Estrategia de trading cuantitativo basada en redes neuronales artificiales
Fecha de creación:
2023-11-14 11:22:28
Última modificación:
2023-11-14 11:22:28
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ChaoZhang
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Descripción general
Esta estrategia utiliza redes neuronales artificiales para predecir los cambios futuros en los precios y genera señales de negociación según los resultados de la predicción. Se trata de una estrategia de seguimiento de tendencias. La ventaja de la estrategia es que puede identificar tendencias no lineales complejas y es adecuada para el comercio de líneas medianas y largas.
Principio de estrategia
La estrategia utiliza una red neuronal artificial (ANN) para predecir las subidas y bajadas del día siguiente.
La capa de entrada tiene un solo nodo de entrada, el porcentaje de subidas y bajadas del último día.
La capa oculta contiene 2 capas, la primera con 5 nodos y la segunda con 33 nodos, todas utilizan la doble curva diagonal ((tanh) como función de activación.
La capa de salida tiene un solo nodo de salida, que actúa directamente como resultado final de la predicción después de la función de activación lineal.
Si el resultado de la predicción es mayor que el valor del parámetro de umbral, se genera una señal de compra, y si es menor que el valor del parámetro de umbral negativo, se genera una señal de venta.
Ventajas estratégicas
- El modelo ANN se utiliza para hacer predicciones que se adaptan a tendencias no lineales complejas
- Introducir datos de un solo día sin necesidad de una gran cantidad de datos históricos
- Se pueden identificar tendencias en escalas de tiempo más largas.
- El uso de múltiples capas implícitas y una gran capacidad de adaptación
- Funciones y parámetros de activación optimizados para una mejor predicción
Riesgo estratégico
- El algoritmo ANN tiene un riesgo de adaptación excesiva y puede ser menos efectivo en el disco que en la retroalimentación
- Se requieren datos históricos más largos para el entrenamiento, no son adecuados para las acciones que se han publicado recientemente
- Los parámetros y la estructura requieren optimización repetida y el efecto es inestable.
- La tendencia a largo plazo no se puede estimar con solo una caída de un día
- Los efectos pueden empeorar cuando los mercados entran en un periodo de crisis
Dirección de optimización
- Aumentar la información de las variables de entrada, como el volumen de transacciones
- Intentar diferentes estructuras de ANN y funciones de activación
- Optimización de los parámetros de la ANN para una mayor precisión de ajuste
- Incrementar el número de muestras de los conjuntos de entrenamiento para evitar la sobreadaptación
- Pronóstico en varias escalas de tiempo para determinar tendencias a corto y largo plazo
- combine with other models, ensemble learning
- El uso de indicadores como la volatilidad para fortalecer el control de riesgos
Resumir
Esta estrategia utiliza el modelo ANN para la predicción de cambios en los precios, para identificar tendencias no lineales complejas, y es adecuada para el comercio de líneas medianas y largas. Sin embargo, las características de la caja negra del modelo ANN también representan un gran desafío para el mercado real.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-10-14 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("ANN Strategy v2")
threshold = input(title="Threshold", type=float, defval=0.0000, step=0.0001)
timeframe = input(title="Timeframe", defval='1D' )
getDiff() =>
yesterday=request.security(syminfo.tickerid, timeframe, ohlc4[1])
today=ohlc4
delta=today-yesterday
percentage=delta/yesterday
PineActivationFunctionLinear(v) => v
PineActivationFunctionTanh(v) => (exp(v) - exp(-v))/(exp(v) + exp(-v))
l0_0 = PineActivationFunctionLinear(getDiff())
l1_0 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.8446488687)
l1_1 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*-0.5674069006)
l1_2 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.8676766445)
l1_3 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.5200611473)
l1_4 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*-0.2215499554)
l2_0 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.3341657935 + l1_1*-2.0060003664 + l1_2*0.8606354375 + l1_3*0.9184846912 + l1_4*-0.8531172267)
l2_1 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0394076437 + l1_1*-0.4720374911 + l1_2*0.2900968524 + l1_3*1.0653326022 + l1_4*0.3000188806)
l2_2 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.559307785 + l1_1*-0.9353655177 + l1_2*1.2133832962 + l1_3*0.1952686024 + l1_4*0.8552068166)
l2_3 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.4293220754 + l1_1*0.8484259409 + l1_2*-0.7154087313 + l1_3*0.1102971055 + l1_4*0.2279392724)
l2_4 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.9111779155 + l1_1*0.2801691115 + l1_2*0.0039982713 + l1_3*-0.5648257117 + l1_4*0.3281705155)
l2_5 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.2963954503 + l1_1*0.4046532178 + l1_2*0.2460580977 + l1_3*0.6608675819 + l1_4*-0.8732022547)
l2_6 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.8810811932 + l1_1*0.6903706878 + l1_2*-0.5953059103 + l1_3*-0.3084040686 + l1_4*-0.4038498853)
l2_7 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.5687101164 + l1_1*0.2736758588 + l1_2*-0.2217360382 + l1_3*0.8742950972 + l1_4*0.2997583987)
l2_8 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.0708459913 + l1_1*0.8221730616 + l1_2*-0.7213265567 + l1_3*-0.3810462836 + l1_4*0.0503867753)
l2_9 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.4880140595 + l1_1*0.9466627196 + l1_2*1.0163097961 + l1_3*-0.9500386514 + l1_4*-0.6341709382)
l2_10 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.3402207103 + l1_1*0.0013395288 + l1_2*3.4813009133 + l1_3*-0.8636814677 + l1_4*41.3171047132)
l2_11 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.2388217292 + l1_1*-0.6520886912 + l1_2*0.3508321737 + l1_3*0.6640560714 + l1_4*1.5936220597)
l2_12 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.1800525171 + l1_1*-0.2620989752 + l1_2*0.056675277 + l1_3*-0.5045395315 + l1_4*0.2732553554)
l2_13 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.7776331454 + l1_1*0.1895231137 + l1_2*0.5384918862 + l1_3*0.093711904 + l1_4*-0.3725627758)
l2_14 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3181583022 + l1_1*0.2467979854 + l1_2*0.4341718676 + l1_3*-0.7277619935 + l1_4*0.1799381758)
l2_15 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.5558227731 + l1_1*0.3666152536 + l1_2*0.1538243225 + l1_3*-0.8915928174 + l1_4*-0.7659355684)
l2_16 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6111516061 + l1_1*-0.5459495224 + l1_2*-0.5724238425 + l1_3*-0.8553500765 + l1_4*-0.8696190472)
l2_17 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6843667454 + l1_1*0.408652181 + l1_2*-0.8830470112 + l1_3*-0.8602324935 + l1_4*0.1135462621)
l2_18 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.1569048216 + l1_1*-1.4643247888 + l1_2*0.5557152813 + l1_3*1.0482791924 + l1_4*1.4523116833)
l2_19 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.5207514017 + l1_1*-0.2734444192 + l1_2*-0.3328660936 + l1_3*-0.7941515963 + l1_4*-0.3536051491)
l2_20 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.4097807954 + l1_1*0.3198619826 + l1_2*0.461681627 + l1_3*-0.1135575498 + l1_4*0.7103339851)
l2_21 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.8725014237 + l1_1*-1.0312091401 + l1_2*0.2267643037 + l1_3*-0.6814258121 + l1_4*0.7524828703)
l2_22 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3986855003 + l1_1*0.4962556631 + l1_2*-0.7330224516 + l1_3*0.7355772164 + l1_4*0.3180141739)
l2_23 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-1.083080442 + l1_1*1.8752543187 + l1_2*0.3623326265 + l1_3*-0.348145191 + l1_4*0.1977935038)
l2_24 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0291290625 + l1_1*0.0612906199 + l1_2*0.1219696687 + l1_3*-1.0273685429 + l1_4*0.0872219768)
l2_25 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.931791094 + l1_1*-0.313753684 + l1_2*-0.3028724837 + l1_3*0.7387076712 + l1_4*0.3806140391)
l2_26 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.2630619402 + l1_1*-1.9827996702 + l1_2*-0.7741413496 + l1_3*0.1262957444 + l1_4*0.2248777886)
l2_27 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.2666322362 + l1_1*-1.124654664 + l1_2*0.7288282621 + l1_3*-0.1384289204 + l1_4*0.2395966188)
l2_28 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6611845175 + l1_1*0.0466048937 + l1_2*-0.1980999993 + l1_3*0.8152350927 + l1_4*0.0032723211)
l2_29 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3150344751 + l1_1*0.1391754608 + l1_2*0.5462816249 + l1_3*-0.7952302364 + l1_4*-0.7520712378)
l2_30 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0576916066 + l1_1*0.3678415302 + l1_2*0.6802537378 + l1_3*1.1437036331 + l1_4*-0.8637405666)
l2_31 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.7016273068 + l1_1*0.3978601709 + l1_2*0.3157049654 + l1_3*-0.2528455662 + l1_4*-0.8614146703)
l2_32 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.1741126834 + l1_1*-1.4046408959 + l1_2*1.2914477803 + l1_3*0.9904052964 + l1_4*-0.6980155826)
l3_0 = PineActivationFunctionTanh(l2_0*-0.1366382003 + l2_1*0.8161960822 + l2_2*-0.9458773183 + l2_3*0.4692969576 + l2_4*0.0126710629 + l2_5*-0.0403001012 + l2_6*-0.0116244898 + l2_7*-0.4874816289 + l2_8*-0.6392241448 + l2_9*-0.410338398 + l2_10*-0.1181027081 + l2_11*0.1075562037 + l2_12*-0.5948728252 + l2_13*0.5593677345 + l2_14*-0.3642935247 + l2_15*-0.2867603217 + l2_16*0.142250271 + l2_17*-0.0535698019 + l2_18*-0.034007685 + l2_19*-0.3594532426 + l2_20*0.2551095195 + l2_21*0.4214344983 + l2_22*0.8941621336 + l2_23*0.6283377368 + l2_24*-0.7138020667 + l2_25*-0.1426738249 + l2_26*0.172671223 + l2_27*0.0714824385 + l2_28*-0.3268182144 + l2_29*-0.0078989755 + l2_30*-0.2032828145 + l2_31*-0.0260631534 + l2_32*0.4918037012)
buying = l3_0 > 0 ? true : l3_0 < -0 ? false : buying[1]
hline(0, title="base line")
//bgcolor(l3_0 > 0.0014 ? green : l3_0 < -0.0014 ? red : gray, transp=20)
bgcolor(buying ? green : red, transp=20)
plot(l3_0, color=silver, style=area, transp=75)
plot(l3_0, color=aqua, title="prediction")
longCondition = buying
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
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if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)