Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. Rantai Markov Kebarangkalian Transisi Negeri Strategi Dagangan Kuantitatif

Rantai Markov Kebarangkalian Transisi Negeri Strategi Dagangan Kuantitatif

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-06-21 12:09:47
Tag:MC

img

Ringkasan

Strategi Perdagangan Kuantitatif Kebarangkalian Rantaian Markov adalah pendekatan perdagangan inovatif berdasarkan model rantaian Markov. Strategi ini menggunakan kebarangkalian peralihan keadaan rantaian Markov untuk meramalkan trend pasaran dan membuat keputusan perdagangan dengan sewajarnya. Idea utama adalah untuk membahagikan keadaan pasaran kepada beberapa keadaan diskrit (seperti bullish, bearish, dan stagnan), kemudian mengira kebarangkalian peralihan antara keadaan ini berdasarkan data sejarah untuk meramalkan keadaan pasaran yang mungkin seterusnya.

Keunikan kaedah ini terletak pada pertimbangan bukan sahaja keadaan pasaran semasa tetapi juga dinamik peralihan antara keadaan pasaran. Dengan memperkenalkan model kebarangkalian, strategi dapat menangkap ketidakpastian dan turun naik pasaran dengan lebih baik, membolehkan keputusan perdagangan yang lebih fleksibel dan bersesuaian dalam pelbagai persekitaran pasaran.

Prinsip Strategi

  1. Definisi keadaan: Strategi menentukan tiga keadaan pasaran - bullish (uptrend), bearish (downtrend), dan stagnan (stabil).

  2. Kemungkinan peralihan: Strategi menggunakan sembilan parameter input untuk menentukan kebarangkalian peralihan antara keadaan yang berbeza.prob_bull_to_bullmewakili kebarangkalian untuk kekal dalam keadaan menaik memandangkan keadaan semasa menaik.

  3. Logik Peralihan Negeri: Strategi ini menggunakan logik peralihan yang dipermudah untuk mensimulasikan proses peralihan negeri rantaian Markov.transition_counter) untuk mensimulasikan peralihan kebarangkalian.

  4. Generasi Isyarat Dagangan: Berdasarkan keadaan semasa, strategi menghasilkan isyarat beli, jual, atau tutup. Ia memulakan kedudukan panjang apabila keadaan naik, kedudukan pendek apabila menurun, dan menutup semua kedudukan apabila stagnan.

Kelebihan Strategi

  1. Model Probabiliti: Dengan menggabungkan model rantaian Markov, strategi dapat menangkap secara lebih baik rawak pasaran dan ketidakpastian, yang mencabar untuk kaedah analisis teknikal tradisional.

  2. Fleksibiliti: Strategi ini boleh disesuaikan dengan persekitaran pasaran yang berbeza dengan menyesuaikan parameter kebarangkalian peralihan, memberikannya fleksibiliti yang kuat.

  3. Pertimbangan Multi-State: Berbanding dengan strategi yang mudah mengikuti trend, strategi ini mempertimbangkan tiga keadaan pasaran (bullish, bearish, stagnan), memberikan pemahaman yang lebih komprehensif mengenai dinamik pasaran.

  4. Pengurusan Risiko: Dengan menutup kedudukan dalam keadaan stagnan, strategi menggabungkan mekanisme pengurusan risiko terbina dalam, membantu mengawal potensi kerugian.

  5. Kebolehterjemahan: Walaupun menggunakan model kebarangkalian, logik strategi agak mudah dan mudah, menjadikannya mudah bagi peniaga untuk memahami dan menyesuaikan.

Risiko Strategi

  1. Sensitiviti Parameter: Prestasi strategi sangat bergantung kepada parameter kebarangkalian peralihan yang ditetapkan. Tetapan parameter yang tidak sesuai boleh menyebabkan isyarat perdagangan yang salah.

  2. Latensi: Oleh kerana strategi berdasarkan penilaian negara pada harga penutupan, mungkin terdapat beberapa latensi, berpotensi kehilangan titik perubahan penting dalam pasaran yang berubah dengan cepat.

  3. Pengsederhanakan yang berlebihan: Walaupun model rantaian Markov dapat menangkap beberapa dinamik pasaran, ia masih merupakan penyederhanaan pasaran kewangan yang kompleks dan mungkin mengabaikan beberapa faktor pasaran penting.

  4. Perdagangan kerap: Berdasarkan perubahan keadaan yang kerap, strategi boleh menghasilkan isyarat perdagangan yang berlebihan, meningkatkan kos transaksi.

  5. Kesesuaian pasaran: Strategi mungkin kurang berprestasi dalam keadaan pasaran tertentu (seperti pasaran trend jangka panjang atau pasaran yang sangat tidak menentu).

Arahan Pengoptimuman Strategi

  1. Memperkenalkan lebih banyak negara: Pertimbangkan untuk memperkenalkan lebih banyak negara pasaran, seperti aliran menaik yang kuat, aliran menaik yang lemah, dan lain-lain, untuk menggambarkan dinamik pasaran dengan lebih halus.

  2. Penyesuaian Kebarangkalian Dinamik: Membangunkan mekanisme untuk menyesuaikan kebarangkalian peralihan secara dinamik berdasarkan prestasi pasaran baru-baru ini, menjadikan strategi lebih mudah disesuaikan.

  3. Mengintegrasikan Penunjuk Teknikal Lain: Menggabungkan penunjuk teknikal tradisional seperti purata bergerak, RSI, dan lain-lain, ke dalam logik penilaian keadaan untuk meningkatkan ketepatan ramalan.

  4. Mengoptimumkan Logik Penghakiman Negeri: Gunakan logik yang lebih kompleks untuk menilai keadaan pasaran, seperti mempertimbangkan pergerakan harga dalam beberapa tempoh masa.

  5. Memperkenalkan Stop-Loss dan Take-Profit: Tambahkan mekanisme stop-loss dan take-profit kepada strategi untuk mengawal risiko dan mengunci keuntungan.

  6. Ujian balik dan Pengoptimuman Parameter: Melakukan ujian balik berskala besar strategi, menggunakan kaedah seperti algoritma genetik untuk mengoptimumkan parameter kebarangkalian peralihan.

  7. Pertimbangkan Kos Transaksi: Masukkan pertimbangan kos transaksi ke dalam logik strategi untuk mengelakkan perdagangan yang terlalu kerap.

Kesimpulan

Strategi Dagangan Kuantitatif Keadaan Transisi Kemungkinan Rantaian Markov adalah kaedah perdagangan inovatif yang menggabungkan model kebarangkalian dengan analisis teknikal tradisional. Dengan mensimulasikan proses peralihan keadaan pasaran, strategi ini dapat menangkap trend pasaran sambil juga mempertimbangkan rawak dan ketidakpastian pasaran.

Walaupun strategi ini mempunyai risiko seperti sensitiviti parameter dan kemungkinan penyederhanaan berlebihan, fleksibiliti dan tafsirannya menjadikannya alat perdagangan yang menjanjikan. Melalui pengoptimuman lanjut, seperti memperkenalkan lebih banyak keadaan, menyesuaikan kebarangkalian secara dinamik, dan mengintegrasikan penunjuk teknikal lain, strategi ini berpotensi mencapai prestasi yang lebih baik dalam perdagangan sebenar.

Bagi peniaga, strategi ini memberikan perspektif baru mengenai cara menggunakan model kebarangkalian untuk memahami dan meramalkan tingkah laku pasaran. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, ia masih perlu didekati dengan berhati-hati, dengan pengujian balik dan penilaian risiko yang menyeluruh, dan penyesuaian yang sesuai berdasarkan instrumen perdagangan dan persekitaran pasaran tertentu.

//@version=5
strategy("Markov Chain Strategy", overlay=true)

// Input parameters for transition probabilities
prob_bull_to_bull = input.float(0.7, title="Bull to Bull Transition Probability")
prob_bull_to_bear = input.float(0.2, title="Bull to Bear Transition Probability")
prob_bull_to_stagnant = input.float(0.1, title="Bull to Stagnant Transition Probability")

prob_bear_to_bull = input.float(0.3, title="Bear to Bull Transition Probability")
prob_bear_to_bear = input.float(0.5, title="Bear to Bear Transition Probability")
prob_bear_to_stagnant = input.float(0.2, title="Bear to Stagnant Transition Probability")

prob_stagnant_to_bull = input.float(0.4, title="Stagnant to Bull Transition Probability")
prob_stagnant_to_bear = input.float(0.3, title="Stagnant to Bear Transition Probability")
prob_stagnant_to_stagnant = input.float(0.3, title="Stagnant to Stagnant Transition Probability")

// Define price states
var float prev_close = na
var int state = na

// Calculate the current state
if (not na(prev_close)) 
    if (close > prev_close) 
        state := 2 // Bull
    else if (close < prev_close) 
        state := 1 // Bear
    else 
        state := 3 // Stagnant

prev_close := close

// Transition logic (simplified)
var float transition_counter = 0
transition_counter := (transition_counter + 1) % 10

if (state == 2)  // Bull
    if (transition_counter < prob_bull_to_bull * 10)
        state := 2
    else if (transition_counter < (prob_bull_to_bull + prob_bull_to_bear) * 10)
        state := 1
    else
        state := 3
else if (state == 1)  // Bear
    if (transition_counter < prob_bear_to_bull * 10)
        state := 2
    else if (transition_counter < (prob_bear_to_bull + prob_bear_to_bear) * 10)
        state := 1
    else
        state := 3
else if (state == 3)  // Stagnant
    if (transition_counter < prob_stagnant_to_bull * 10)
        state := 2
    else if (transition_counter < (prob_stagnant_to_bull + prob_stagnant_to_bear) * 10)
        state := 1
    else
        state := 3

// Strategy logic
if (state == 2)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
else if (state == 1)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
else 
    strategy.close("Buy")
    strategy.close("Sell")
Berkaitan
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi