В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Многофакторная регрессия и динамическая ценовая диапазона

Автор:Чао Чжан, Дата: 2025-01-17 15:57:53
Тэги:РСИATRБЕТАSMA

Multi-Factor Regression and Dynamic Price Band Quantitative Trading System

Обзор

Эта стратегия является количественной торговой системой, основанной на многофакторной регрессии и динамических ценовых диапазонах. Основная логика заключается в прогнозировании движения цен через многофакторную регрессию модели, объединяя множество рыночных факторов, таких как доминирование BTC, объем торговли и отсталые цены для построения ценовых диапазонов для генерации сигнала. Стратегия интегрирует несколько модулей управления рисками, включая фильтрацию отклонений, динамическое управление позициями и последующие остановки, что делает ее всеобъемлющей и надежной торговой системой.

Принципы стратегии

Стратегия включает следующие основные компоненты: 1. Модуль прогнозирования регрессии: использует многофакторную линейную регрессию для прогнозирования цен. Факторы включают доминирование BTC, объем, ценовые задержки и условия взаимодействия. Бета-коэффициенты измеряют влияние каждого фактора на цену. 2. Динамические ценовые диапазоны: создает верхние и нижние ценовые диапазоны на основе прогнозируемой цены и остаточного стандартного отклонения для выявления условий перекупки/перепродажи. 3. генерация сигнала: генерирует длинные сигналы, когда цена превышает нижнюю полосу с перепроданным RSI; короткие сигналы, когда цена превышает верхнюю полосу с перекупленным RSI. Управление рисками: многочисленные механизмы защиты, включая фильтрацию отклонений (метод Z-score), остановку потерь/захват прибыли и остановки отклонений, основанные на ATR. 5. Динамическое позиционирование: динамически регулирует размер позиции на основе ATR и предварительно установленного коэффициента риска.

Преимущества стратегии

Многофакторная интеграция: обеспечивает всеобъемлющую рыночную перспективу, учитывая множество рыночных факторов.
Сильная адаптивность: ценовые диапазоны динамически адаптируются к волатильности рынка, адаптируясь к различным рыночным условиям.
Всеобъемлющий контроль рисков: многоуровневое управление рисками обеспечивает безопасность капитала.
Гибкая конфигурация: множество регулируемых параметров для оптимизации на разных рынках.
Высокая надежность сигнала: многочисленные механизмы фильтрации улучшают качество сигнала.

Стратегические риски

Риск модели: Регрессивная модель опирается на исторические данные, может потерпеть неудачу при резких изменениях рынка.
Чувствительность параметров: несколько параметров требуют тщательной настройки, неправильные настройки влияют на эффективность стратегии.
Вычислительная сложность: многофакторные расчеты могут повлиять на производительность в режиме реального времени.
Зависимость от рыночной среды: может лучше работать на различных рынках, чем на трендовых рынках.

Руководство по оптимизации

Оптимизация выбора факторов: внедрение дополнительных рыночных факторов, таких как индикаторы настроения и данные по цепочке.
Динамическая регулировка параметров: Разработка адаптивных механизмов регулирования параметров.
Улучшение машинного обучения: включить методы машинного обучения для оптимизации модели прогнозирования.
Улучшение фильтра сигнала: Разработка дополнительных условий фильтрации сигнала для повышения точности.
Интеграция стратегии: объединение с другими стратегиями для улучшения стабильности.

Резюме

Эта стратегия является теоретически обоснованной и хорошо разработанной количественной торговой системой. Она предсказывает цены с помощью многофакторной регрессионной модели, генерирует торговые сигналы с использованием динамических ценовых диапазонов и имеет комплексные механизмы управления рисками. Стратегия демонстрирует сильную адаптивность и конфигурацию, подходящую для различных рыночных условий. Благодаря постоянной оптимизации и улучшению эта стратегия обещает достичь стабильной доходности в живой торговле.

/*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")

Связанные

Больше