ChaoZhang
개요
마르코프 체인 확률 전환 상태 양적 거래 전략은 마르코프 체인 모델을 기반으로 한 혁신적인 거래 방법이다. 이 전략은 마르코프 체인의 상태 전환 가능성을 사용하여 시장의 움직임을 예측하고 이에 따라 거래 결정을 내린다. 전략의 핵심 아이디어는 시장 상태를 여러 개의 분리 된 상태로 나누고 (예: 상승, 하락 및 가로수지) 역사적인 데이터에 따라 이러한 상태 사이의 전환 확률을 계산하여 다음 가능한 시장 상태를 예측한다.
이 방법의 독특한 점은 현재 시장 상태뿐만 아니라 시장 상태 사이의 전환 동력을 고려한다는 것입니다. 확률 모델을 도입함으로써 이 전략은 시장의 불확실성과 변동성을 더 잘 포착하여 다양한 시장 환경에서 더 유연하고 적응력있는 거래 결정을 내릴 수 있습니다.
전략 원칙
상태 정의: 전략은 시장 상태를 3가지로 정의합니다. 황소시장 ((상승), 곰시장 ((하락), 그리고 가로수지 ((안정) ᄂ. 이러한 상태는 현재 종결 가격과 이전 종결 가격의 비교를 통해 결정됩니다.
전환 확률: 전략은 9개의 입력 파라미터를 사용하여 서로 다른 상태들 사이의 전환 확률을 정의한다. 예를 들어,
prob_bull_to_bull황소 시장 상태에서 계속 황소 시장 상태를 유지하는 확률을 나타냅니다.상태 변환 논리: 전략은 단순화된 변환 논리를 사용하여 마르코프 체인의 상태 변환 과정을 모방한다. 그것은 카운터를 사용한다.
transition_counter) 확률 변환을 모방하기 위해.거래 신호 생성: 현재 상태를 기반으로, 전략은 구매, 판매 또는 청산 신호를 생성한다. 상태가 황소 시장일 때, 전략은 더하기 시작; 상태가 곰 시장일 때, 전략은 공백하기 시작; 상태가 수평일 때, 전략은 모든 지분을 청산한다.
전략적 이점
확률 모형: 마르코프 체인 모형을 도입함으로써, 이 전략은 시장의 무작위성과 불확실성을 더 잘 포착할 수 있습니다. 이는 전통적인 기술 분석 방법으로는 불가능합니다.
유연성: 전략은 전환 확률 파라미터를 조정하여 다른 시장 환경에 적응하여 강력한 적응력을 가질 수 있습니다.
다국적 고려: 간단한 트렌드 추적 전략에 비해, 이 전략은 세 가지의 시장 상태를 고려합니다. (상승, 하락,横盘) 시장의 역동성을 더 포괄적으로 파악할 수 있습니다.
리스크 관리: 수평 상태에서 청산하여, 전략은 잠재적인 손실을 제어하는 데 도움이되는 특정 리스크 관리 메커니즘을 내장하고 있습니다.
설명가능성: 확률 모형을 사용했음에도 불구하고, 전략의 논리는 상대적으로 간단하고 명확하여 거래자가 이해하기 쉽고 조정하기 쉽다.
전략적 위험
변수 민감성: 전략의 성과는 설정된 전환 확률 변수에 크게 의존한다. 부적절한 변수 설정은 잘못된 거래 신호로 이어질 수 있다.
뒤처짐: 전략이 종점 가격에 기반하여 상태를 판단하기 때문에 약간의 뒤처짐이 존재할 수 있으며, 빠르게 변화하는 시장에서 중요한 전환점을 놓칠 수 있습니다.
지나친 단순화: 마르코프 체인 모델은 일부 시장 동력을 포착할 수 있지만, 여전히 복잡한 금융 시장에 대한 단순화이며, 중요한 시장 요소를 무시할 수 있습니다.
빈번한 거래: 상태의 빈번한 변화에 따라, 전략은 거래 신호를 너무 많이 생성하여 거래 비용을 증가시킬 수 있다.
시장 적응성: 특정 시장 조건에서 (예: 장기 동향 시장 또는 매우 변동적인 시장) 전략이 좋지 않을 수 있습니다.
전략 최적화 방향
더 많은 상태를 도입: 더 많은 시장 상태를 도입하는 것을 고려할 수 있습니다.
동적 조정 확률: 최근 시장의 성과에 따라 동적으로 전환 확률을 조정하는 메커니즘을 개발하여 전략을 더 적응시킬 수 있습니다.
다른 기술 지표 통합: 이동 평균, RSI 등의 전통적인 기술 지표가 상태 판단 논리에 포함될 수 있으며, 예측 정확도를 높일 수 있다.
최적화된 상태 판단 논리: 시장 상태를 판단하기 위해 더 복잡한 논리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 시간 주기의 가격 변화를 고려합니다.
스톱 스톱을 도입: 전략에 스톱 스톱 메커니즘을 추가하여 위험을 더욱 제어하고 수익을 잠금합니다.
회수 및 변수 최적화: 전략에 대한 대규모 회수를 실시하고, 유전 알고리즘과 같은 방법을 사용하여 변환 확률 변수를 최적화한다.
거래 비용을 고려: 전략 논리에 거래 비용을 포함시키는 것을 고려하여 과도한 거래 빈도를 피하십시오.
요약하다
마르코프 체인 확률 전환 상태 양적 거래 전략은 확률 모델을 전통적인 기술 분석과 재치 있게 결합한 혁신적인 거래 방법이다. 시장 상태를 변환하는 과정을 모의함으로써, 이 전략은 시장의 추세를 포착하면서 동시에 시장의 무작위성과 불확실성을 고려할 수 있다.
이 전략은 변수 감수성 및 가능한 과도한 단순화와 같은 위험을 가지고 있지만, 그것의 유연성과 해석 가능성은 잠재적인 거래 도구로 만든다. 더 많은 상태, 동적 조정 확률, 다른 기술 지표의 통합과 같은 추가적인 최적화를 통해 이 전략은 실제 거래에서 더 나은 성능을 얻을 것으로 예상된다.
이 전략은 거래자에게 시장 행동을 이해하고 예측하기 위해 확률 모델을 사용하는 방법에 대한 새로운 아이디어를 제공합니다. 그러나 실제 적용에서는 신중하고 충분한 회귀와 위험 평가가 필요하며 특정 거래 유형과 시장 환경에 따라 적절한 조정이 필요합니다.
//@version=5
strategy("Markov Chain Strategy", overlay=true)
// Input parameters for transition probabilities
prob_bull_to_bull = input.float(0.7, title="Bull to Bull Transition Probability")
prob_bull_to_bear = input.float(0.2, title="Bull to Bear Transition Probability")
prob_bull_to_stagnant = input.float(0.1, title="Bull to Stagnant Transition Probability")
prob_bear_to_bull = input.float(0.3, title="Bear to Bull Transition Probability")
prob_bear_to_bear = input.float(0.5, title="Bear to Bear Transition Probability")
prob_bear_to_stagnant = input.float(0.2, title="Bear to Stagnant Transition Probability")
prob_stagnant_to_bull = input.float(0.4, title="Stagnant to Bull Transition Probability")
prob_stagnant_to_bear = input.float(0.3, title="Stagnant to Bear Transition Probability")
prob_stagnant_to_stagnant = input.float(0.3, title="Stagnant to Stagnant Transition Probability")
// Define price states
var float prev_close = na
var int state = na
// Calculate the current state
if (not na(prev_close))
if (close > prev_close)
state := 2 // Bull
else if (close < prev_close)
state := 1 // Bear
else
state := 3 // Stagnant
prev_close := close
// Transition logic (simplified)
var float transition_counter = 0
transition_counter := (transition_counter + 1) % 10
if (state == 2) // Bull
if (transition_counter < prob_bull_to_bull * 10)
state := 2
else if (transition_counter < (prob_bull_to_bull + prob_bull_to_bear) * 10)
state := 1
else
state := 3
else if (state == 1) // Bear
if (transition_counter < prob_bear_to_bull * 10)
state := 2
else if (transition_counter < (prob_bear_to_bull + prob_bear_to_bear) * 10)
state := 1
else
state := 3
else if (state == 3) // Stagnant
if (transition_counter < prob_stagnant_to_bull * 10)
state := 2
else if (transition_counter < (prob_stagnant_to_bull + prob_stagnant_to_bear) * 10)
state := 1
else
state := 3
// Strategy logic
if (state == 2)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
else if (state == 1)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
else
strategy.close("Buy")
strategy.close("Sell")