Tài nguyên đang được tải lên... tải...

Chiến lược giảm giá động tự điều chỉnh dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-04-01 10:48:52
Tags:

基于时间序列数据的自适应动态阈值策略

Thông tin chi tiết

Chiến lược này là một dữ liệu theo chuỗi thời gian về giá trị ròng dựa trên cổ phiếu hoặc các tài sản tài chính khác, thông qua tính toán hiệu quả năng động so với ER như một EMA, để điều chỉnh theo hướng đi lên và xuống để kích hoạt tín hiệu mua bán. Ý tưởng chính của chiến lược là sử dụng tất cả thông tin có trong dữ liệu giá trị ròng để điều chỉnh động EMA bằng cách tính toán mức độ phức tạp của sự thay đổi giá trị ròng.

Nguyên tắc chiến lược

Tính hiệu quả của tính toán dữ liệu giá trị ròng là tỷ lệ ER, tức là tỷ lệ thay đổi giá trị ròng so với tổng giá trị thay đổi. Giá trị ER nhỏ hơn cho thấy sự thay đổi giá trị ròng ổn định hơn; giá trị ER lớn hơn cho thấy sự thay đổi giá trị ròng mạnh hơn.
Xác định ER như là yếu tố phẳng alpha của hàm pine_ema, EMA trung bình và sai số tuyệt đối của giá trị ròng tính toán động.
Tăng giá trị trung bình của EMA và trừ đi độ lệch tuyệt đối để có được đường dẫn tăng xuống của sự thay đổi động.
Hiện tại, giá trị ròng vượt lên đường cao hơn khi mở giao dịch, vượt xuống đường phẳng.

Lợi thế chiến lược

Sử dụng đầy đủ tất cả thông tin chứa trong dữ liệu chuỗi thời gian giá trị ròng, không cần thiết lập bất kỳ tham số và tối ưu hóa, phương pháp đơn giản tự nhiên.
EMA được điều chỉnh bằng cách tính toán ER động, có thể thích nghi với mức độ phức tạp của sự thay đổi giá trị ròng và linh hoạt với sự thay đổi thị trường.
So với EMA tham số cố định truyền thống, EMA động có thể giảm hiệu quả số lần giao dịch và thời gian nắm giữ, giảm chi phí giao dịch và rủi ro.
Có thể kiểm soát hiệu quả việc rút lui. Chiến lược này có thể làm giảm 2-3 lần mức rút lui tối đa so với mua giữ, hoặc tăng 2-3 lần lợi nhuận trong cùng một lần rút lui.
Có thể dễ dàng áp dụng kết hợp nhiều chính sách để thực hiện mục đích chuyển đổi chính sách tự động.

Rủi ro chiến lược

Chiến lược này dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian giá trị ròng, trong trường hợp chuyển đổi cơ bản trong xu hướng giá xảy ra, việc kích hoạt sàn giao dịch có thể chậm hơn, do đó ảnh hưởng đến lợi nhuận.
Mặc dù chiến lược này có thể điều chỉnh các tham số tùy thích, nhưng sự thích nghi với các thị trường cực đoan vẫn còn phải được xem xét thêm.
Chiến lược này hiện nay chủ yếu nhắm vào những tình huống làm việc nhiều, và những tình huống không làm việc cần được cải tiến hơn nữa.
Trong ứng dụng thực tế, chiến lược này đòi hỏi chất lượng cao hơn cho các tiêu chuẩn được chọn, cần phải chọn các tiêu chuẩn có xu hướng tăng dài.

Chiến lược tối ưu hóa hướng

Có thể xem xét việc tối ưu hóa phương pháp tính toán ER hơn nữa, đưa ra nhiều chỉ số phản ánh các đặc điểm thay đổi giá trị ròng để tăng độ vững chắc và hiệu quả của ER.
Các điều kiện mở sàn có thể được làm chi tiết hơn nữa, chẳng hạn như xem xét việc đưa vào các lệnh dừng dừng lỗ di động, tỷ lệ dừng lỗ di động, v.v. để nâng cao lợi nhuận và khả năng chống rủi ro của chiến lược.
Đối với các tiêu chuẩn và môi trường thị trường khác nhau, chiến lược có thể được tối ưu hóa các tham số và điều chỉnh thích nghi, nâng cao tính phổ biến của chiến lược.
Chiến lược này có thể được kết hợp với các chiến lược khác (ví dụ như theo dõi xu hướng, khâu quay trở lại, v.v.) để tận dụng những lợi thế của các chiến lược khác nhau và tăng sự ổn định và lợi nhuận của danh mục đầu tư.

Tóm lại

Chiến lược này tận dụng đầy đủ thông tin chứa trong dữ liệu chuỗi thời gian giá trị ròng, không cần thiết lập và tối ưu hóa nhiều tham số, phương pháp này đơn giản tự nhiên, có thể ứng phó linh hoạt với các biến đổi thị trường, kiểm soát ngược hiệu quả. Tuy nhiên, chiến lược này vẫn còn phải xem xét thêm về khả năng thích ứng với các tình huống cực đoan, cần phải chú ý đến lựa chọn chỉ số trong ứng dụng thực tế. Trong tương lai, chiến lược có thể được tối ưu hóa và hoàn thiện hơn nữa về phương pháp tính toán, điều kiện mở sàn, tối ưu hóa tham số, chiến lược tổng hợp, và nhiều thứ khác, để tăng tính ổn định và khả năng lợi nhuận của chiến lược.

/*backtest
start: 2023-03-26 00:00:00
end: 2024-03-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy('Equity control', 'EC')
// study('Exponential bands', 'EB', overlay = true)


er(src) =>
    var start = src
    var total = 0.0

    total += abs(src - nz(src[1], src))
    net    = abs(src - start          )
    
    net / total

pine_ema(src, alpha) =>
    mean = 0.0
    dev  = 0.0

    mean := na(mean[1]) ? src : (1 - alpha) * mean[1] + alpha *     src
    dev  := na(dev [1]) ? 0   : (1 - alpha) * dev [1] + alpha * abs(src - mean)

    [mean, dev]


src = input(close)


a           = er      (src   )
[mean, dev] = pine_ema(src, a)

dev_lower = mean - dev
dev_upper = mean + dev


// plot(dev_lower, 'lower deviation', color.silver, 2, plot.style_stepline)
// plot(mean     , 'basis'          , color.purple, 1, plot.style_stepline)
// plot(dev_upper, 'upper deviation', color.silver, 2, plot.style_stepline)


if src > dev_upper
    strategy.entry('event', true, comment = 'on')
if src < dev_lower
    strategy.close('event', comment = 'off')


plot(strategy.equity)

//bigDope

Nhiều hơn nữa

2019 - FMZ - Nhà phát minh định lượng