P-信号反转策略
Author: ChaoZhang, Date: 2024-01-29 14:44:56Tags:
概述
P-信号反转策略是一种基于统计参数和误差函数构建的概率空间信号的量化交易策略。它通过追踪一系列K线的极值分布的参数,动态获取交易信号,以捕获市场反转点。
策略原理
该策略的核心指标是P-信号,它结合了移动平均和标准差的统计参数,通过高斯误差函数映射到-1到1之间,形成量化判断指标。当P-信号从正向负反转时做空,从负向正反转时做多,形成反转策略逻辑。
策略参数包括 Cardinality、ΔErf 和观察时间。Cardinality 控制样本数量,ΔErf 控制误差函数的死区,降低交易频率。观察时间控制策略起始时间。
优势分析
P-信号反转策略最大的优势在于,它建立在统计参数的概率分布之上,能有效判断市场的特征点,捕捉反转机会。相比单一技术指标,它结合更多市场信息, judgement更为全面和可靠。
另外,该策略参数化设计规范,用户可根据自身需要,调节参数空间寻找最佳组合。这保证了策略的适应性과灵活性。
风险分析
P-信号反转策略的主要风险在于,它过于依赖概率分布的参数,容易受异常数据的影响产生误判。此外,反转策略的盈亏比例普遍偏低,单笔盈利有限。
可以通过提高 Cardinality参数加大样本量来减少数据异常的影响。适当放大ΔErf范围,降低交易频率,以控制风险。
优化方向
P-信号反转策略可从以下几个方面进行优化:
结合其他指标过滤异常信号,例如交易量突增等特征。
在多时间框架验证信号,加强判断的稳定性。
增加止损策略,降低单笔损失。
优化参数寻找最佳组合,提高盈利率。
结合机器学习判断参数动态调整。
总结
P-信号反转策略立足概率分布构建量化交易框架,参数设计灵活,用户友好。它有效判断市场 statistical特征,捕捉反转机会。该策略可通过多指标验证、止损优化等手段进一步增强稳定性和profitability。它为利用量化手段进行algorithmic trading提供了一种高效可靠的范例。
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// **********************************************************************************************************
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// P-Signal Strategy RVS © Kharevsky
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strategy('P-Signal Strategy RVS.', precision=3, process_orders_on_close=true, pyramiding=0,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.2)
// Parameters and const of P-Signal.
nPoints = input.int(title='Cardinality:', defval=4, minval=4, maxval=200, group='Parameters of strategy.')
ndErf = input.float(title='|ΔErf|:', defval=0, minval=0, maxval=1, step=0.01, group='Parameters of strategy.')
tStartDate = input(title='Start date:', defval=timestamp('30 Dec 1957 00:00 +0300'), group='Observation time.')
int nIntr = nPoints - 1
// Horner's method for the error (Gauss) & P-Signal functions.
fErf(x) =>
nT = 1.0 / (1.0 + 0.5 * math.abs(x))
nAns = 1.0 - nT * math.exp(-x * x - 1.26551223 +
nT * (1.00002368 + nT * (0.37409196 + nT * (0.09678418 +
nT * (-0.18628806 + nT * (0.27886807 + nT * (-1.13520398 +
nT * (1.48851587 + nT * (-0.82215223 + nT * 0.17087277)))))))))
x >= 0 ? nAns : -nAns
fPSignal(ser, int) =>
nStDev = ta.stdev(ser, int)
nSma = ta.sma(ser, int)
nStDev > 0 ? fErf(nSma / nStDev / math.sqrt(2)) : math.sign(nSma)
// Data.
float nPSignal = ta.sma(fPSignal(ta.change(ohlc4), nIntr), nIntr)
float ndPSignal = math.sign(nPSignal[0] - nPSignal[1])
bool isStartDate = true
// Reversal Strategy.
strategy.entry('short', strategy.short, when=isStartDate and nPSignal > ndErf and ndPSignal < 0)
strategy.entry('long', strategy.long, when=isStartDate and nPSignal < -ndErf and ndPSignal > 0)
// Plotting.
hline(+1.0, color=color.new(color.orange, 70), linestyle=hline.style_dotted, editable=false)
hline(-1.0, color=color.new(color.orange, 70), linestyle=hline.style_dotted, editable=false)
hline(-ndErf, color=color.new(color.orange, 70), linestyle=hline.style_dotted, editable=false)
hline(ndErf, color=color.new(color.orange, 70), linestyle=hline.style_dotted, editable=false)
plot(nPSignal, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_line)
// Table of state.
if barstate.isconfirmed
var Table = table.new(position=position.bottom_right, columns=3, rows=1,
frame_color=color.new(color.orange, 70), frame_width=1,
border_color=color.new(color.orange, 70), border_width=1)
table.cell(table_id=Table, column=0, row=0,
text=strategy.position_size > 0 ? 'Long: ' + str.tostring(strategy.position_size) : 'Short: ' + str.tostring(strategy.position_size),
text_color=strategy.position_size > 0 ? color.green : color.red)
table.cell(table_id=Table, column=1, row=0,
text='Net P/L: ' + str.tostring(strategy.netprofit, '#.#'),
text_color=strategy.netprofit > 0 ? color.green : color.red)
table.cell(table_id=Table, column=2, row=0,
text='Open P/L: ' + str.tostring(strategy.openprofit, '#.#'),
text_color=strategy.openprofit > 0 ? color.green : color.red)
// The end.
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