Stratégie quantitative basée sur le point d'interception de la régression linéaire

Aperçu

Cette stratégie utilise la technique de la régression linéaire pour calculer les points d’interruption de la régression linéaire et les utiliser comme signaux d’achat et de vente pour construire une stratégie de négociation quantitative. Cette stratégie analyse la séquence temporelle des prix des actions, forme une ligne de tendance de régression linéaire et utilise les points d’interruption de la régression linéaire pour déterminer si le prix est surestimé ou sous-estimé, afin de générer des transactions de signaux.

Principe de stratégie

L’interruption de régression linéaire indique la valeur prévue de la valeur Y lorsque la série de temps X est égale à 0 (souvent le prix). La stratégie préconise le paramètre Length, avec le cours de clôture comme séquence de source, pour calculer l’interruption de régression linéaire du jour le plus récent de Length (xLRI). Lorsque le cours de clôture est supérieur au xLRI, faire plus; lorsque le cours de clôture est inférieur au xLRI, faire vide.

La formule de calcul est la suivante:

xX = Length *(Length - 1)* 0.5  
xDivisor = xX *xX - Length* Length *(Length - 1) *(2 * Length - 1) / 6
xXY = Σ(i *收盘价[i]),i从0到Length-1  
xSlope = (Length *xXY - xX* Σ(收盘价, Length))/ xDivisor
xLRI = (Σ(收盘价, Length) - xSlope * xX) / Length

Par ce calcul, on obtient le point d’interruption de régression linéaire xLRI du jour de Longitude le plus récent. La stratégie détermine les hauts et les bas des prix et génère un signal de transaction.

Avantages stratégiques

Cette stratégie présente les avantages suivants:

1. La régression linéaire est utilisée pour la prévision des prix et la détermination des tendances.
2. Le modèle est simple, facile à comprendre et à mettre en œuvre.
3. Les paramètres personnalisables sont adaptés à la longueur.

Les risques et les solutions

Cette stratégie présente aussi des risques:

1. La simulation de régression linéaire est une simulation statistique basée uniquement sur des données historiques, avec une capacité limitée à prédire les tendances futures des prix.
2. Les résultats de la régression linéaire peuvent être invalidés si les fondamentaux de l’entreprise changent de manière significative.
3. Le paramètre Length est mal réglé, ce qui peut entraîner une suradaptation.

La réponse:

1. Le paramètre Length doit être raccourci de manière appropriée pour éviter une suradaptation.
2. Attention aux changements fondamentaux de l’entreprise et, si nécessaire, intervention manuelle pour fermer les positions.
3. L’utilisation du paramètre d’adaptation Length, qui s’adapte dynamiquement aux conditions du marché.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

Cette stratégie peut également être optimisée dans les domaines suivants:

1. Il a ajouté des mécanismes de prévention des pertes pour contrôler les pertes individuelles.
2. La stabilité est améliorée par la combinaison d’autres indicateurs pour former une stratégie de portefeuille.
3. Ajoutez des paramètres qui s’adaptent au module d’optimisation et permettent aux paramètres de Longueur de changer de manière dynamique.
4. L’ajout d’un module de contrôle de position pour prévenir les transactions excessives.

Résumer

Cette stratégie est basée sur des points d’interruption de régression linéaire pour construire une stratégie de trading quantitatif simple. Dans l’ensemble, la stratégie a une certaine valeur économique, mais il y a aussi des risques à prendre en compte.