多因子回帰とダイナミック価格帯量的な取引システム
作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2025-01-17 15:57:53タグ:RSIATRBETASMA
概要
この戦略は,マルチファクター回帰とダイナミックな価格帯に基づいた定量的な取引システムである.コアロジックは,マルチファクター回帰モデルを通じて価格動きを予測し,BTCの優位性,取引量,遅れた価格などの複数の市場要因を組み合わせて,シグナル生成のための価格帯を構築することである.この戦略は,アウトリアーフィルタリング,ダイナミックなポジション管理,およびトライリングストップを含む複数のリスク管理モジュールを統合し,包括的で堅牢な取引システムとなっています.
戦略の原則
戦略には以下の主要な要素が含まれます. 1.回帰予測モジュール:価格を予測するために多因子線形回帰を使用する.要因にはBTCの優位性,ボリューム,価格遅延,および相互作用条件が含まれます.ベータ係数は各要素の価格への影響を測定します. 2. ダイナミック価格帯: 予想価格と残留標準偏差に基づいて上下価格帯を構成し,過買い/過売状況を特定する. 3. シグナル生成: 過売りRSIで価格が下帯を下回るとロングシグナルを生成し,過買いRSIで価格が上帯を下回るとショートシグナルを生成する. 4. リスク管理: 異常値のフィルタリング (Zスコア方法),ストップ・ロス/テイク・プロフィート,ATRベースのトライリング・ストップを含む複数の保護メカニズム. 5. ダイナミックポジショニング: ATR と事前に設定されたリスク比に基づいてポジションサイズを動的に調整します.
戦略 の 利点
- 多因子統合: 多因子市場を考慮することで,包括的な市場視点を提供します.
- 高い適応力: 価格帯は市場の変動に動的に適応し,異なる市場状況に適応する.
- 総合的なリスク管理: 多層のリスク管理は資本の安全性を保証します.
- 柔軟な構成:さまざまな市場での最適化のために多くの調整可能なパラメータ.
- 高い信号信頼性:複数のフィルタリングメカニズムにより信号の質が向上します.
戦略リスク
- モデルリスク:リグレッションモデルは歴史的なデータに依存し,劇的な市場変化時に失敗する可能性があります.
- パラメータ感度:複数のパラメータは注意深く調整する必要があります.不適切な設定は戦略のパフォーマンスに影響します.
- 計算の複雑性:多要素計算はリアルタイムパフォーマンスに影響を与える可能性があります.
- 市場環境依存性: 傾向市場よりも変動市場でより良いパフォーマンスを発揮する可能性があります.
オプティマイゼーションの方向性
- 要素選択の最適化: 感情指標やチェーン上のデータなどの追加の市場要因を導入する.
- ダイナミックパラメータ調整:適応性のあるパラメータ調整メカニズムを開発する.
- 機械学習強化: 予測モデルを最適化するために機械学習方法を組み込む.
- シグナルフィルター強化: 精度を向上させるために追加の信号フィルタリング条件を開発する.
- 戦略統合: 安定性を高めるために他の戦略と組み合わせる.
概要
この戦略は,理論的に健全で設計された定量的な取引システムである.多要素回帰モデルを通じて価格を予測し,動的価格帯を使用して取引信号を生成し,包括的なリスク管理メカニズムを備えている.この戦略は,さまざまな市場環境に適した強力な適応性と構成性を示している.継続的な最適化と改善を通じて,この戦略はライブ取引で安定した収益を達成する約束を示している.
/*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")
関連性
- 短期的定量的な取引戦略 双動平均クロスオーバー,RSI,ストカスティック指標に基づく
- 複数の指標を備えた インテリジェントピラミッド戦略
- リスクと報酬のターゲット戦略を備えた高度なダイナミックトレーリングストップ
- トレーリングストップ損失戦略の移動平均クロスオーバー
- 機械学習によるリスク管理強化の戦略をフォローするダイナミックな傾向
- Zスコアとスーパートレンドベースのダイナミック・トレーディング戦略: ロング・ショート・スイッチングシステム
- RSI 平均逆転ブレイクストラテジー
- RSI ダイナミックストップ・ロスのインテリジェント・トレーディング戦略
- 高精度なRSIとボリンジャーバンドのブレイクアウト戦略
- リスク・リターン最適化システムを持つ二重移動平均のクロスRSIモメント戦略
もっと
- 2 期間のRSIトレンドモメンタム戦略とピラミッド型ポジション管理システム
- ハーモニックパターンとウィリアムズ%Rを組み合わせたマルチタイムフレーム取引戦略
- EMAトレンドと丸数ブレークアウト取引戦略
- 動的RSI 多重移動平均クロスオーバーの量的な取引戦略
- 動的トレンドRSI指標の横断戦略
- 多次元KNNアルゴリズムとボリューム価格のキャンドルスタイクパターン取引戦略
- 双重クロスオーバートレンド フォローする戦略: EMAとMACDシネージティック・トレーディング・システム
- 日中のパターンの認識を備えたSMAベースのインテリジェント・トレリング・ストップ戦略
- アダプティブ・マルチ戦略・ダイナミック・スイッチング・システム:トレンドフォローとレンジ・オシレーションを組み合わせた定量的な取引戦略
- 先進的な多指標多次元トレンドクロス定量戦略
- 多指標動的トレンド検出とリスク管理の取引戦略
- 複数の確認を伴う戦略に従う多面滑らかな移動平均動的クロスオーバー傾向
- 大型キャンドルとRSIディバージェンスをベースとした高度なダイナミックストップ・ロスの戦略
- 流動性重量化された移動平均動力量クロスオーバー戦略
- 多指標シネージシストトレンド逆転量的な取引戦略
- 多チャネル動的サポート抵抗 ケルトナーチャネル戦略
- 機械学習 適応型スーパートレンド 定量的な取引戦略
- ダイナミック・ウェーブ・トレンドとフィボナッチ統合量的な取引戦略
- トレーディング戦略をフォローする波動性停止ベースのEMAトレンド
- ダイナミック・ボラティリティ・フィルターによるマルチ-EMAトレンドフォロー戦略