互联网中如何实现定量分型速率交易策略
小编给大家分享一下互联网中如何实现定量分型速率交易策略,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
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定量分型速率交易策略的由来
定量分型速率系统的灵感主要来源于物理学。
物理学对速度的定义是:单位时间内移动的距离。
如果把价格看做是距离,那么在金融市场里,速度的定义——单位时间内价格变化的大****r /> 如果单位时间里价格变化很大,通常这样的行情被称之为急速行情;如果单位时间里价格变化的很小,这样的行情被称之为缓速行情。所以,速度是把时间和价格综合在一起的自然法则,通过对速度的深入了解,能帮助我们在更大程度上认知这个市场。
如果速率上升,代表能量正在增强,能有效的预知行情上升趋势。
如果速率下降,代表能量衰竭,能感知到市场行情平缓或下跌的风险。
每次交易使用一定的手数进行成交,所以叫做定量分型速率交易系统。
需要准备的知识
最高价(HHV):特定周期内达到的最高价。
最低价(LLV):特定周期内达到的最低价。
移动平均线(MA) :特定周期收盘价平均值的连线。
回归斜率(SLOPE):特定周期线性回归的斜率。(也就是我们说的速率)
线性方程OLS斜率公式如下:
数学公式是非常复杂的,但在FMZ平台已经为我们写好了麦语言语法公式(SLOPE)
我们查看麦语言语法手册可见算法如下:
过程是复杂了一点,但大家完全不用去考虑这么多。直接调用公式就行了。
指标设计:
1. 先计算出一定时间周期内的最高价和最低价
2. 取这2个价格的平均值
3. 对平均值计算一个移动平均线
4. 求均线的回归斜率
通过对指标的设计,我们运行一下回测可以看到在主图中,我们得到了35个周期的最高点(黄线)、
最低点(绿线),他们的平均值(红线)、以及对红线计算的平滑价格均线(粗条紫线)
接着我们可以在附图中计算回归斜率ss,它代表了均线的上升和下降速率。
交易策略设计:
由上图可以看出,绿色箭头分别表示了斜率最低处的拐点,橙色箭头分别标注了斜率高处的拐点,
顺图反应在k线上,也能明显感受到上涨的减弱和下跌的减弱位置。
如果在拐点处操作买入卖出,能提早对行情进行有效操作,而不是在高位或者低处追涨杀跌。
设计思路是:
斜率不断上升,意味行情动能增加,可能产生止跌或者上升。
斜率不断下降,意味行情动能衰弱,可能产生停涨或者下跌。
使用麦语言设计表达如下:
回测与总结
这样我们就完成了这套算法的设计,接下去我们使用系统回测一下一年的情况,
标的物是okex季度合约btc;
回测周期是2019年1月1日至今,时间周期1小时;
初始账户3个btc,手续费万5;
设定每次交易手数固定200张。
通过回测可以看出,这个收益是比较平滑稳健的,
在这一个回测当中全年交易1261笔;
预估收益4.68个币;
年化收益约140%;
最大回撤14%;
夏普比率0.117.
源码分享:
(*backtest start: 2019-01-01 00:00:00 end: 2020-02-03 00:00:00 period: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_OKCoin","currency":"BTC_USD"}] args: [["TradeAmount",200,126961],["ContractType","quarter",126961]] *) len:=35;//设计周期数 hh^^HHV(H,len);//取一定周期内的最高价 ll^^LLV(L,len);//取一定周期内的最低价 hl2^^(hh+ll)/2;//最高价、最低价的平均值 avg^^MA(hl2,5);//对平均值计算平滑移动均线 ss:SLOPE(avg,len);// 对均线计算回归斜率 ssREF(ss,1),BPK;//当斜率变大说明行情动能不断增加,有上升趋势,平空做多 AUTOFILTER;
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本文标题:互联网中如何实现定量分型速率交易策略
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