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रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट पर आधारित क्वांट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-29 11:45:20
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अवलोकन

यह रणनीति रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट की गणना करने के लिए रैखिक प्रतिगमन तकनीकों का उपयोग करती है और एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति बनाने के लिए इसे एक ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में उपयोग करती है। स्टॉक की मूल्य समय श्रृंखला का विश्लेषण करके, यह रणनीति एक रैखिक प्रतिगमन प्रवृत्ति रेखा में फिट होती है और कीमतों का आकलन करने के लिए रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट का उपयोग करती है कि क्या कीमतें अतिरंजित या कम हैं, जिससे ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं।

रणनीतिक सिद्धांत

रैखिक प्रतिगमन प्रतिच्छेदन Y (आमतौर पर मूल्य) का अनुमानित मूल्य दर्शाता है जब समय श्रृंखला मूल्य X 0 है। यह रणनीति पैरामीटर लंबाई को पूर्व निर्धारित करती है, स्रोत अनुक्रम के रूप में समापन मूल्य लेती है, और सबसे हाल के लंबाई दिनों के रैखिक प्रतिगमन प्रतिच्छेदन (xLRI) की गणना करती है। जब समापन मूल्य xLRI से अधिक हो, तो लंबा; जब समापन मूल्य xLRI से कम हो, तो छोटा हो।

विशिष्ट गणना सूत्र इस प्रकार है:

xX = Length *(Length - 1)* 0.5
xDivisor = xX *xX - Length* Length *(Length - 1) *(2 * Length - 1) / 6  
xXY = Σ(i *Closing Price[i]), i from 0 to Length-1
xSlope = (Length *xXY - xX* Σ(Closing Price, Length))/ xDivisor 
xLRI = (Σ(Closing Price, Length) - xSlope * xX) / Length

इस तरह की गणनाओं के माध्यम से, हाल के लंबाई दिनों के लिए रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट एक्सएलआरआई प्राप्त किया जा सकता है। रणनीति व्यापार संकेत उत्पन्न करने के लिए इसके आधार पर मूल्य उच्च और निम्न का न्याय करती है।

लाभ

इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैंः

रैखिक प्रतिगमन तकनीकों का उपयोग करके, यह कीमतों के लिए कुछ पूर्वानुमान और प्रवृत्ति निर्णय क्षमताओं है।
कम मापदंड, सरल मॉडल, समझने और लागू करने में आसान।
अनुकूलन योग्य पैरामीटर रणनीति लचीलापन को समायोजित करने के लिए लंबाई.

जोखिम और समाधान

इस रणनीति में कुछ जोखिम भी हैं:

रैखिक प्रतिगमन फिटिंग केवल ऐतिहासिक आंकड़ों पर आधारित एक सांख्यिकीय फिटिंग है, जिसमें भविष्य के मूल्य रुझानों की भविष्यवाणी करने की सीमित क्षमता है।
यदि कंपनी के मौलिक सिद्धांतों में बड़े बदलाव होते हैं, तो रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के परिणाम अमान्य हो सकते हैं।
पैरामीटर लंबाई की अनुचित सेटिंग ओवरफिटिंग का कारण बन सकती है।

विरोधी उपाय:

ओवरफिटिंग से बचने के लिए पैरामीटर लंबाई को उचित रूप से छोटा करें।
कंपनी के मौलिक मूल्यों में परिवर्तन पर ध्यान दें और यदि आवश्यक हो तो स्थिति को बंद करने के लिए मैन्युअल रूप से हस्तक्षेप करें।
अनुकूलन पैरामीटर को अपनाएं लंबाई बाजार की स्थितियों के अनुसार गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए एक स्टॉप लॉस तंत्र जोड़ें।
स्थिरता में सुधार के लिए एक संयोजन रणनीति बनाने के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन करें।
गतिशील रूप से लंबाई पैरामीटर परिवर्तन करने के लिए पैरामीटर स्व-अनुकूली अनुकूलन मॉड्यूल जोड़ें.
ओवर-ट्रेडिंग को रोकने के लिए एक स्थिति नियंत्रण मॉड्यूल जोड़ें।

सारांश

यह रणनीति रैखिक प्रतिगमन इंटरसेप्ट के आधार पर एक सरल मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति का निर्माण करती है। कुल मिलाकर, रणनीति का कुछ आर्थिक मूल्य है, लेकिन ध्यान देने के लिए कुछ जोखिम भी हैं। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, यह रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता में और सुधार करने की उम्मीद है।

/*backtest
start: 2023-11-28 00:00:00
end: 2023-12-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 21/03/2018
// Linear Regression Intercept is one of the indicators calculated by using the 
// Linear Regression technique. Linear regression indicates the value of the Y 
// (generally the price) when the value of X (the time series) is 0. Linear 
// Regression Intercept is used along with the Linear Regression Slope to create 
// the Linear Regression Line. The Linear Regression Intercept along with the Slope 
// creates the Regression line.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Line Regression Intercept Backtest", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
xSeria = input(title="Source", defval=close)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xX = Length * (Length - 1) * 0.5
xDivisor = xX * xX - Length * Length * (Length - 1) * (2 * Length - 1) / 6
xXY = 0
for i = 0 to Length-1
	xXY := xXY + (i * xSeria[i])
xSlope = (Length * xXY - xX * sum(xSeria, Length)) / xDivisor
xLRI = (sum(xSeria, Length) - xSlope * xX) / Length
pos = iff(close > xLRI, 1,
       iff(close < xLRI, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xLRI, color=blue, title="LRI")

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