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Estratégia de comércio de energia de prazo

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-23 15:32:00
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Resumo

A Estratégia de Negociação de Potência de Tempo é uma estratégia que utiliza os padrões de tendência de preços de ações durante diferentes prazos dentro de um dia.

Estratégia lógica

A lógica central desta estratégia é que os preços das ações tendem a exibir certos padrões durante diferentes períodos de um dia. A estratégia define 48 intervalos de tempo de meia hora ao longo do dia e determina se deve ir longo, curto ou nada durante cada período de tempo. Quando o tempo entra em um determinado período de tempo, se a configuração for long, ele abrirá uma posição longa. Se a configuração for short, ele abrirá uma posição curta. No final de cada período de tempo, ele verifica o tipo de operação do próximo período de tempo. Se for o mesmo que o atual, ele continuará a manter a posição. Se diferente, ele fechará as posições antes do término do período de tempo.

Por exemplo, se o período de tempo 6:30am - 7:00am for definido em long, a estratégia abrirá uma posição longa às 6:30am.

A vantagem desta estratégia reside na sua capacidade de capitalizar as variações de preços intradiários das acções.

Análise das vantagens

A maior vantagem desta estratégia é que utiliza o atributo Preços são corretos das ações - os preços tendem a ter diferentes médias e variações durante diferentes períodos do dia. Isso permite que a estratégia adote táticas de negociação de faixa durante períodos voláteis e táticas de negociação de tendência durante períodos estáveis para se adaptar às variáveis condições do mercado.

Outra vantagem é a flexibilidade da configuração de parâmetros.

Análise de riscos

O principal risco provém da instabilidade dos pressupostos - se o padrão de preços intradiários mudar substancialmente para uma ação, as expectativas de rentabilidade da estratégia serão afetadas.

Além disso, a alta frequência de negociação representa riscos em termos de custos de transação.

Orientações de otimização

Considerar a introdução de modelos de aprendizagem automática para permitir o ajustamento dinâmico dos parâmetros - por exemplo, modelos LSTM para prever os preços do próximo período e ajustar as configurações long/short em conformidade.

Alternativamente, combinar os fundamentos das ações para avaliar a probabilidade de mudança de padrão, para determinar o momento ideal para a ativação da estratégia.

Conclusão

A Estratégia de Negociação de Potência de Tempo gera alfa identificando operações intradiárias ideais durante diferentes períodos ao analisar padrões de preços recorrentes. Com ajuste flexível de parâmetros e controles de risco, é uma estratégia de negociação de algo eficiente. Os caminhos de otimização futuros envolvem a adoção de ML ou combos fundamentais para expandir a lucratividade e aumentar a robustez contra incertezas.

/*backtest
start: 2023-10-23 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/

//@version=4
strategy("Timeframe Time of Day Buying and Selling Strategy", overlay=true)

frommonth = input(defval = 6, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
fromday = input(defval = 14, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
fromyear = input(defval = 2021, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")

tomonth = input(defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
today = input(defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
toyear = input(defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")

timeframes = array.new_string(48, '')
timeframes_options = array.new_string(49, 'None')

array.set(timeframes,0,'2330-0000')
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array.set(timeframes,1,'0000-0030')
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array.set(timeframes_options,2, input(defval='Long', options=['Long','Short','None'], title='0100-0130'))
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array.set(timeframes,4,'0130-0200')
array.set(timeframes_options,4, input(defval='Long', options=['Long','Short','None'], title='0200-0230'))
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array.set(timeframes_options,21, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1030-1100'))
array.set(timeframes,22,'1030-1100')
array.set(timeframes_options,22, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1100-1130'))
array.set(timeframes,23,'1100-1130')
array.set(timeframes_options,23, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1130-1200'))
array.set(timeframes,24,'1130-1200')
array.set(timeframes_options,24, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1200-1230'))
array.set(timeframes,25,'1200-1230')
array.set(timeframes_options,25, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1230-1300'))
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array.set(timeframes_options,26, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1300-1330'))
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array.set(timeframes_options,27, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1330-1400'))
array.set(timeframes,28,'1330-1400')
array.set(timeframes_options,28, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1400-1430'))
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array.set(timeframes,30,'1430-1500')
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array.set(timeframes,31,'1500-1530')
array.set(timeframes_options,31, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1530-1600'))
array.set(timeframes,32,'1530-1600')
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array.set(timeframes,34,'1630-1700')
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array.set(timeframes,35,'1700-1730')
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array.set(timeframes,37,'1800-1830')
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array.set(timeframes,39,'1900-0930')
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array.set(timeframes,40,'1930-2000')
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array.set(timeframes,41,'2000-2030')
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array.set(timeframes,47,'2300-2330')
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string_hour = hour<10?'0'+tostring(hour):tostring(hour)
string_minute = minute<10?'0'+tostring(minute):tostring(minute)
current_time = string_hour+string_minute


f_strLeft(_str, _n) =>
    string[] _chars = str.split(_str, "")
    int _len = array.size(_chars)
    int _end = min(_len, max(0, _n))
    string[] _substr = array.new_string(0)
    if _end <= _len
        _substr := array.slice(_chars, 0, _end)
    string _return = array.join(_substr, "")

f_strRight(_str, _n) =>
    string[] _chars = str.split(_str, "")
    int _len = array.size(_chars)
    int _beg = max(0, _len - _n)
    string[] _substr = array.new_string(0)
    if _beg < _len
        _substr := array.slice(_chars, _beg, _len)
    string _return = array.join(_substr, "")


for i = 0 to array.size(timeframes) - 1
    start_time = f_strLeft(array.get(timeframes, i), 4)
    end_time = f_strRight(array.get(timeframes, i), 4)
    
    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)))
        else if array.get(timeframes_options, i) == 'Short'
            strategy.entry("Short", strategy.short, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))

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