Codice base

L'Adaptive Fisher Transform (AFT) è un sofisticato oscillatore che converte i dati di prezzo in una distribuzione normale gaussiana, regolando dinamicamente il periodo di calcolo in base alla volatilità del mercato.

Lo Swing Failure Index (SFI) è un sofisticato oscillatore di momentum progettato per identificare potenziali inversioni di tendenza rilevando le divergenze di momentum nelle oscillazioni di prezzo. A differenza degli indicatori di momentum tradizionali che si concentrano esclusivamente sulle variazioni di prezzo, l'SFI analizza la relazione tra l'attuale swing momentum e la media storica del momentum per identificare quando le forze di mercato iniziano a spostarsi.

Nel mondo reale del trading, le condizioni di mercato non seguono una sequenza prevedibile. Mercati rialzisti, mercati orso, periodi di alta volatilità e fasi di consolidamento possono verificarsi in ordini molto diversi a seconda dei periodi o degli strumenti.

L'analisi What-If nell'StrategyQuant è come avere una macchina del tempo per le vostre strategie di trading. Eseguite un backtest e poi chiedetevi: "E se fossi stato più intelligente nel decidere quando operare?".

L'indicatore HalfTrend Bollinger Bands combina le capacità di trend-following dell'indicatore HalfTrend con le Bande di Bollinger basate sulla volatilità per fornire un'analisi del trend migliorata con livelli di supporto e resistenza dinamici. Questo indicatore crea un approccio sofisticato all'identificazione del trend applicando bande statistiche intorno a una linea di base di trend-following.

L'indicatore VIDYA Bollinger Bands combina le capacità di smoothing adattivo di VIDYA (Variable Index Dynamic Average) con le bande di Bollinger statistiche per fornire una migliore analisi del trend con bande di volatilità dinamiche. Questo indicatore crea un approccio sofisticato all'identificazione dei trend applicando una media mobile adattiva che risponde al momentum del mercato e circondandola con bande basate sulla volatilità.

L'indicatore Bollinger Bands VMA combina la Variable Moving Average (VMA) di Tushar Chande con le tradizionali Bande di Bollinger per fornire una migliore analisi dei trend con una lisciatura adattiva basata sull'efficienza. Questo indicatore crea un approccio sofisticato all'identificazione dei trend utilizzando una media mobile adattiva che risponde all'efficienza del mercato come linea centrale, circondata da bande statistiche basate sulla volatilità.

L'indicatore Smoothed ATR with Bands combina il doppio calcolo dell'ATR con bande statistiche per fornire una migliore analisi della volatilità. Questo indicatore crea un approccio più sofisticato alla misurazione della volatilità del mercato, smussando i valori dell'ATR e aggiungendo bande di deviazione standard.

Nel mondo reale del trading, le condizioni di mercato sono in continua evoluzione. La volatilità si sposta, la liquidità fluttua e lo stesso feed di dati può presentare variazioni minime da un tick all'altro. Di conseguenza, anche una strategia ben ottimizzata potrebbe non funzionare esattamente come previsto da un backtest, in quanto i suoi parametri fondamentali o i calcoli degli indicatori potrebbero subire un leggero "jitter" o instabilità di fronte alle condizioni reali. Questa simulazione Monte Carlo è stata ideata per verificare la resistenza della strategia a queste piccole e imprevedibili deviazioni dal suo perfetto comportamento nei backtest.

Le imperfezioni nell'esecuzione, come lo slittamento dei prezzi o gli spread temporaneamente più ampi, sono eventi comuni nel trading live. Questi fattori possono far sì che il prezzo di chiusura effettivo di un'operazione sia meno favorevole del prezzo ideale osservato o mirato durante il backtest. Questa simulazione Monte Carlo modella l'impatto di questi problemi di esecuzione casuale.