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बहु-कारक प्रतिगमन और गतिशील मूल्य बैंड मात्रात्मक व्यापार प्रणाली

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2025-01-17 15:57:53
टैगःआरएसआईएटीआरबीटाएसएमए

 Multi-Factor Regression and Dynamic Price Band Quantitative Trading System

अवलोकन

यह रणनीति बहु-कारक प्रतिगमन और गतिशील मूल्य बैंड पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है। मूल तर्क एक बहु-कारक प्रतिगमन मॉडल के माध्यम से मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करना है, जिसमें बीटीसी प्रभुत्व, व्यापारिक मात्रा और संकेत उत्पादन के लिए मूल्य बैंड बनाने के लिए पिछड़े मूल्य जैसे कई बाजार कारकों को जोड़ना है। यह रणनीति कई जोखिम प्रबंधन मॉड्यूल को एकीकृत करती है जिसमें असामान्य फ़िल्टरिंग, गतिशील स्थिति प्रबंधन और ट्रेलिंग स्टॉप शामिल हैं, जिससे यह एक व्यापक और मजबूत ट्रेडिंग प्रणाली बन जाती है।

रणनीतिक सिद्धांत

रणनीति में निम्नलिखित मुख्य घटक शामिल हैंः 1. प्रतिगमन पूर्वानुमान मॉड्यूलः कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए बहु-कारक रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करता है। कारकों में बीटीसी प्रभुत्व, मात्रा, मूल्य अंतराल और बातचीत की शर्तें शामिल हैं। बीटा गुणांक मूल्य पर प्रत्येक कारक के प्रभाव को मापते हैं। 2. गतिशील मूल्य बैंडः ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने के लिए पूर्वानुमानित मूल्य और अवशिष्ट मानक विचलन के आधार पर ऊपरी और निचले मूल्य बैंड का निर्माण करता है। 3. सिग्नल जनरेशनः जब ओवरसोल्ड आरएसआई के साथ कीमत निचले बैंड से नीचे टूटती है तो लंबे संकेत उत्पन्न करता है; जब ओवरबोल्ड आरएसआई के साथ कीमत ऊपरी बैंड से ऊपर टूटती है तो छोटे संकेत। 4. जोखिम प्रबंधन: असामान्य फिल्टरिंग (जेड-स्कोर विधि), स्टॉप-लॉस/टेक-प्रॉफिट और एटीआर आधारित ट्रैलिंग स्टॉप सहित कई सुरक्षा तंत्र। 5. गतिशील पोजिशनिंगः एटीआर और पूर्व निर्धारित जोखिम अनुपात के आधार पर गतिशील रूप से स्थिति आकार को समायोजित करता है।

रणनीतिक लाभ

  1. बहु-कारक एकीकरण: बाजार के कई कारकों पर विचार करके व्यापक बाजार परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है।
  2. उच्च अनुकूलन क्षमताः मूल्य बैंड बाजार की अस्थिरता के लिए गतिशील रूप से समायोजित होते हैं, विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल होते हैं।
  3. व्यापक जोखिम नियंत्रण: बहुस्तरीय जोखिम प्रबंधन पूंजी सुरक्षा सुनिश्चित करता है।
  4. लचीला विन्यास: विभिन्न बाजारों में अनुकूलन के लिए कई समायोज्य मापदंड।
  5. उच्च सिग्नल विश्वसनीयताः कई फिल्टरिंग तंत्र सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करते हैं।

रणनीतिक जोखिम

  1. मॉडल जोखिमः प्रतिगमन मॉडल ऐतिहासिक आंकड़ों पर निर्भर करता है, नाटकीय बाजार परिवर्तनों के दौरान विफल हो सकता है।
  2. पैरामीटर संवेदनशीलताः कई मापदंडों को सावधानीपूर्वक समायोजित करने की आवश्यकता होती है, अनुचित सेटिंग्स रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित करती हैं।
  3. कम्प्यूटेशनल जटिलता: बहु-कारक गणना वास्तविक समय में प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है।
  4. बाजार परिवेश पर निर्भरताः प्रवृत्ति बाजारों की तुलना में भिन्न बाजारों में बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. कारक चयन अनुकूलन: भावना संकेतक और ऑन-चेन डेटा जैसे अतिरिक्त बाजार कारकों को पेश करें।
  2. गतिशील पैरामीटर समायोजन: अनुकूलनशील पैरामीटर समायोजन तंत्र विकसित करें।
  3. मशीन लर्निंग में सुधारः पूर्वानुमान मॉडल को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों को शामिल करें।
  4. सिग्नल फ़िल्टर वृद्धिः सटीकता में सुधार के लिए अतिरिक्त सिग्नल फ़िल्टरिंग स्थितियों को विकसित करें।
  5. रणनीति एकीकरण: स्थिरता में सुधार के लिए अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन।

सारांश

यह रणनीति एक सैद्धांतिक रूप से ध्वनि और अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है। यह एक बहु-कारक प्रतिगमन मॉडल के माध्यम से कीमतों की भविष्यवाणी करती है, गतिशील मूल्य बैंड का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है, और व्यापक जोखिम प्रबंधन तंत्र की विशेषता है। यह रणनीति विभिन्न बाजार वातावरण के लिए उपयुक्त मजबूत अनुकूलन और विन्यास क्षमता का प्रदर्शन करती है। निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, यह रणनीति लाइव ट्रेडिंग में स्थिर रिटर्न प्राप्त करने के लिए वादा करती है।


/*backtest
start: 2024-12-17 00:00:00
end: 2025-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/

//@version=5
strategy(  title           = "CorrAlgoX", overlay         = true,pyramiding      = 1, initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200)

//====================================================================
//=========================== GİRİŞLER ================================
//====================================================================

// --- (1) REGRESYON VE OUTLIER AYARLARI
int   lengthReg         = input.int(300, "Regression Window",   minval=50)
bool  useOutlierFilter  = input.bool(false, "Z-skoru ile Outlier Filtrele")

// --- (2) FİYAT GECİKMELERİ
bool  usePriceLag2      = input.bool(false, "2 Bar Gecikmeli Fiyatı Kullan")

// --- (3) STOP-LOSS & TAKE-PROFIT
float stopLossPerc      = input.float(3.0,  "Stop Loss (%)",   step=0.1)
float takeProfitPerc    = input.float(5.0,  "Take Profit (%)", step=0.1)

// --- (4) REZİDÜEL STD BANTI
int   lengthForStd      = input.int(50, "StdDev Length (residual)", minval=2)
float stdevFactor       = input.float(2.0, "Stdev Factor", step=0.1)

// --- (5) RSI FİLTRESİ
bool  useRsiFilter      = input.bool(true, "RSI Filtresi Kullan")
int   rsiLen            = input.int(14, "RSI Length",   minval=1)
float rsiOB             = input.float(70, "RSI Overbought", step=1)
float rsiOS             = input.float(30, "RSI Oversold",   step=1)

// --- (6) TRAILING STOP
bool  useTrailingStop   = input.bool(false, "ATR Tabanlı Trailing Stop")
int   atrLen            = input.int(14, "ATR Length",   minval=1)
float trailMult         = input.float(1.0, "ATR multiplier", step=0.1)

// --- (7) DİNAMİK POZİSYON BÜYÜKLÜĞÜ (ATR tabanlı)
bool  useDynamicPos     = input.bool(false, "Dinamik Pozisyon Büyüklüğü Kullan")
float capitalRiskedPerc = input.float(1.0, "Sermaye Risk Yüzdesi", step=0.1, tooltip="Her işlemde risk alınacak sermaye yüzdesi")

// --- (8) ETKİLEŞİM VE LOG(HACİM) KULLANIMI
bool  useSynergyTerm    = input.bool(true, "BTC.D * Hacim Etkileşim Terimi")
bool  useLogVolume      = input.bool(true, "Hacmi Logaritmik Kullan")

//====================================================================
//======================= VERİLERİ AL & HAZIRLA =======================
//====================================================================

// Mevcut enstrüman fiyatı
float realClose = close

// BTC Dominance (aynı TF)
float btcDom    = request.security("SWAP", timeframe.period, close)

// Hacim
float vol       = volume

// Gecikmeli fiyatlar
float priceLag1 = close[1]
float priceLag2 = close[2]  // (isteğe bağlı)

//----------------- Outlier Filtrelemesi (Z-Skoru) ------------------//
float priceMean  = ta.sma(realClose, lengthReg)
float priceStdev = ta.stdev(realClose, lengthReg)

float zScore     = (priceStdev != 0) ? (realClose - priceMean) / priceStdev : 0
bool  isOutlier  = math.abs(zScore) > 3.0

float filteredClose = (useOutlierFilter and isOutlier) ? na : realClose

// Fiyatın stdev'i (filtrelenmiş)
float fCloseStdev = ta.stdev(filteredClose, lengthReg)

//====================================================================
//=============== ORTALAMA, STDEV, KORELASYON HESAPLARI ==============
//====================================================================

// BTC.D
float btcDomMean    = ta.sma(btcDom, lengthReg)
float btcDomStdev   = ta.stdev(btcDom, lengthReg)
float corrBtcDom    = ta.correlation(btcDom, filteredClose, lengthReg)

// Hacim
float volMean       = ta.sma(vol, lengthReg)
float volStdev      = ta.stdev(vol, lengthReg)
float corrVol       = ta.correlation(vol, filteredClose, lengthReg)

// Fiyat Lag1
float plag1Mean     = ta.sma(priceLag1, lengthReg)
float plag1Stdev    = ta.stdev(priceLag1, lengthReg)
float corrPLag1     = ta.correlation(priceLag1, filteredClose, lengthReg)

// Fiyat Lag2 (isteğe bağlı)
float plag2Mean     = ta.sma(priceLag2, lengthReg)
float plag2Stdev    = ta.stdev(priceLag2, lengthReg)
float corrPLag2     = ta.correlation(priceLag2, filteredClose, lengthReg)

// BTC.D * Hacim (synergyTerm)
float synergyTerm   = btcDom * vol
float synergyMean   = ta.sma(synergyTerm, lengthReg)
float synergyStdev  = ta.stdev(synergyTerm, lengthReg)
float corrSynergy   = ta.correlation(synergyTerm, filteredClose, lengthReg)

// Log(Hacim)
float logVolume     = math.log(vol + 1.0)
float logVolMean    = ta.sma(logVolume, lengthReg)
float logVolStdev   = ta.stdev(logVolume, lengthReg)
float corrLogVol    = ta.correlation(logVolume, filteredClose, lengthReg)

//====================================================================
//===================== FONKSIYON: BETA HESAPLAMA =====================
//====================================================================
// Pine Script'te fonksiyonlar şöyle tanımlanır (tip bildirmeyiz):
getBeta(corrVal, stdevX) =>
    (stdevX != 0 and not na(corrVal) and fCloseStdev != 0)? corrVal * (fCloseStdev / stdevX)  : 0.0

//====================================================================
//======================== BETA KATSAYILARI ===========================
//====================================================================

// BTC Dominance
float betaBtcDom  = getBeta(corrBtcDom,  btcDomStdev)
// Hacim
float betaVol     = getBeta(corrVol,     volStdev)
// Fiyat Lag1
float betaPLag1   = getBeta(corrPLag1,   plag1Stdev)
// Fiyat Lag2
float betaPLag2   = getBeta(corrPLag2,   plag2Stdev)
// synergy
float betaSynergy = getBeta(corrSynergy, synergyStdev)
// logVol
float betaLogVol  = getBeta(corrLogVol,  logVolStdev)

//====================================================================
//===================== TAHMİNİ FİYAT OLUŞTURMA ======================
//====================================================================

float alpha  = priceMean
bool canCalc = not na(filteredClose) and not na(priceMean)

float predictedPrice = na
if canCalc
    // Farklar
    float dBtcDom   = (btcDom - btcDomMean)
    float dVol      = (vol    - volMean)
    float dPLag1    = (priceLag1 - plag1Mean)
    float dPLag2    = (priceLag2 - plag2Mean)
    float dSynergy  = (synergyTerm - synergyMean)
    float dLogVol   = (logVolume   - logVolMean)

    float sumBeta   = 0.0
    sumBeta += betaBtcDom  * dBtcDom
    sumBeta += betaVol     * dVol
    sumBeta += betaPLag1   * dPLag1

    if usePriceLag2
        sumBeta += betaPLag2 * dPLag2

    if useSynergyTerm
        sumBeta += betaSynergy * dSynergy

    if useLogVolume
        sumBeta += betaLogVol * dLogVol

    predictedPrice := alpha + sumBeta

//====================================================================
//======================= REZİDÜEL & BANT ============================
//====================================================================

float residual   = filteredClose - predictedPrice
float residStdev = ta.stdev(residual, lengthForStd)

float upperBand  = predictedPrice + stdevFactor * residStdev
float lowerBand  = predictedPrice - stdevFactor * residStdev

//====================================================================
//========================= SİNYAL ÜRETİMİ ===========================
//====================================================================

bool longSignal  = (realClose < lowerBand)
bool shortSignal = (realClose > upperBand)

//------------------ RSI Filtresi (opsiyonel) -----------------------//
float rsiVal       = ta.rsi(realClose, rsiLen)
bool rsiOversold   = (rsiVal < rsiOS)
bool rsiOverbought = (rsiVal > rsiOB)

if useRsiFilter
    longSignal  := longSignal  and rsiOversold
    shortSignal := shortSignal and rsiOverbought

//====================================================================
//=============== DİNAMİK POZİSYON & GİRİŞ/ÇIKIŞ EMİRLERİ ============
//====================================================================

float myAtr      = ta.atr(atrLen)
float positionSize = na

if useDynamicPos
    float capitalRisked   = strategy.equity * (capitalRiskedPerc / 100.0)
    float riskPerUnit     = (stopLossPerc/100.0) * myAtr
    positionSize          := (riskPerUnit != 0.0) ? (capitalRisked / riskPerUnit) : na

// Long
if longSignal
    if useDynamicPos and not na(positionSize)
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)
    else
        strategy.entry("Long", strategy.long)

// Short
if shortSignal
    if useDynamicPos and not na(positionSize)
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty=positionSize)
    else
        strategy.entry("Short", strategy.short)

// Stop-Loss & Take-Profit
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit( "Long Exit", "Long",stop  = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc/100),  limit = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPerc/100))

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit("Short Exit", "Short", stop  = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc/100),limit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitPerc/100))

//------------------ TRAILING STOP (opsiyonel) ----------------------//
if useTrailingStop
    if strategy.position_size > 0
        strategy.exit(  "Long Exit TS", "Long",  trail_points = myAtr * trailMult,  trail_offset = myAtr * trailMult )
    if strategy.position_size < 0
        strategy.exit( "Short Exit TS", "Short", trail_points = myAtr * trailMult, trail_offset = myAtr * trailMult)

//====================================================================
//======================== GRAFİK ÇİZİMLER ===========================
//====================================================================
plot(realClose,      color=color.white,  linewidth=1, title="Fiyat")
plot(predictedPrice, color=color.yellow, linewidth=2, title="PredictedPrice")
plot(upperBand,      color=color.red,    linewidth=1, title="Üst Band")
plot(lowerBand,      color=color.lime,   linewidth=1, title="Alt Band")

plotshape( useOutlierFilter and isOutlier, style=shape.circle, color=color.red, size=size.tiny, location=location.abovebar, title="Outlier", text="Outlier")

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