Sumber dimuat naik... memuat...

Strategi Dagangan Sesi Kuantitatif Frekuensi Tinggi: Sistem Pengurusan Posisi Dinamik Beradaptasi Berdasarkan Isyarat Penembusan

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-12-12 14:59:28
Tag:

High-Frequency Quantitative Session Trading Strategy: Adaptive Dynamic Position Management System Based on Breakout Signals

Ringkasan

Strategi ini adalah sistem perdagangan kuantitatif kekerapan tinggi yang memberi tumpuan kepada menangkap peluang pecah harga semasa sesi dagangan London dan AS. Ia mencapai pulangan dagangan yang stabil melalui sesi dagangan yang disesuaikan (Zon Bunuh), pengurusan kedudukan dinamik, dan pengurusan pesanan yang tepat. Inti strategi adalah untuk mewujudkan kerangka perdagangan yang lengkap melalui analisis tindakan harga dalam sesi tertentu, digabungkan dengan data titik tinggi dan rendah dari tempoh melihat kembali.

Prinsip Strategi

Strategi ini beroperasi berdasarkan prinsip-prinsip teras berikut: 1. Pilihan sesi: Strategi ini memberi tumpuan kepada sesi dagangan London dan AS, yang biasanya mempunyai kecairan dan turun naik yang lebih tinggi. 2. Isyarat Penembusan: Mengenali peluang penembusan yang berpotensi dengan menganalisis hubungan antara harga penutupan dan pembukaan semasa, serta perbandingan dengan paras tertinggi dan terendah sebelumnya. 3. Posisi Dinamis: Mengira secara dinamik saiz kedudukan untuk setiap perdagangan berdasarkan ekuiti akaun, peratusan risiko, dan jarak stop-loss. 4. Pengurusan Perintah: Melaksanakan mekanisme pembatalan pesanan yang tertunda secara automatik untuk mengelakkan risiko daripada pesanan yang tamat tempoh. 5. Nisbah Risiko-Ganjaran: Membolehkan peniaga menetapkan nisbah risiko-ganjaran mengikut pilihan risiko peribadi.

Kelebihan Strategi

Pengurusan Masa yang Tepat: Memastikan perdagangan semasa masa yang paling cair melalui sesi perdagangan yang disesuaikan.
Pengurusan Posisi Pintar: Mengira saiz kedudukan secara dinamik untuk mengawal pendedahan risiko secara berkesan untuk setiap perdagangan.
Konfigurasi Parameter Fleksibel: Pedagang boleh menyesuaikan pelbagai parameter mengikut keperluan peribadi.
Pengendalian Risiko Komprehensif: Merangkumi pelbagai mekanisme kawalan risiko seperti henti rugi, mengambil keuntungan, dan pembatalan masa tamat pesanan.
Tahap Automasi Tinggi: sepenuhnya automatik dari penjanaan isyarat hingga pengurusan pesanan, mengurangkan campur tangan manusia.

Risiko Strategi

Risiko Volatiliti Pasaran: Isyarat pecah palsu boleh dicetuskan semasa tempoh turun naik yang tinggi.
Risiko Slippage: Slippage dalam perdagangan frekuensi tinggi boleh menjejaskan prestasi strategi.
Risiko pecah palsu: Pasaran mungkin menunjukkan pecah palsu yang membawa kepada kerugian perdagangan.
Risiko Kecairan: Kecairan yang tidak mencukupi semasa sesi tertentu boleh menjejaskan pelaksanaan pesanan.

Arahan Pengoptimuman Strategi

Melaksanakan Penapis Volatiliti: Mengoptimumkan masa kemasukan melalui analisis volatiliti pasaran.
Tambah Penapisan Trend: Tingkatkan ketepatan arah perdagangan dengan menggabungkan penunjuk trend jangka panjang.
Mengoptimumkan Jendela Masa: Sesuaikan tetapan sesi dagangan berdasarkan analisis data sejarah.
Meningkatkan Pengurusan Posisi: Pertimbangkan untuk menambah mekanisme penyesuaian kedudukan dinamik berdasarkan turun naik.

Ringkasan

Strategi ini membina sistem perdagangan frekuensi tinggi yang lengkap dengan menggunakan kaedah pengurusan secara komprehensif di pelbagai dimensi termasuk masa, harga, dan kedudukan. Kelebihan utamanya terletak pada masa perdagangan yang tepat dan mekanisme pengurusan risiko yang komprehensif, tetapi peniaga perlu memantau dengan teliti perubahan dalam keadaan pasaran dan menyesuaikan tetapan parameter dengan sewajarnya.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("ENIGMA ENDGAME Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

// Description: 
// The ENIGMA ENDGAME strategy leverages price action breakouts within specific kill zones (London and US sessions) to capture profitable opportunities. 
// The strategy uses dynamic position sizing based on account equity, precise entry logic via buy-stop and sell-stop orders, and robust risk management to achieve consistent profitability. 
// Features include:
// - Customizable kill zones for session-specific trading.
// - Risk management with dynamic position sizing based on user-defined percentages.
// - Multiple entry opportunities with lookback-based high/low tracking.
// - Automatic pending order cancellation to avoid stale trades.
// - Adjustable risk-reward ratios for optimal profit-taking.

// Define customizable kill zones for London and US sessions
london_start_hour = input.int(2, minval=0, maxval=23, title="London Start Hour (UTC)")
london_end_hour = input.int(5, minval=0, maxval=23, title="London End Hour (UTC)")
us_start_hour = input.int(8, minval=0, maxval=23, title="US Start Hour (UTC)")
us_end_hour = input.int(11, minval=0, maxval=23, title="US End Hour (UTC)")

// Risk management parameters
risk_percentage = input.float(0.1, title="Risk Percentage per Trade (%)", step=0.01)
account_balance = strategy.equity

// Define lookback parameters
lookback_period = 3
cancel_after_bars = input.int(5, title="Cancel Pending Orders After Bars")

// User-defined risk-reward ratio
risk_reward_ratio = input.float(1.0, title="Risk-Reward Ratio", minval=0.1, step=0.1)

// Kill zone function
in_kill_zone = (hour(time) >= london_start_hour and hour(time) < london_end_hour) or (hour(time) >= us_start_hour and hour(time) < us_end_hour)

// Calculate Position Size Based on Risk
calc_position_size(entry_price, stop_loss) =>
    // This function calculates the position size based on the account equity, risk percentage, and stop-loss distance.
    risk = account_balance * (risk_percentage / 100)
    stop_loss_distance = math.abs(entry_price - stop_loss)
    // Validate stop-loss distance
    stop_loss_distance := stop_loss_distance < syminfo.mintick * 10 ? syminfo.mintick * 10 : stop_loss_distance
    position_size = risk / stop_loss_distance
    // Clamp position size
    math.min(position_size, 10000000000.0) // Limit to Pine Script max qty

// Initialize arrays to store high/low levels
var float[] buy_highs = array.new_float(0)
var float[] sell_lows = array.new_float(0)
var int[] pending_orders = array.new_int(0)

// Buy and Sell Arrow Conditions
bullish_arrow = close > open and close > high[1] and in_kill_zone // Triggers buy logic when price action breaks out in the upward direction within a kill zone.
bearish_arrow = close < open and close < low[1] and in_kill_zone // Triggers sell logic when price action breaks out in the downward direction within a kill zone.

// Store Highs and Place Buy-Stops
if bullish_arrow
    array.clear(buy_highs) // Clears previous data to store new highs.
    for i = 1 to lookback_period
        array.push(buy_highs, high[i]) // Tracks highs from the lookback period.
    
    // Place buy-stop orders
    for high_level in buy_highs
        stop_loss = low - syminfo.mintick * 10 // 1 pip below the low
        take_profit = high_level + (high_level - stop_loss) * risk_reward_ratio // Calculate take-profit based on the risk-reward ratio.
        strategy.entry("Buy", strategy.long, stop=high_level, qty=calc_position_size(high_level, stop_loss))
        strategy.exit("Take Profit", "Buy", limit=take_profit, stop=stop_loss)

// Store Lows and Place Sell-Stops
if bearish_arrow
    array.clear(sell_lows) // Clears previous data to store new lows.
    for i = 1 to lookback_period
        array.push(sell_lows, low[i]) // Tracks lows from the lookback period.
    
    // Place sell-stop orders
    for low_level in sell_lows
        stop_loss = high + syminfo.mintick * 10 // 1 pip above the high
        take_profit = low_level - (stop_loss - low_level) * risk_reward_ratio // Calculate take-profit based on the risk-reward ratio.
        strategy.entry("Sell", strategy.short, stop=low_level, qty=calc_position_size(low_level, stop_loss))
        strategy.exit("Take Profit", "Sell", limit=take_profit, stop=stop_loss)

// Cancel Pending Orders After Defined Bars
if array.size(pending_orders) > 0
    for i = 0 to array.size(pending_orders) - 1
        if bar_index - array.get(pending_orders, i) >= cancel_after_bars
            array.remove(pending_orders, i) // Removes outdated pending orders.

// Alerts for debugging
alertcondition(bullish_arrow, title="Buy Alert", message="Buy signal generated.")
alertcondition(bearish_arrow, title="Sell Alert", message="Sell signal generated.")

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi