Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược Avellaneda-Stoikov của Khaled Tamim

Chiến lược Avellaneda-Stoikov của Khaled Tamim

Tác giả:ChaoZhangNgày: 2024-04-30 15:54:23
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược Avellaneda-Stoikov của Khaled Tamim là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên mô hình Avellaneda-Stoikov. Chiến lược xác định tín hiệu mua và bán bằng cách tính giá trung bình, giá thầu và giá yêu cầu trong khi xem xét chi phí giao dịch. Ý tưởng chính của chiến lược là mua khi giá thấp hơn giá thầu một ngưỡng nhất định và bán khi giá cao hơn giá yêu cầu một ngưỡng nhất định, do đó nắm bắt lợi nhuận chênh lệch.

Nguyên tắc chiến lược

Cốt lõi của chiến lược này là mô hình Avellaneda-Stoikov, tính toán giá thầu và giá hỏi thông qua các bước sau:

  1. Tính toán giá trung bình, đó là mức trung bình của giá hiện tại và giá trước đó.
  2. Tính toán giá thầu bằng cách trừ một phần gốc vuông có chứa Gamma, Sigma, T và k từ giá trung bình, và sau đó trừ chi phí giao dịch.
  3. Tính toán giá yêu cầu bằng cách thêm một phần gốc vuông có chứa Gamma, Sigma, T và k vào giá trung bình, và sau đó thêm chi phí giao dịch.
  4. Tạo tín hiệu mua khi giá thấp hơn giá mua trừ ngưỡng M; tạo tín hiệu bán khi giá cao hơn giá mua cộng với ngưỡng M.

Ưu điểm chiến lược

  1. Chiến lược này dựa trên mô hình Avellaneda-Stoikov, đó là một chiến lược tạo thị trường cổ điển với nền tảng lý thuyết vững chắc.
  2. Chiến lược này tính đến tác động của chi phí giao dịch, làm cho nó thực tế hơn đối với các tình huống giao dịch thực tế.
  3. Bằng cách thiết lập ngưỡng M, độ nhạy của chiến lược có thể được điều chỉnh linh hoạt để thích nghi với môi trường thị trường khác nhau.
  4. Lý thuyết chiến lược là rõ ràng và dễ hiểu và thực hiện.

Rủi ro chiến lược

  1. Hiệu suất của chiến lược phụ thuộc vào sự lựa chọn các tham số như Gamma, Sigma, T, k và M. Cài đặt tham số không chính xác có thể dẫn đến hiệu suất chiến lược kém.
  2. Chiến lược không xem xét tác động của thanh khoản thị trường. Trong trường hợp không đủ thanh khoản, có thể không thể giao dịch với giá dự kiến.
  3. Chiến lược này là một chiến lược giao dịch tần số cao đòi hỏi độ trễ giao dịch thấp và hiệu quả thực hiện cao, khiến việc thực hiện trở nên khó khăn.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Đưa ra các thuật toán học máy để điều chỉnh động các tham số chiến lược để thích nghi với các điều kiện thị trường khác nhau.
  2. Kết hợp các chỉ số kỹ thuật khác hoặc thông tin về cấu trúc vi mô thị trường để cải thiện độ chính xác tín hiệu.
  3. Tối ưu hóa thuật toán thực hiện giao dịch để giảm chi phí giao dịch và cải thiện lợi nhuận chiến lược.
  4. Xem xét việc đưa ra một mô-đun quản lý rủi ro để kiểm soát các khoản rút chiến lược và rủi ro.

Tóm lại

Chiến lược Avellaneda-Stoikov của Khaled Tamim là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên mô hình tạo thị trường cổ điển. Nó tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách tính toán giá thầu và giá bán trong khi xem xét chi phí giao dịch. Ưu điểm của chiến lược nằm trong nền tảng lý thuyết vững chắc, logic rõ ràng và xem xét chi phí giao dịch. Tuy nhiên, hiệu suất của chiến lược phụ thuộc vào lựa chọn tham số và đòi hỏi hiệu quả thực thi cao.

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Khaled Tamim's Avellaneda-Stoikov Strategy", overlay=true)

// Avellaneda-Stoikov model logic
avellanedaStoikov(src, gamma, sigma, T, k, M) =>
    midPrice = (src + src[1]) / 2
    sqrtTerm = gamma * sigma * sigma * T
    // Add 0.1% fee to bid and ask quotes
    fee = 0 // 0.1% fee
    bidQuote = midPrice - k * sqrtTerm - (midPrice * fee)
    askQuote = midPrice + k * sqrtTerm + (midPrice * fee)
    longCondition = src < bidQuote - M
    shortCondition = src > askQuote + M
    [bidQuote, askQuote]

// Define strategy parameters
gamma = input.float(2, title="Gamma")
sigma = input.float(8, title="Sigma")
T = input.float(0.0833, title="T")
k = input.float(5, title="k")
M = input.float(0.5, title="M")

// Calculate signals
[bidQuote, askQuote] = avellanedaStoikov(close, gamma, sigma, T, k, M)
longCondition = close < bidQuote - M
shortCondition = close > askQuote + M

// Plot signals
plotshape(series=longCondition ? low : na, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition ? high : na, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Plot bid and ask prices
plot(bidQuote, title="Bid Price", color=color.blue, linewidth=1)
plot(askQuote, title="Ask Price", color=color.red, linewidth=1)

// Plot inventory level as bars in a separate graph
plot(strategy.netprofit, title="Inventory", color=color.new(color.purple, 80), style=plot.style_columns)


// Strategy logic
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu