बहु-कारक प्रतिगमन और गतिशील मूल्य बैंड रणनीति पर आधारित मात्रात्मक व्यापार प्रणाली

RSI ATR BETA SMA
निर्माण तिथि: 2025-01-17 15:57:53 अंत में संशोधित करें: 2025-01-17 15:57:53
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बहु-कारक प्रतिगमन और गतिशील मूल्य बैंड रणनीति पर आधारित मात्रात्मक व्यापार प्रणाली

अवलोकन

यह रणनीति बहु-कारक प्रतिगमन और गतिशील मूल्य बैंड पर आधारित एक मात्रात्मक व्यापार प्रणाली है। मुख्य तर्क एक बहु-कारक प्रतिगमन मॉडल के माध्यम से मूल्य प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करना है, जो सिग्नल उत्पादन के लिए ऊपरी और निचले मूल्य बैंड का निर्माण करने के लिए बीटीसी प्रभुत्व, ट्रेडिंग वॉल्यूम और विलंबित कीमतों जैसे कई बाजार कारकों को जोड़ता है। यह रणनीति कई जोखिम प्रबंधन मॉड्यूल जैसे आउटलायर फ़िल्टरिंग, डायनेमिक पोज़िशन मैनेजमेंट और मूविंग स्टॉप लॉस को एकीकृत करती है। यह एक व्यापक और मज़बूत ट्रेडिंग सिस्टम है।

रणनीति सिद्धांत

रणनीति में मुख्य रूप से निम्नलिखित मुख्य घटक शामिल हैं:

  1. प्रतिगमन भविष्यवाणी मॉड्यूल: कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए बहु-कारक रैखिक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करें। कारकों में बीटीसी प्रभुत्व, ट्रेडिंग वॉल्यूम, मूल्य अंतराल शर्तें, इंटरैक्शन शर्तें आदि शामिल हैं। प्रत्येक कारक के बीटा गुणांक की गणना कीमत पर उसके प्रभाव को मापने के लिए की जाती है।
  2. गतिशील मूल्य बैंड: अतिखरीदी और अतिबिक्री कीमतों की पहचान करने के लिए पूर्वानुमानित कीमतों और अवशिष्ट मानक विचलन के आधार पर ऊपरी और निचले मूल्य बैंड का निर्माण करें।
  3. सिग्नल जनरेशन: जब कीमत निचले बैंड को तोड़ती है और RSI ओवरसोल्ड होता है, तो एक लॉन्ग सिग्नल उत्पन्न होता है; जब कीमत ऊपरी बैंड को तोड़ती है और RSI ओवरबॉट होता है, तो एक शॉर्ट सिग्नल उत्पन्न होता है।
  4. जोखिम प्रबंधन: इसमें आउटलाइअर फ़िल्टरिंग (Z स्कोर विधि), स्टॉप लॉस और टेक प्रॉफिट, एटीआर मूविंग स्टॉप लॉस और अन्य बहु सुरक्षा तंत्र शामिल हैं।
  5. गतिशील स्थिति: एटीआर और पूर्व निर्धारित जोखिम अनुपात के आधार पर प्रारंभिक स्थिति के आकार को गतिशील रूप से समायोजित करें।

रणनीतिक लाभ

  1. बहु-कारक एकीकरण: एक व्यापक बाजार परिप्रेक्ष्य प्रदान करने के लिए कई बाजार कारकों पर व्यापक रूप से विचार करें।
  2. मजबूत अनुकूलनशीलता: विभिन्न बाजार परिवेशों के अनुकूल होने के लिए मूल्य बैंड को बाजार में उतार-चढ़ाव के अनुसार गतिशील रूप से समायोजित किया जाएगा।
  3. उत्तम जोखिम नियंत्रण: बहु-स्तरीय जोखिम प्रबंधन निधियों की सुरक्षा सुनिश्चित करता है।
  4. लचीला और विन्यास योग्य: बड़ी संख्या में पैरामीटर समायोज्य हैं, विभिन्न बाजार विशेषताओं के अनुसार अनुकूलन करना आसान है।
  5. उच्च सिग्नल विश्वसनीयता: एकाधिक फ़िल्टरिंग तंत्र सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार करते हैं।

रणनीतिक जोखिम

  1. मॉडल जोखिम: प्रतिगमन मॉडल ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर होते हैं और बाजार में भारी परिवर्तन होने पर विफल हो सकते हैं।
  2. पैरामीटर संवेदनशीलता: कई पैरामीटरों को सावधानीपूर्वक समायोजित करने की आवश्यकता होती है, और अनुचित पैरामीटर सेटिंग रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित करेगी।
  3. गणना संबंधी जटिलता: बहु-कारक गणनाएं अधिक जटिल होती हैं और वास्तविक समय के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती हैं।
  4. बाजार के वातावरण पर निर्भरता: ट्रेंडिंग बाजारों की तुलना में अस्थिर बाजारों में बेहतर प्रदर्शन हो सकता है।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. कारक चयन अनुकूलन: अधिक बाजार कारकों को शामिल किया जा सकता है, जैसे बाजार भावना संकेतक, ऑन-चेन डेटा, आदि।
  2. गतिशील पैरामीटर समायोजन: रणनीति अनुकूलनशीलता में सुधार के लिए अनुकूली पैरामीटर समायोजन तंत्र विकसित करना।
  3. मशीन लर्निंग संवर्द्धन: पूर्वानुमान मॉडल को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का परिचय दें।
  4. सिग्नल फ़िल्टरिंग संवर्द्धन: सटीकता में सुधार के लिए अधिक सिग्नल फ़िल्टरिंग स्थितियाँ विकसित करें।
  5. संयोजन रणनीति एकीकरण: स्थिरता में सुधार के लिए अन्य रणनीतियों के साथ संयोजन में उपयोग करें।

संक्षेप

यह रणनीति ठोस सिद्धांत और उत्तम डिजाइन के साथ एक मात्रात्मक व्यापार प्रणाली है। बहु-कारक प्रतिगमन मॉडल के माध्यम से कीमतों की भविष्यवाणी करें, गतिशील मूल्य बैंड के आधार पर व्यापारिक संकेत उत्पन्न करें, और एक व्यापक जोखिम प्रबंधन तंत्र से लैस हों। यह रणनीति अत्यधिक अनुकूलनीय और विन्यास योग्य है तथा विभिन्न बाजार परिवेशों के लिए उपयुक्त है। निरंतर अनुकूलन और सुधार के माध्यम से, इस रणनीति से वास्तविक व्यापार में स्थिर रिटर्न प्राप्त होने की उम्मीद है।

रणनीति स्रोत कोड
/*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")