EP07:จาก Adaptive.Simple/Simple สู่ Quantitative Strategy ต่อไป

לפני 4 שעות

การพัฒนา Quantitative Strategy บน TradingView เป็นสิ่งที่ช่วยให้เราสามารถสร้างกลยุทธ์การเทรดที่ใช้ตัวเลขและสถิติมาช่วยในการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น การคำนวณผลตอบแทน ความเสี่ยง หรือการวิเคราะห์เชิงปริมาณผ่าน Pine Script ซึ่งเป็นภาษาสำหรับเขียนโค้ดที่ TradingView ใช้ โดยสามารถทำได้ดังนี้:
1. เริ่มต้นเขียน Quantitative Strategy บน Pine Script Strategy
2. เพิ่มการคำนวณเชิง Quantitative
- Sharpe Ratio : ใช้วัดผลตอบแทนต่อความเสี่ยง
- Drawdown : เพื่อดูช่วงขาดทุนสูงสุดของกลยุทธ์
- Optimization : ปรับค่าพารามิเตอร์ให้เหมาะสมที่สุด
3. ทดสอบและวิเคราะห์ประสิทธิภาพ ใช้ Strategy Tester บน TradingView เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ เช่น:
- Profit Factor
- Win Rate
- Net Profit
ทดสอบบนข้อมูลย้อนหลัง (Backtest) และทดลองปรับค่าต่าง ๆ เพื่อให้เหมาะสมกับตลาด
4. ใช้ข้อมูล Quantitative ที่ลึกขึ้น สำหรับการวิเคราะห์ Quantitative ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น สามารถนำข้อมูลจากภายนอก เช่น Python หรือ R มาช่วยวิเคราะห์เชิงลึก แล้วกลับมาใช้ Pine Script เพื่อประมวลผลบนกราฟได้

ดังนั้นบทต่อไปจากการขิงความง่ายๆจะเป็นการขิงความยากครับ 55555 ขิงเกิ้น...

1. องค์ประกอบของระบบ Quantitative
1.1 Data Collection
ใช้ Pine Script ดึงข้อมูลราคา เช่น Open, High, Low, Close (OHLC) หรือข้อมูล Volume
คำนวณตัวชี้วัดเชิงลึก เช่น ATR, RSI, หรือ Beta ของหุ้น (สินทรัพย์นั้นๆ)
1.2 Quantitative Indicators
ใช้ตัวชี้วัดทางสถิติ เช่น:
- ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average)
- ความผันผวน (Volatility)
- การแจกแจงความถี่ (Probability Distribution)
1.3 Risk Management
วางระบบจัดการความเสี่ยง เช่น:
- กำหนด Risk per Trade
- การตั้ง Stop Loss และ Take Profit
- วัด Maximum Drawdown
1.4 Performance Metrics
สร้างตัวชี้วัดเพื่อประเมินผล เช่น:
- Sharpe Ratio
- Sortino Ratio
- Calmar Ratio

2. ตัวอย่างระบบ Quantitative เชิงลึก
2.1 โครงสร้างพื้นฐาน
เริ่มต้นด้วยโค้ดระบบที่รวมเอาส่วนประกอบทั้งหมด:

3. การวิเคราะห์และขยายระบบ
3.1 Multi-Timeframe Analysis
รวมข้อมูลจากหลาย Timeframe เช่น การใช้ข้อมูล Daily ควบคู่กับ 1 Hour เพื่อเพิ่มความแม่นยำ:
3.2 Machine Learning Integration
นำผลลัพธ์ของ Pine Script ส่งออกไปยัง Python ผ่าน Webhook หรือ API เพื่อปรับปรุงโมเดลด้วย Machine Learning เช่น Decision Trees หรือ Neural Networks
3.3 Portfolio Optimization
สร้างระบบที่สามารถจัดการพอร์ตการลงทุนแบบ Dynamic โดยใช้หลักการ Quantitative เช่น Markowitz Portfolio Theory หรือ Risk Parity

4. การจัดการ Backtesting เชิงลึก
ใช้ Strategy Tester ของ TradingView เพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์

วัดผลบนข้อมูลหลายช่วงเวลา (Walk-Forward Analysis)
ใช้ Monte Carlo Simulation เพื่อทดสอบความแข็งแกร่งของกลยุทธ์

5. สร้างอินดิเคเตอร์เฉพาะตัว (Custom Indicators)