Stratégie de trading quantitative basée sur le filtrage de Kalman et la régression moyenne

Aperçu

La stratégie utilise l’idée des ondes de Carman et de la régression des valeurs moyennes pour capturer les fluctuations anormales à court terme des prix des actions et permettre des transactions orientées vers les actions. La stratégie établit d’abord un modèle de ratio de prix des actions par rapport à l’indice du marché, puis utilise la technique des ondes de Carman pour la prévision et la fluctuation du rapport. La stratégie génère des transactions lorsque le ratio s’écarte du niveau normal.

Principe de stratégie

L’idée centrale de cette stratégie est de créer un modèle de ratio entre le prix de l’action elle-même et le prix de l’indice du marché. Ce ratio peut refléter le niveau de prix d’une action par rapport au marché global.

Pour lisser les signaux de taux, la stratégie utilise l’algorithme de filtrage de l’onde de Carman. Les ondes de Carman pondèrent les valeurs observées réelles du taux par rapport aux valeurs prévues, mettant à jour les prévisions du taux en temps réel.

En outre, la stratégie prend en compte le facteur volume. Un véritable signal de transaction n’est généré que lorsque le volume de transactions est élevé, ce qui évite certaines transactions erronées.

Analyse des forces stratégiques

Le plus grand avantage de cette stratégie est qu’elle utilise l’algorithme de fluctuation de Karmann pour effectuer des fluctuations et des prévisions efficaces du ratio de prix. Par rapport aux modèles de simple régression de la moyenne, les fluctuations de Karmann sont mieux capables de refléter les changements dynamiques des prix, en particulier lorsque les prix fluctuent fortement. Cela permet à la stratégie de détecter les anomalies de prix en temps opportun et de générer des signaux de négociation précis.

Deuxièmement, la combinaison des volumes de transactions renforce également l’applicabilité pratique de la stratégie. Un filtrage raisonnable du volume de transactions aide à éviter certains signaux erronés et à réduire les coûts de transaction inutiles.

Dans l’ensemble, la stratégie a réussi à combiner plusieurs techniques, telles que la fluctuation de Kallmann, la régression de la moyenne et l’analyse du volume des transactions, pour former une stratégie de trading quantitatif relativement robuste.

Analyse stratégique des risques

Bien que cette stratégie soit parfaite en théorie et en technique, il existe des risques potentiels qui méritent d’être pris en compte dans la pratique.

Tout d’abord, il y a le risque du modèle. Certains paramètres clés du modèle de filtrage de Kármán, tels que le décalage de bruit de processus, le décalage de bruit d’observation, etc., doivent être estimés en fonction des données historiques. Si l’estimation est inexacte ou si le contexte du marché change considérablement, cela entraînera un écart dans les prévisions du modèle.

Ensuite, il y a le risque de coût de glissement. Les transactions fréquentes génèrent plus de coût de glissement, ce qui réduit les gains stratégiques. L’optimisation des paramètres et le filtrage du volume des transactions peuvent réduire les transactions inutiles dans une certaine mesure.

Enfin, il y a un certain risque systémique de marché à suivre un indice de marché comme référence. Lorsque le marché dans son ensemble est très volatile, il peut y avoir des anomalies dans le rapport des prix des actions individuelles par rapport au marché. Dans ce cas, la stratégie donne le mauvais signal.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

La stratégie a également de la place pour d’autres optimisations:

1. L’utilisation de modèles d’apprentissage en profondeur plus sophistiqués pour adapter et prédire les ratios de prix améliore la précision et la robustesse des modèles.

2. Optimisation des règles de filtrage du volume des transactions, permettant un réglage plus dynamique et plus intelligent des seuils de volume des transactions.

3. Tester différents indices de marché comme référence stratégique, en choisissant des indices moins volatiles et plus stables. Cela peut réduire l’impact du risque systémique sur le marché.

4. En combinant l’analyse des fondamentaux d’une action, on évite de négocier des actions dont les fondamentaux se détériorent de manière significative. Cela permet de trier les meilleurs titres de qualité.

5. L’utilisation de données intraday à haute fréquence pour le suivi et l’optimisation des stratégies peut améliorer la performance en direct des stratégies.

Résumer

La stratégie utilise avec succès le modèle d’onde de Kalman pour capturer les fluctuations anormales à court terme des prix des actions. L’introduction de signaux de volume de transaction a également renforcé la pratique de la stratégie. Bien qu’il existe encore un certain risque de modèle et de marché, il s’agit d’une stratégie de trading quantitatif très prometteuse.