ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia es un sistema de comercio cuantitativo basado en regresión multifactorial y bandas de precios dinámicas. La lógica central es predecir las tendencias de precios a través de un modelo de regresión multifactorial, que combina múltiples factores del mercado como el dominio de BTC, el volumen comercial y los precios rezagados para construir bandas de precios superiores e inferiores para la generación de señales. La estrategia integra múltiples módulos de gestión de riesgos, como filtrado de valores atípicos, gestión dinámica de posiciones y stop loss móvil. Es un sistema de negociación completo y sólido.
Principio de estrategia
La estrategia incluye principalmente los siguientes componentes básicos:
- Módulo de predicción de regresión: utilice el modelo de regresión lineal multifactorial para predecir precios. Los factores incluyen el dominio de BTC, el volumen comercial, los términos de retraso de precios, los términos de interacción, etc. Se calcula el coeficiente beta de cada factor para medir su impacto en el precio.
- Bandas de precios dinámicas: construya bandas de precios superiores e inferiores basadas en precios previstos y desviaciones estándar residuales para identificar precios de sobrecompra y sobreventa.
- Generación de señales: Se genera una señal larga cuando el precio rompe la banda inferior y el RSI está sobrevendido; se genera una señal corta cuando el precio rompe la banda superior y el RSI está sobrecomprado.
- Gestión de riesgos: incluye filtrado de valores atípicos (método de puntuación Z), stop loss y take profit, stop loss móvil ATR y otros mecanismos de protección múltiple.
- Posición dinámica: ajusta dinámicamente el tamaño de la posición de apertura en función del ATR y la relación de riesgo preestablecida.
Ventajas estratégicas
- Integración multifactorial: considere exhaustivamente múltiples factores del mercado para proporcionar una perspectiva integral del mercado.
- Fuerte adaptabilidad: la banda de precios se ajustará dinámicamente de acuerdo con las fluctuaciones del mercado para adaptarse a diferentes entornos de mercado.
- Control de riesgos perfecto: la gestión de riesgos multinivel garantiza la seguridad de los fondos.
- Flexible y configurable: una gran cantidad de parámetros son ajustables, fáciles de optimizar según las diferentes características del mercado.
- Alta confiabilidad de la señal: Múltiples mecanismos de filtrado mejoran la calidad de la señal.
Riesgo estratégico
- Riesgo del modelo: los modelos de regresión se basan en datos históricos y pueden fallar cuando el mercado cambia drásticamente.
- Sensibilidad de los parámetros: muchos parámetros deben ajustarse cuidadosamente y una configuración incorrecta de los mismos afectará el rendimiento de la estrategia.
- Complejidad computacional: los cálculos multifactoriales son más complejos y pueden afectar el rendimiento en tiempo real.
- Dependencia del entorno del mercado: puede tener un mejor desempeño en mercados volátiles que en mercados con tendencia.
Dirección de optimización de la estrategia
- Optimización de la selección de factores: se pueden introducir más factores de mercado, como indicadores de sentimiento del mercado, datos en cadena, etc.
- Ajuste dinámico de parámetros: Desarrollar mecanismos de ajuste de parámetros adaptativos para mejorar la adaptabilidad de la estrategia.
- Mejora del aprendizaje automático: introducir métodos de aprendizaje automático para optimizar el modelo de predicción.
- Mejora del filtrado de señales: desarrollar más condiciones de filtrado de señales para mejorar la precisión.
- Integración de estrategias combinadas: úselo en combinación con otras estrategias para mejorar la estabilidad.
Resumir
Esta estrategia es un sistema de trading cuantitativo con una teoría sólida y un diseño perfecto. Predecir precios a través de modelos de regresión multifactorial, generar señales comerciales basadas en bandas de precios dinámicas y estar equipado con un mecanismo integral de gestión de riesgos. La estrategia es altamente adaptable y configurable y es adecuada para diversos entornos de mercado. Se espera que mediante la optimización y mejora continuas, esta estrategia logre rendimientos estables en el comercio real.
Código Fuente de la Estrategia
/*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")