रैखिक प्रतिगमन अवरोधन बिंदु पर आधारित मात्रात्मक रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति में एक रैखिक प्रतिगमन तकनीक का उपयोग किया गया है, जो रैखिक प्रतिगमन के अवरोध बिंदुओं की गणना करता है और इसे एक खरीद और बिक्री संकेत के रूप में उपयोग करता है, ताकि एक मात्रात्मक व्यापार रणनीति का निर्माण किया जा सके। यह रणनीति स्टॉक की कीमतों की समय श्रृंखला का विश्लेषण करके, एक रैखिक प्रतिगमन की प्रवृत्ति रेखा को फिट करती है, और रैखिक प्रतिगमन के अवरोध बिंदुओं का उपयोग करके यह निर्धारित करती है कि क्या कीमत अधिक या कम है, ताकि सिग्नल ट्रेड उत्पन्न हो सके।
रणनीति सिद्धांत
एक रैखिक रिवर्स अवरोधक एक पूर्वानुमानित मूल्य को दर्शाता है जब समय श्रृंखला X का मान 0 होता है और Y का मान (आमतौर पर मूल्य) । रणनीति पूर्व-सेटिंग पैरामीटर लेंथ को स्रोत अनुक्रम के रूप में समापन मूल्य के साथ गणना करती है, जो हाल ही में लेंथ दिन के लिए रैखिक रिवर्स अवरोधक है (xLRI) । जब समापन मूल्य xLRI से अधिक होता है, तो अधिक होता है; जब समापन मूल्य xLRI से कम होता है, तो खाली होता है।
गणना के लिए सूत्र इस प्रकार है:
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
इस तरह की गणना के माध्यम से, हाल ही में Length दिन के लिए एक रैखिक वापसी अवरोध बिंदु xLRI प्राप्त किया जा सकता है। रणनीति मूल्य के उच्च या निम्न को निर्धारित करती है, जिससे व्यापार संकेत उत्पन्न होता है।
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति के निम्नलिखित फायदे हैं:
- रैखिक रिग्रेशन तकनीक का उपयोग करते हुए, कीमतों की कुछ पूर्वानुमान क्षमता और प्रवृत्ति का आकलन करने की क्षमता है।
- कम पैरामीटर, मॉडल सरल, समझने और लागू करने में आसान।
- अनुकूलन योग्य पैरामीटर Length adaptive नीति लचीलापन को समायोजित करना
जोखिम और समाधान
इस रणनीति के कुछ जोखिम भी हैं:
- रैखिक रिग्रेशन सिमुलेशन केवल ऐतिहासिक डेटा पर आधारित सांख्यिकीय सिमुलेशन है और भविष्य के मूल्य आंदोलन की भविष्यवाणी करने की सीमित क्षमता रखता है।
- यदि कंपनी के बुनियादी ढांचे में कोई बड़ा परिवर्तन होता है, तो रैखिक रिवर्स मिलान के परिणाम अमान्य हो सकते हैं।
- Longth पैरामीटर को गलत तरीके से सेट करने से ओवरफिट हो सकता है.
क्या करें?
- लंबाई को ठीक से छोटा करें ताकि ओवरफिट न हो।
- कंपनी के मूलभूत परिवर्तनों पर ध्यान दें, यदि आवश्यक हो तो स्थिति को बंद करने के लिए मैन्युअल हस्तक्षेप करें।
- बाजार की स्थिति के अनुसार गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए अनुकूलनशील पैरामीटर लेंथ का उपयोग करें।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस नीति को निम्नलिखित पहलुओं से भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
- व्यक्तिगत नुकसान को नियंत्रित करने के लिए रोकथाम तंत्र को बढ़ाएं।
- अन्य संकेतकों के साथ संयोजन में, स्थिरता बढ़ाने के लिए एक समग्र रणनीति तैयार करें।
- लंबाई मापदंडों को गतिशील रूप से बदलने के लिए अनुकूलन मॉड्यूल को अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर जोड़ें।
- अधिक से अधिक लेनदेन को रोकने के लिए एक स्थिति नियंत्रण मॉड्यूल जोड़ा गया।
संक्षेप
इस रणनीति में एक सरल मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति का निर्माण किया गया है, जो एक रैखिक रिवर्स इंटरसेप्टर पर आधारित है। कुल मिलाकर, इस रणनीति में कुछ आर्थिक मूल्य है, लेकिन कुछ जोखिमों के बारे में भी ध्यान देने की आवश्यकता है। निरंतर अनुकूलन के माध्यम से, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाने की उम्मीद है।
/*backtest
start: 2023-11-28 00:00:00
end: 2023-12-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 21/03/2018
// Linear Regression Intercept is one of the indicators calculated by using the
// Linear Regression technique. Linear regression indicates the value of the Y
// (generally the price) when the value of X (the time series) is 0. Linear
// Regression Intercept is used along with the Linear Regression Slope to create
// the Linear Regression Line. The Linear Regression Intercept along with the Slope
// creates the Regression line.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Line Regression Intercept Backtest", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
xSeria = input(title="Source", defval=close)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xX = Length * (Length - 1) * 0.5
xDivisor = xX * xX - Length * Length * (Length - 1) * (2 * Length - 1) / 6
xXY = 0
for i = 0 to Length-1
xXY := xXY + (i * xSeria[i])
xSlope = (Length * xXY - xX * sum(xSeria, Length)) / xDivisor
xLRI = (sum(xSeria, Length) - xSlope * xX) / Length
pos = iff(close > xLRI, 1,
iff(close < xLRI, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xLRI, color=blue, title="LRI")