गति का पता लगाने अनुकूलन सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-11 16:41:27
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अवलोकन

यह रणनीति मूल्य और लिफाफा बैंड के बीच क्रॉसओवर स्थितियों को ट्रैक करके कम खरीदने और उच्च बेचने के ट्रेडिंग संकेत उत्पन्न करने के लिए नादाराया-वॉटसन कर्नेल प्रतिगमन विधि के आधार पर एक गतिशील अस्थिरता लिफाफा बनाता है। एक गणितीय विश्लेषण ढांचे के साथ, रणनीति बाजार में बदलाव के लिए खुद को अनुकूलित कर सकती है।

रणनीति तर्क

रणनीति का मूल मूल्य के गतिशील लिफाफे की गणना करना है। सबसे पहले, एक कस्टम लुकबैक विंडो का उपयोग करके, यह एक चिकनी मूल्य अनुमान प्राप्त करने के लिए कीमत (करीब, उच्च, निम्न) के नादाराया-वॉटसन कर्नेल प्रतिगमन वक्र का निर्माण करता है। फिर यह एक कस्टम एटीआर लंबाई के आधार पर एटीआर की गणना करता है, और निकट और दूर के कारकों के साथ ऊपरी और निचले लिफाफे बैंड बनाता है। जब कीमत नीचे से लिफाफे में टूटती है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब कीमत ऊपर से लिफाफे से बाहर निकलती है, तो एक बिक्री संकेत ट्रिगर किया जाता है। कीमत और अस्थिरता से संबंधित सांख्यिकीय गुणों के बीच गतिशील संबंध को ट्रैक करके, रणनीति अपने व्यापार निर्णयों को अनुकूलनशील रूप से समायोजित करती है।

लाभ

  1. नियंत्रण योग्य मापदंडों के साथ गणितीय मॉडलों के आधार पर, ओवरफिटिंग की संभावना कम है।
  2. व्यापार के अवसरों को पकड़ने के लिए मूल्य और अस्थिरता के बीच गतिशील संबंध का लाभ उठाते हुए बाजार परिवर्तनों के अनुकूल।
  3. लॉग स्केल विभिन्न समय सीमाओं और विभिन्न अस्थिरता परिमाणों के साथ उपकरणों के साथ अच्छी तरह से काम करता है।
  4. रणनीति संवेदनशीलता को समायोजित करने के लिए अनुकूलन योग्य मापदंड।

जोखिम

  1. गणितीय मॉडलों की सैद्धांतिक प्रकृति, लाइव ट्रेडिंग में खराब प्रदर्शन कर सकती है।
  2. प्रमुख मापदंडों के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, अनुचित सेटिंग्स लाभप्रदता को नुकसान पहुंचा सकती हैं।
  3. समस्या के कारण कुछ व्यापारिक अवसरों को खोना पड़ सकता है।
  4. अत्यधिक अस्थिर बाजारों में झटके के लिए कमजोर।

उचित अनुकूलन, पर्याप्त बैकटेस्ट, प्रमुख कारकों को समझना और लाइव ट्रेडिंग में स्थिति का सावधानीपूर्वक आकार देने से इन जोखिमों को कम करने में मदद मिल सकती है।

सुधार की दिशाएँ

  1. सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए पैरामीटर को और अनुकूलित करें।
  2. स्वचालित रूप से इष्टतम मापदंडों का चयन करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों को लागू करें।
  3. कुछ बाजार वातावरण में रणनीति को सक्रिय करने के लिए फ़िल्टर जोड़ें।
  4. भ्रामक संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए अन्य संकेतक शामिल करें।
  5. विभिन्न गणितीय मॉडल एल्गोरिदम का प्रयास करें।

निष्कर्ष

रणनीति में सांख्यिकीय विश्लेषण और तकनीकी संकेतकों का विश्लेषण शामिल है ताकि मूल्य और अस्थिरता के बीच संबंधों को गतिशील रूप से ट्रैक करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न किए जा सकें। बाजार की स्थितियों और व्यक्तिगत जरूरतों के आधार पर मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है। कुल मिलाकर, ठोस सैद्धांतिक आधार के बावजूद, इसके वास्तविक प्रदर्शन को अभी भी आगे सत्यापन की आवश्यकता है। इसे सावधानीपूर्वक व्यवहार किया जाना चाहिए और सावधानीपूर्वक व्यापार किया जाना चाहिए।


/*backtest
start: 2022-12-04 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © Julien_Eche
//@version=5

strategy("Nadaraya-Watson Envelope Strategy", overlay=true, pyramiding=1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20)

// Helper Functions
getEnvelopeBounds(_atr, _nearFactor, _farFactor, _envelope) => 
    _upperFar = _envelope + _farFactor*_atr
    _upperNear = _envelope + _nearFactor*_atr
    _lowerNear = _envelope - _nearFactor*_atr
    _lowerFar = _envelope - _farFactor*_atr
    _upperAvg = (_upperFar + _upperNear) / 2
    _lowerAvg = (_lowerFar + _lowerNear) / 2 
    [_upperNear, _upperFar, _upperAvg, _lowerNear, _lowerFar, _lowerAvg]

customATR(length, _high, _low, _close) =>
    trueRange = na(_high[1])? math.log(_high)-math.log(_low) : math.max(math.max(math.log(_high) - math.log(_low), math.abs(math.log(_high) - math.log(_close[1]))), math.abs(math.log(_low) - math.log(_close[1])))
    ta.rma(trueRange, length)

customKernel(x, h, alpha, x_0) =>
    sumWeights = 0.0
    sumXWeights = 0.0
    for i = 0 to h
        weight = math.pow(1 + (math.pow((x_0 - i), 2) / (2 * alpha * h * h)), -alpha)
        sumWeights := sumWeights + weight
        sumXWeights := sumXWeights + weight * x[i]
    sumXWeights / sumWeights

// Custom Settings
customLookbackWindow = input.int(8, 'Lookback Window (Custom)', group='Custom Settings')
customRelativeWeighting = input.float(8., 'Relative Weighting (Custom)', step=0.25, group='Custom Settings')
customStartRegressionBar = input.int(25, "Start Regression at Bar (Custom)", group='Custom Settings')

// Envelope Calculations
customEnvelopeClose = math.exp(customKernel(math.log(close), customLookbackWindow, customRelativeWeighting, customStartRegressionBar))
customEnvelopeHigh = math.exp(customKernel(math.log(high), customLookbackWindow, customRelativeWeighting, customStartRegressionBar))
customEnvelopeLow = math.exp(customKernel(math.log(low), customLookbackWindow, customRelativeWeighting, customStartRegressionBar))
customEnvelope = customEnvelopeClose
customATRLength = input.int(60, 'ATR Length (Custom)', minval=1, group='Custom Settings')
customATR = customATR(customATRLength, customEnvelopeHigh, customEnvelopeLow, customEnvelopeClose)
customNearATRFactor = input.float(1.5, 'Near ATR Factor (Custom)', minval=0.5, step=0.25, group='Custom Settings')
customFarATRFactor = input.float(2.0, 'Far ATR Factor (Custom)', minval=1.0, step=0.25, group='Custom Settings')
[customUpperNear, customUpperFar, customUpperAvg, customLowerNear, customLowerFar, customLowerAvg] = getEnvelopeBounds(customATR, customNearATRFactor, customFarATRFactor, math.log(customEnvelopeClose))

// Colors
customUpperBoundaryColorFar = color.new(color.red, 60)
customUpperBoundaryColorNear = color.new(color.red, 80)
customBullishEstimatorColor = color.new(color.teal, 50)
customBearishEstimatorColor = color.new(color.red, 50)
customLowerBoundaryColorNear = color.new(color.teal, 80)
customLowerBoundaryColorFar = color.new(color.teal, 60)

// Plots
customUpperBoundaryFar = plot(math.exp(customUpperFar), color=customUpperBoundaryColorFar, title='Upper Boundary: Far (Custom)')
customUpperBoundaryAvg = plot(math.exp(customUpperAvg), color=customUpperBoundaryColorNear, title='Upper Boundary: Average (Custom)')
customUpperBoundaryNear = plot(math.exp(customUpperNear), color=customUpperBoundaryColorNear, title='Upper Boundary: Near (Custom)') 
customEstimationPlot = plot(customEnvelopeClose, color=customEnvelope > customEnvelope[1] ? customBullishEstimatorColor : customBearishEstimatorColor, linewidth=2, title='Custom Estimation')
customLowerBoundaryNear = plot(math.exp(customLowerNear), color=customLowerBoundaryColorNear, title='Lower Boundary: Near (Custom)')
customLowerBoundaryAvg = plot(math.exp(customLowerAvg), color=customLowerBoundaryColorNear, title='Lower Boundary: Average (Custom)') 
customLowerBoundaryFar = plot(math.exp(customLowerFar), color=customLowerBoundaryColorFar, title='Lower Boundary: Far (Custom)')

// Fills
fill(customUpperBoundaryFar, customUpperBoundaryAvg, color=customUpperBoundaryColorFar, title='Upper Boundary: Farmost Region (Custom)')
fill(customUpperBoundaryNear, customUpperBoundaryAvg, color=customUpperBoundaryColorNear, title='Upper Boundary: Nearmost Region (Custom)')
fill(customLowerBoundaryNear, customLowerBoundaryAvg, color=customLowerBoundaryColorNear, title='Lower Boundary: Nearmost Region (Custom)')
fill(customLowerBoundaryFar, customLowerBoundaryAvg, color=customLowerBoundaryColorFar, title='Lower Boundary: Farmost Region (Custom)')


longCondition = ta.crossover(close, customEnvelopeLow)
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

exitLongCondition = ta.crossover(customEnvelopeHigh, close)
if (exitLongCondition)
    strategy.close("Buy")


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