ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah sistem pelacakan tren berparameter adaptif yang didasarkan pada algoritma pembelajaran mesin K-nearest ((KNN)). Strategi ini secara dinamis menyesuaikan parameter pelacakan tren melalui algoritma KNN, yang digabungkan dengan pergerakan rata-rata untuk menghasilkan sinyal perdagangan. Sistem ini dapat secara otomatis menyesuaikan parameter strategi sesuai dengan perubahan lingkungan pasar, meningkatkan fleksibilitas dan stabilitas strategi. Strategi ini menggunakan metode pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan strategi pelacakan tren tradisional, merupakan kombinasi teknologi dalam bidang investasi kuantitatif dengan inovasi.
Prinsip Strategi
Prinsip inti dari strategi ini adalah menggunakan algoritma KNN untuk menganalisis data harga historis dan memprediksi pergerakan harga dengan menghitung kesamaan antara keadaan pasar saat ini dengan data historis. Langkah-langkah implementasi spesifiknya adalah sebagai berikut:
- Tetapkan ukuran jendela observasi dan nilai K untuk mengumpulkan data harga historis untuk membentuk vektor karakteristik
- Perhitungan jarak dalam bentuk eropa antara urutan harga saat ini dan data historis
- Pilih K urutan harga historis yang paling mirip sebagai sampel terdekat
- Analisis perubahan harga berikutnya dari sampel K ini
- Menggabungkan moving average untuk menghasilkan sinyal perdagangan berdasarkan perubahan harga rata-rata dari sampel berdekatan Ketika harga rata-rata dari K sampel berdekatan berubah positif dan harga saat ini berada di atas rata-rata bergerak, sistem menghasilkan sinyal multipel; sebaliknya, menghasilkan sinyal kosong.
Keunggulan Strategis
- Adaptif: Algoritma KNN dapat menyesuaikan parameter secara otomatis sesuai dengan perubahan lingkungan pasar, sehingga strategi memiliki kemampuan beradaptasi yang lebih kuat
- Analisis multi-dimensi: menggabungkan algoritma pembelajaran mesin dan indikator teknis untuk memberikan perspektif analisis pasar yang lebih komprehensif
- Pengendalian risiko yang wajar: Mengurangi dampak sinyal palsu dengan menggunakan moving average sebagai konfirmasi tambahan
- Kejelasan Logika Perhitungan: Proses pelaksanaan strategi transparan, mudah dipahami dan dioptimalkan
- Fleksibilitas parameter: parameter seperti K-value dan ukuran jendela dapat disesuaikan dengan kondisi pasar yang berbeda
Risiko Strategis
- Kompleksitas komputasi yang tinggi: Algoritma KNN membutuhkan banyak data historis yang dapat mempengaruhi efektivitas pelaksanaan kebijakan
- Sensitivitas parameter: K-value dan pilihan ukuran jendela memiliki pengaruh penting terhadap kinerja kebijakan
- Ketergantungan pada kondisi pasar: dalam kondisi pasar yang sangat bergejolak, nilai acuan dari kesamaan historis dapat menurun
- Risiko over-fitting: Terlalu banyak mengandalkan data historis dapat menyebabkan strategi over-fitting
- Risiko keterlambatan: Mungkin ada keterlambatan sinyal karena perlu mengumpulkan data historis yang cukup
Arah optimasi strategi
- Optimasi teknik fitur:
- Menambahkan lebih banyak indikator teknis sebagai fitur
- Memperkenalkan indikator sentimen pasar
- Metode Standardisasi Optimasi Karakteristik
- Meningkatkan efisiensi algoritma:
- Mengoptimalkan pencarian dekat dengan menggunakan struktur data seperti pohon KD
- Menerapkan komputasi paralel
- Optimalkan penyimpanan dan akses data
- Pengendalian risiko yang lebih kuat:
- Tambahkan mekanisme stop loss dan take profit
- Memperkenalkan filter volatilitas
- Desain Sistem Manajemen Posisi Dinamis
- Optimasi parameter:
- Membuat pilihan K-value adaptif
- Mengatur ukuran jendela pengamatan secara dinamis
- Mengoptimalkan siklus moving average
- Peningkatan mekanisme pembuatan sinyal:
- Sistem penilaian intensitas sinyal diperkenalkan
- Desain mekanisme pengesahan sinyal
- Optimalkan waktu masuk dan keluar
Meringkaskan
Strategi ini secara inovatif menerapkan algoritma KNN dalam perdagangan pelacakan tren, mengoptimalkan strategi analisis teknis tradisional melalui metode pembelajaran mesin. Strategi ini memiliki kemampuan beradaptasi dan fleksibilitas yang kuat, dapat menyesuaikan parameter sesuai dengan dinamika lingkungan pasar. Meskipun ada risiko seperti kompleksitas komputasi yang tinggi dan sensitivitas parameter, namun dengan langkah-langkah pengoptimalan dan pengendalian risiko yang masuk akal, strategi ini masih memiliki nilai aplikasi yang baik.
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Trend Following Strategy with KNN", overlay=true,commission_value=0.03,currency='USD', commission_type=strategy.commission.percent,default_qty_type=strategy.cash)
// Input parameters
k = input.int(5, title="K (Number of Neighbors)", minval=1) // Number of neighbors for KNN algorithm
window_size = input.int(20, title="Window Size", minval=1) // Window size for feature vector calculation
ma_length = input.int(50, title="MA Length", minval=1) // Length of the moving average
// Calculate moving average
ma = ta.sma(close, ma_length)
// Initialize variables
var float[] features = na
var float[] distances = na
var int[] nearest_neighbors = na
if bar_index >= window_size - 1 // Ensure there is enough historical data
features := array.new_float(0) // Keep only the current window data
for i = 0 to window_size - 1
array.push(features, close[i])
// Calculate distances
distances := array.new_float(0) // Clear the array for each calculation
for i = 0 to window_size - 1 // Calculate the distance between the current price and all prices in the window
var float distance = 0.0
for j = 0 to window_size - 1
distance += math.pow(close[j] - array.get(features, j), 2)
distance := math.sqrt(distance)
array.push(distances, distance)
// Find the nearest neighbors
if array.size(distances) > 0 and array.size(distances) >= k
nearest_neighbors := array.new_int(0)
for i = 0 to k - 1
var int min_index = -1
var float min_distance = na
for j = 0 to array.size(distances) - 1
if na(min_distance) or array.get(distances, j) < min_distance
min_index := j
min_distance := array.get(distances, j)
if min_index != -1
array.push(nearest_neighbors, min_index)
array.remove(distances, min_index) // Remove the processed neighbor
// Calculate the average price change of the neighbors
var float average_change = 0.0
if array.size(nearest_neighbors) > 0
for i = 0 to array.size(nearest_neighbors) - 1
var int index = array.get(nearest_neighbors, i)
// Ensure index + 1 is within range
if index + 1 < bar_index
average_change += (close[index] - close[index + 1])
average_change := average_change / array.size(nearest_neighbors)
// Generate trading signals
if average_change > 0 and close > ma
strategy.entry("Long", strategy.long)
else if average_change < 0 and close < ma
strategy.entry("Short", strategy.short)