В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия торговли электроэнергией по срокам

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-23 15:32:00
Тэги:

Стратегия торговли электроэнергией по срокам

Обзор

Timeframe Power Trading Strategy - это стратегия, которая использует модели ценового тренда акций в течение разных временных рамок в течение дня.

Логика стратегии

Основная логика этой стратегии заключается в том, что цены на акции, как правило, демонстрируют определенные модели в разные периоды в день. Стратегия устанавливает 48 получасовых временных рамок в течение дня и определяет, следует ли идти в длинный, короткий или ничего не делать в течение каждого временного рама. Когда время входит в определенный временной рамок, если настройка long, он откроет длинную позицию. Если настройка short, он откроет короткую позицию. В конце каждого временного рама он проверяет тип операции следующего временного рама. Если он такой же, как текущий, он продолжит удерживать позицию. Если он отличается, он закрыт позиции до окончания временного рама.

Например, если временный интервал 6:30 - 7:00 установлен на long, стратегия откроет длинную позицию в 6:30 утра. Если 7:00 - 7:30 установлен на short, она закрыт длинные позиции до 7 утра и откроет короткие позиции в 7 утра.

Преимущество этой стратегии заключается в ее способности извлекать выгоду из внутридневных колебаний цен на акции.

Анализ преимуществ

Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в том, что она использует атрибут "Цены правильные" акций - цены, как правило, имеют разные средние значения и вариации в разные периоды дня. Это позволяет стратегии использовать тактику торговли в диапазоне в волатильные периоды и тактику торговли трендом в стабильные периоды для адаптации к изменяющимся рыночным условиям.

Другим преимуществом является гибкость конфигурации параметров.

Анализ рисков

Основной риск возникает из-за нестабильности предположений - если внутридневная ценовая картина существенно изменится для акции, ожидания прибыльности стратегии будут затронуты.

Кроме того, высокая частота торговли создает риски с точки зрения затрат на транзакции.

Руководящие принципы оптимизации

Рассмотреть возможность внедрения моделей машинного обучения, позволяющих динамически корректировать параметры, например, модели LSTM для прогнозирования цен на следующий период и соответствующей настройки длинных/коротких.

В качестве альтернативы, объедините фундаментальные показатели акций, чтобы оценить вероятность сдвига модели, чтобы определить оптимальное время для активации стратегии.

Заключение

Timeframe Power Trading Strategy генерирует альфу путем выявления оптимальных внутридневных операций в течение разных периодов при анализе повторяющихся ценовых моделей. Благодаря гибкой корректировке параметров и контролю рисков, это эффективная стратегия торговли алгоритмами.


/*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')
array.set(timeframes_options,0, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0000-0030'))
array.set(timeframes,1,'0000-0030')
array.set(timeframes_options,1, input(defval='Long', options=['Long','Short','None'], title='0030-0100'))
array.set(timeframes,2,'0030-0100')
array.set(timeframes_options,2, input(defval='Long', options=['Long','Short','None'], title='0100-0130'))
array.set(timeframes,3,'0100-0130')
array.set(timeframes_options,3, input(defval='Long', options=['Long','Short','None'], title='0130-0200'))
array.set(timeframes,4,'0130-0200')
array.set(timeframes_options,4, input(defval='Long', options=['Long','Short','None'], title='0200-0230'))
array.set(timeframes,5,'0200-0230')
array.set(timeframes_options,5, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0230-0300'))
array.set(timeframes,6,'0230-0300')
array.set(timeframes_options,6, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0300-0330'))
array.set(timeframes,7,'0300-0330')
array.set(timeframes_options,7, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0330-0400'))
array.set(timeframes,8,'0330-0400')
array.set(timeframes_options,8, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0400-0430'))
array.set(timeframes,9,'0400-0430')
array.set(timeframes_options,9, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0430-0500'))
array.set(timeframes,10,'0430-0500')
array.set(timeframes_options,10, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0500-0530'))
array.set(timeframes,11,'0500-0530')
array.set(timeframes_options,11, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0530-0600'))
array.set(timeframes,12,'0530-0600')
array.set(timeframes_options,12, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0600-0630'))
array.set(timeframes,13,'0600-0630')
array.set(timeframes_options,13, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0630-0700'))
array.set(timeframes,14,'0630-0700')
array.set(timeframes_options,14, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0700-0730'))
array.set(timeframes,15,'0700-0730')
array.set(timeframes_options,15, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0730-0800'))
array.set(timeframes,16,'0730-0800')
array.set(timeframes_options,16, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0800-0830'))
array.set(timeframes,17,'0800-0830')
array.set(timeframes_options,17, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0830-0900'))
array.set(timeframes,18,'0830-0900')
array.set(timeframes_options,18, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0900-0930'))
array.set(timeframes,19,'0900-0930')
array.set(timeframes_options,19, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='0930-1000'))
array.set(timeframes,20,'0930-1000')
array.set(timeframes_options,20, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1000-1030'))
array.set(timeframes,21,'1000-1030')
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'))
array.set(timeframes,26,'1230-1300')
array.set(timeframes_options,26, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1300-1330'))
array.set(timeframes,27,'1300-1330')
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'))
array.set(timeframes,29,'1400-1430')
array.set(timeframes_options,29, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1430-1500'))
array.set(timeframes,30,'1430-1500')
array.set(timeframes_options,30, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1500-1530'))
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')
array.set(timeframes_options,32, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1600-1630'))
array.set(timeframes,33,'1600-1630')
array.set(timeframes_options,33, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1630-1700'))
array.set(timeframes,34,'1630-1700')
array.set(timeframes_options,34, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1700-1730'))
array.set(timeframes,35,'1700-1730')
array.set(timeframes_options,35, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1730-1800'))
array.set(timeframes,36,'1730-1800')
array.set(timeframes_options,36, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1800-1830'))
array.set(timeframes,37,'1800-1830')
array.set(timeframes_options,37, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1830-1900'))
array.set(timeframes,38,'1830-1900')
array.set(timeframes_options,38, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1900-0930'))
array.set(timeframes,39,'1900-0930')
array.set(timeframes_options,39, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1930-2000'))
array.set(timeframes,40,'1930-2000')
array.set(timeframes_options,40, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='2000-2030'))
array.set(timeframes,41,'2000-2030')
array.set(timeframes_options,41, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='2030-2100'))
array.set(timeframes,42,'2030-2100')
array.set(timeframes_options,42, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='2100-2130'))
array.set(timeframes,43,'2100-2130')
array.set(timeframes_options,43, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='2130-2200'))
array.set(timeframes,44,'2130-2200')
array.set(timeframes_options,44, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='2200-2230'))
array.set(timeframes,45,'2200-2230')
array.set(timeframes_options,45, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='2230-2300'))
array.set(timeframes,46,'2230-2300')
array.set(timeframes_options,46, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='2300-2330'))
array.set(timeframes,47,'2300-2330')
array.set(timeframes_options,47, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='2330-0000'))


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)))


Больше