00:00:00
period: 5d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("hullma percentage lines", overlay=true)
length = input(9, minval=1)
src = input(close, title="Source")
hullma = wma(2*wma(src, length/2)-wma(src, length), round(sqrt(length)))
plot(hullma)
Uband1 = input(3, minval=1, step = .5)
Lband1 = input(3, minval=1, step = .5)
Uband2 = input(6, minval=1, step = .5)
Lband2 = input(6, minval=1, step = .5)
v1 = Uband1+100
v2 = 100 - Lband1
v3 = Uband2+100
v4 = 100 - Lband2
xL1 = (hullma / 100) * v1
xL2 = (hullma / 100) * v2
xL3 = (hullma / 100) * v3
xL4 = (hullma / 100) * v4
plot(xL1, color=yellow, title="H1")
plot(xL2, color=yellow, title="L1")
plot(xL3, color=yellow, title="H2")
plot(xL4, color=yellow, title="L2")
longCondition1 = crossover(close, xL4)
if (longCondition1)
strategy.entry("l1", strategy.long)
longCondition2 = crossover(close, xL2)
if (longCondition2)
strategy.entry("l1", strategy.long)
shortCondition1 = crossover(close, xL1)
if (shortCondition1)
strategy.close("l1", strategy.long)
shortCondition2 = crossover(close, xL2)
if (shortCondition2)
strategy.close("l1", strategy.long)
shortCondition3 = crossover(close, xL3)
if (shortCondition3)
strategy.close("l1", strategy.long)