Hệ thống giao dịch định lượng với nhiều yếu tố hồi quy và dải giá động
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2025-01-17 15:57:53Tags:RSIATRBETASMA
Tổng quan
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch định lượng dựa trên hồi quy đa yếu tố và dải giá động. Lý thuyết cốt lõi là dự đoán các biến động giá thông qua mô hình hồi quy đa yếu tố, kết hợp nhiều yếu tố thị trường như sự thống trị của BTC, khối lượng giao dịch và giá tụt lại để xây dựng dải giá để tạo ra tín hiệu. Chiến lược tích hợp nhiều mô-đun quản lý rủi ro bao gồm lọc ngoại lệ, quản lý vị trí năng động và dừng lại, làm cho nó trở thành một hệ thống giao dịch toàn diện và mạnh mẽ.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược bao gồm các thành phần cốt lõi sau: Mô-đun dự đoán hồi quy: Sử dụng hồi quy tuyến tính đa yếu tố để dự đoán giá. Các yếu tố bao gồm sự thống trị của BTC, khối lượng, độ trễ giá và các điều khoản tương tác. Các hệ số beta đo lường tác động của mỗi yếu tố lên giá. 2. Phạm vi giá động: Xây dựng các dải giá trên và dưới dựa trên giá dự đoán và độ lệch chuẩn còn lại để xác định các điều kiện mua quá mức / bán quá mức. 3. Sản xuất tín hiệu: Tạo tín hiệu dài khi giá phá vỡ dưới dải dưới với RSI quá bán; tín hiệu ngắn khi giá phá vỡ trên dải trên với RSI quá mua. Quản lý rủi ro: Nhiều cơ chế bảo vệ bao gồm lọc điểm ngoài (phương pháp điểm Z), dừng lỗ / lấy lợi nhuận và dừng kéo dài dựa trên ATR. 5. Định vị động: Điều chỉnh kích thước vị trí theo động dựa trên ATR và tỷ lệ rủi ro đã đặt trước.
Ưu điểm chiến lược
- Tích hợp nhiều yếu tố: Cung cấp viễn cảnh thị trường toàn diện bằng cách xem xét nhiều yếu tố thị trường.
- Khả năng thích nghi mạnh mẽ: Các dải giá điều chỉnh năng động theo biến động thị trường, thích nghi với các điều kiện thị trường khác nhau.
- Kiểm soát rủi ro toàn diện: Quản lý rủi ro nhiều tầng đảm bảo an toàn vốn.
- Cấu hình linh hoạt: Nhiều thông số điều chỉnh để tối ưu hóa trên các thị trường khác nhau.
- Độ tin cậy tín hiệu cao: Nhiều cơ chế lọc cải thiện chất lượng tín hiệu.
Rủi ro chiến lược
- Mẫu rủi ro: Mô hình hồi quy dựa trên dữ liệu lịch sử, có thể thất bại trong những thay đổi thị trường mạnh mẽ.
- Độ nhạy của các tham số: Nhiều tham số đòi hỏi phải điều chỉnh cẩn thận, cài đặt không phù hợp ảnh hưởng đến hiệu suất chiến lược.
- Sự phức tạp tính toán: Các tính toán đa yếu tố có thể ảnh hưởng đến hiệu suất thời gian thực.
- Sự phụ thuộc vào môi trường thị trường: Có thể hoạt động tốt hơn trong các thị trường khác nhau so với các thị trường xu hướng.
Hướng dẫn tối ưu hóa
- Tối ưu hóa lựa chọn yếu tố: giới thiệu các yếu tố thị trường bổ sung như chỉ số tâm lý và dữ liệu trên chuỗi.
- Điều chỉnh tham số động: Phát triển các cơ chế điều chỉnh tham số thích nghi.
- Cải thiện học máy: Kết hợp các phương pháp học máy để tối ưu hóa mô hình dự đoán.
- Cải thiện bộ lọc tín hiệu: Phát triển các điều kiện lọc tín hiệu bổ sung để cải thiện độ chính xác.
- Tích hợp chiến lược: Kết hợp với các chiến lược khác để cải thiện sự ổn định.
Tóm lại
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch định lượng lý thuyết và được thiết kế tốt. Nó dự đoán giá thông qua mô hình hồi quy đa yếu tố, tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách sử dụng các dải giá năng động và có các cơ chế quản lý rủi ro toàn diện. Chiến lược thể hiện khả năng thích nghi và cấu hình mạnh mẽ, phù hợp với các môi trường thị trường khác nhau. Thông qua tối ưu hóa và cải tiến liên tục, chiến lược này cho thấy hứa hẹn để đạt được lợi nhuận ổn định trong giao dịch trực tiếp.
/*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")
Có liên quan
- Chiến lược giao dịch định lượng ngắn hạn dựa trên Crossover trung bình động kép, RSI và chỉ số Stochastic
- Chiến lược kim tự tháp thông minh đa chỉ số
- Dừng theo dõi động tiên tiến với chiến lược nhắm mục tiêu rủi ro-lợi nhuận
- Chuyển trung bình chéo với chiến lược dừng lỗ sau
- Xu hướng năng động sau chiến lược với máy học quản lý rủi ro nâng cao
- Chiến lược giao dịch năng động dựa trên điểm số Z và siêu xu hướng: Hệ thống chuyển đổi ngắn dài
- RSI Mean Reversion Breakout Strategy (Chiến lược phá vỡ chỉ số RSI)
- RSI Dynamic Stop-Loss Intelligent Trading Strategy - Chiến lược giao dịch thông minh
- Chiến lược thoát RSI và Bollinger Bands chính xác cao với tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận tối ưu
- Chiến lược động lực RSI chéo trung bình động kép với hệ thống tối ưu hóa rủi ro-lợi nhuận
Thêm nữa
- Chiến lược động lực xu hướng RSI hai giai đoạn với hệ thống quản lý vị trí kim tự tháp
- Chiến lược giao dịch nhiều khung thời gian kết hợp các mô hình hài hòa và Williams % R
- Xu hướng EMA với chiến lược giao dịch đột phá số tròn
- Chiến lược giao dịch định lượng RSI năng động với Crossover đa đường trung bình động
- Chiến lược vượt qua chỉ số RSI xu hướng động
- Đồ thuật toán KNN đa chiều với chiến lược giao dịch mô hình nến giá khối lượng
- Xu hướng chéo kép theo chiến lược: EMA và MACD Synergistic Trading System
- Chiến lược dừng theo dõi thông minh dựa trên SMA với nhận dạng mô hình trong ngày
- Hệ thống chuyển đổi động đa chiến lược thích nghi: Một chiến lược giao dịch định lượng kết hợp theo xu hướng và dao động phạm vi
- Chiến lược định lượng đa chỉ số đa chiều
- Chiến lược giao dịch phát hiện xu hướng đa chỉ số và quản lý rủi ro
- Xu hướng chéo động đa mượt trung bình động theo chiến lược với nhiều xác nhận
- Chiến lược dừng lỗ năng động tiên tiến dựa trên các nến lớn và sự khác biệt của RSI
- Chiến lược giao thoa động cơ trung bình được cân nhắc thanh khoản
- Chiến lược giao dịch định lượng đa chỉ số
- Chiến lược kênh Keltner
- Machine Learning Adaptive SuperTrend Chiến lược giao dịch định lượng
- Dynamic WaveTrend và Chiến lược giao dịch định lượng tích hợp Fibonacci
- Xu hướng EMA dựa trên lệnh dừng biến động sau chiến lược giao dịch
- Định hướng Multi-EMA theo chiến lược với bộ lọc biến động động động