Uma análise da estratégia de negociação quantitativa baseada na função de erro de Gauss

Resumo

Esta estratégia é uma estratégia quantitativa de negociação baseada no indicador P-Signal calculado por função de erro de Gauss para medir as mudanças de preço.

Estratégia lógica

O indicador central desta estratégia é o sinal P. A fórmula de cálculo do sinal P é:

fPSignal(ser, int) =>
    nStDev = stdev(ser, int) 
    nSma = sma(ser, int)
    fErf(nStDev > 0 ? nSma/nStDev/sqrt(2) : 1.0)

Aqui ser representa a série de preços, int representa o parâmetro nPoints, que é o número de barras para olhar para trás.

1. nStDev é o desvio-padrão do preço;
2. nSma é a média móvel simples do preço;
3. fErf é a função de erro gaussiano.

O significado de toda a fórmula é tomar a média móvel do preço dividida pelo desvio padrão do preço, depois dividida por sqrt (((2) para padronização e, finalmente, mapeada para (-1, 1) intervalo pela função de erro de Gauss. Ou seja, se a flutuação do preço for maior que a média, o sinal P é próximo de 1; se a flutuação do preço for menor que a média, o sinal P é próximo de -1.

A estratégia utiliza o valor do sinal P e o sinal da sua alteração para determinar entradas e saídas:

strategy.entry("long", strategy.long, 1, when = nPSignal < 0 and ndPSignal > 0)

strategy.close("long", when = nPSignal > 0 and ndPSignal < 0)  

Ele vai longo quando o sinal P é menor que 0 e muda para positivo.

Vantagens

As vantagens desta estratégia incluem:

1. Usando a função de erro de Gauss para caber na distribuição de preços.
2. Ajuste automático dos parâmetros por desvio-padrão do preço, tornando a estratégia mais robusta em diferentes condições de mercado.
3. O P-Signal combina as vantagens do seguimento de tendências e da reversão da média. Ele considera a tendência de flutuação de preços e os pontos de reversão, o que ajuda a capturar oportunidades tanto na negociação de tendências quanto na negociação de reversão.

Riscos

Há também alguns riscos com esta estratégia:

1. Risco de negociação de alta frequência: como uma estratégia de negociação de alta frequência típica, pode gerar mais negociações, gerando assim custos de transação mais elevados e riscos de deslizamento.
2. P-Signal pode produzir muitos sinais falsos quando o preço não tem uma tendência ou padrão claro.
3. A relação complexa entre vários parâmetros torna a otimização de parâmetros desafiadora.

Para reduzir esses riscos, podem ser tomadas em consideração algumas medidas: adição de filtros para reduzir a frequência das trocas; otimização da combinação de parâmetros e fixação dos custos de transação; testes em tempo real e escolha de produtos adequados.

Reforço

Há espaço para mais melhorias:

1. Adicionar filtros para evitar sinais falsos, por exemplo, E/OU com outros indicadores para filtrar algum ruído.
2. Otimizar a combinação de parâmetros. Ajustar o tamanho dos nPoints em diferentes produtos e prazos para melhorar a estabilidade.
3. Considerando os parâmetros dinâmicos, o ajustamento adaptativo dos nPoints de acordo com a volatilidade do mercado pode melhorar a robustez.
4. Incorporar métodos de aprendizagem de máquina, utilizando algoritmos de IA em parâmetros, filtros e otimização de tempo entre produtos.

Conclusão

Em conclusão, a ideia central desta estratégia é inovadora, ajustando a distribuição de preços com função de Gauss e ajustando automaticamente os parâmetros.