반전 및 선형 회귀 절편 조합 전략
개요
이 전략은 123 역전 전략과 선형 회귀 절단 전략을 결합하여 다인자 구동의 조합 거래 전략을 구현한다. 123 역전 전략은 최근 2 거래 날의 가격 관계를 판단하고, 스토흐 지표와 결합하여 역전 신호를 판단한다. 선형 회귀 절단 전략은 선형 회귀 분석을 사용하여 가격과 트렌드 라인의 관계를 판단하여 거래를 생성한다. 신호 두 가지 전략은 상호 검증하여 가짜 신호를 효과적으로 필터링 할 수 있다.
전략 원칙
123 역전 전략
이 전략은 다음과 같은 원칙에 기초하고 있습니다.
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만약 최근 2일간의 거래상 종결 가격의 관계가 오늘 종결 가격이 어제보다 높고, 스토흐의 빠른 선이 느린 선보다 낮다면, 보이스틱 반전 신호가 있다고 생각해야 합니다.
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만약 최근 2일간의 거래상 종결값의 관계가 오늘 종결값이 어제보다 낮고, 스토흐 패스트 라인이 느린 라인보다 높다면, 하향 반전 신호가 있다고 볼 수 있습니다.
판단의 규칙은 다음과 같습니다.
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오늘 종료 가격> 어제 종료 가격 및 Stoch 단선 <Stoch 느린 선 및 Stoch 단선>을 설정하면 구매 신호가 생성됩니다.
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오늘 종료 가격 < 어제 종료 가격 및 Stoch 단선> Stoch 느린 라인 및 Stoch 단선 < 설정한 경우, 판매 신호를 생성
이 전략은 스토흐의 K선 주기 길이를 계산하는 스토흐의 K선 평준화 주기 K소othing의 스토흐의 느린 선 평준화 주기 DL 길이를 계산하는 스토흐의 빠른 선 판단 임계 레벨을 설정하는 스토흐 지표 파라미터를 필요로 한다.
선형 회귀 절단 전략
이 전략은 선형 회귀 분석을 기반으로 가격과 선형 회귀 트렌드 라인의 관계를 판단하며, 판단 규칙은 다음과 같습니다.
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마감값이 선형 회귀 절단 거리보다 크면 구매 신호를 생성합니다.
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마감값이 선형 회귀 절단점보다 작으면 판매 신호를 생성합니다.
이 전략은 선형 회귀 주기 LengthLRI를 설정하고, 선형 회귀 입력 데이터 소스 xSeria。를 설정해야 한다.
조합 전략
이 조합 전략은 123 역전 전략과 선형 회귀 절단 전략의 구매/판매 신호를 동시에 충족시켜야 실제 거래 지시를 생성하여 가짜 신호를 효과적으로 제거하고 거래 효과를 향상시킬 수 있습니다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 다인자 드라이브, 효과적으로 가짜 신호를 제거, 신호 품질을 향상
두 가지 다른 유형의 전략을 결합하면, 두 가지 전략이 동시에 신호를 생성해야 실제 주문이 이루어집니다. 이 다중 인수 검증 메커니즘은 특정 전략에서 때때로 발생하는 잘못된 신호를 필터링하여 불필요한 거래를 줄이고 신호 품질을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
- 가격과 동향을 실시간으로 모니터링하여, 교도소에서 벗어날 수 있습니다.
선형 회귀 단점은 가격과 트렌드 라인의 관계를 실시간으로 반영할 수 있으며, 가격이 트렌드에서 크게 벗어났을 경우, 전략이 위치 방향을 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 적시에 손실을 막고, 역사적 추세에 갇히지 않도록 할 수 있습니다.
- 트렌드와 역전 거래 기회
선형 회귀 전략은 트렌드 매수점 식별에 더 능숙하다. 123 역전 전략은 역전점 식별에 집중한다. 두 가지 전략은 트렌드 거래와 역전 거래의 장점을 잘 결합 할 수 있다.
- 정책 매개 변수는 사용자 정의 최적화 조합
두 가지 전략 모두 특정 매개 변수를 사용자 정의 할 수 있으며, 다른 품종과 다른 추세에 따라 매개 변수를 최적화하여 조합 전략의 효과를 최적화 할 수 있습니다.
위험 분석
이 전략에는 다음과 같은 위험도 있습니다.
- 다인자 드라이브가 놓친 기회들
두 가지 전략의 거래 신호를 충족시켜야 하며, 단 하나의 전략에만 의존하여 수익을 얻을 수 있는 부분적인 기회를 놓치게 된다. 한 가지 전략의 효과가 약해지면, 전체 거래 효과에 영향을 미치게 된다.
- 선형 회귀는 지연되어 있습니다.
선형 회귀는 일정 역사 데이터를 계산해야 하며, 급격한 사건에 대한 실시간 반응을 할 수 없으며, 일정 지연성이 존재한다. 가격이 급격히 상승하면, 선형 회귀 트렌드 라인이 일정 시간 조정되어야 하며, 이 기간 동안 잘못된 신호가 발생할 수 있다.
- 합리적인 변수 최적화가 필요합니다.
두 가지 전략 모두 적절한 매개 변수를 선택해야 하며, 특정 품종에 대해 독립적으로 매개 변수를 조정해야 할 수도 있다. 매개 변수가 잘못 선택되면 전략에 큰 영향을 줄 수 있다.
대응 위험은 다음과 같은 방법으로 줄일 수 있습니다.
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적절히 풀어 놓은 조합 신호 발동 조건, 너무 많은 기회를 놓치지 않도록
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트렌드 지표와 같은 대안적인 선형 회귀를 결합하여 더 실시간 트렌드 판단을 얻습니다.
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매개 변수 최적화 및 매개 변수 선택 효과를 향상시키는 기계 학습 방법
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 더욱 개선될 수 있습니다.
- 기계 학습 방법을 사용하여 파라미터 최적화
역사 데이터를 수집하고, 파라미터 최적화 목표를 설계하고, 유전적 알고리즘, 베이스 최적화 등과 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터 조합을 검색할 수 있다.
- 손해 방지 장치
ATR, 트렌드 지표 등과 결합하여 한 거래의 최대 손실을 제어하기 위해 중지 손실 규칙을 설정할 수 있습니다.
- 시장 진출 논리를 최적화
거래 신호에 기초하여 평행선 필터, 브린 밴드 판단 등의 상장 상장에 대한 보조 조건을 추가할 수 있으며, 포지션을 조정하는 빈도를 낮추고, 피하는 것을 피한다.
- 감성 분석과 함께
자연어 처리 기술을 사용하여 시장 참여자의 감정을 판단하여 거래 결정을 지원합니다.
- 기계 학습 예측 모듈을 추가
LSTM, GRU 등과 같은 딥러닝 모델을 사용하여 가격에 대한 예측을 하고, 전략적 의사결정에 중요한 참고자료로 사용한다.
요약하다
이 전략은 123 역전 전략과 선형 회귀 절단 전략의 조합을 통해, 다인자 구동의 정량 거래를 구현하고, 검증 메커니즘은 가짜 신호를 효과적으로 필터링하고, 반전 및 트렌드 거래 기회를 잡는 것을 고려할 수 있습니다. 그러나 전략에는 약간의 뒤처진 위험도 있습니다.
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