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ANN 기반의 양적 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-14 11:22:28
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전반적인 설명

이 전략은 미래의 가격 변화를 예측하고 예측에 따라 거래 신호를 생성하기 위해 인공 신경 네트워크 (ANN) 를 사용합니다. 트렌드 다음 전략에 속합니다. 이점은 복잡한 비선형 트렌드를 식별 할 수 있으며 중장기 거래에 적합하다는 것입니다. 그러나 백테스트 데이터에 과잉 적응하고 라이브 거래에서 저성공 할 위험이 있습니다.

전략 논리

이 전략은 다음 거래일의 비율 변화를 예측하기 위해 ANN 모델을 사용합니다.

입력 계층은 전날의 비율 변화인 단 하나의 노드를 가지고 있습니다.

숨겨진 계층은 2개의 계층을 가지고 있으며, 첫 번째 계층은 5개의 노드와 두 번째 계층은 33개의 노드로 구성되어 있다. 둘 다 가교 접착 (tanh) 을 활성화 함수로 사용한다.

출력 계층은 하나의 노드를 가지고 있으며, 최종 예측을 생성하기 위해 선형 활성화 함수를 통과합니다.

예측값이 임계값보다 크면 긴 신호가 생성됩니다. 임계값의 음수보다 작으면 짧은 신호가 생성됩니다.

장점

  • ANN은 데이터에서 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있습니다.
  • 입력으로 전날의 데이터만 필요합니다.
  • 더 긴 시간 프레임 트렌드를 식별 할 수 있습니다
  • 여러 개의 숨겨진 계층이 모델링 기능을 증가시킵니다.
  • 좋은 성능을 위해 최적화된 활성화 기능과 매개 변수

위험성

  • 과도한 부착 위험 - 라이브 성능은 백테스트와 다를 수 있습니다.
  • 훈련에 더 긴 역사적인 데이터가 필요합니다.
  • 매개 변수와 구조가 최적화되어야 합니다. 결과는 다를 수 있습니다.
  • 다음 날만 예측하고 장기적인 추세를 파악할 수 없습니다.
  • 다른 시장에서 성과가 악화될 수 있습니다.

개선 방향

  • 부피 등과 같은 입력 변수를 더 추가
  • 다른 ANN 아키텍처와 활성화 기능을 시도해보세요
  • 더 나은 적합성을 위해 네트워크 매개 변수를 최적화
  • 과도한 적합성을 줄이기 위해 훈련 데이터의 표본 크기를 늘리십시오.
  • 트렌드를 더 잘 파악하기 위해 여러 시간 지평을 예측합니다.
  • 다른 모델과 함께
  • 더 나은 위험 통제를 위해 변동성 측정 등을 사용

결론

이 ANN 기반 전략은 복잡한 비선형 트렌드를 식별 할 수 있으며 중장기 거래에 적합합니다. 그러나 ANN 모델의 블랙 박스 성격은 라이브 거래에 중요한 과제를 제기합니다. 우리는 강력한 실전 성능을 위해 전통적인 기술 분석과 결합하면서 입력 기능, 모델 아키텍처, 매개 변수 조정, 앙상블 학습 등을 최적화해야합니다. AI 전략은 여전히 성능을 극대화하기 위해 기존 기술과 혼합해야합니다.

/*backtest
start: 2023-10-14 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("ANN Strategy v2")

threshold = input(title="Threshold", type=float, defval=0.0000, step=0.0001)
timeframe = input(title="Timeframe",  defval='1D' )

getDiff() =>
    yesterday=request.security(syminfo.tickerid, timeframe, ohlc4[1])
    today=ohlc4
    delta=today-yesterday
    percentage=delta/yesterday

PineActivationFunctionLinear(v) => v
PineActivationFunctionTanh(v) => (exp(v) - exp(-v))/(exp(v) + exp(-v))


l0_0 = PineActivationFunctionLinear(getDiff())

l1_0 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.8446488687)
l1_1 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*-0.5674069006)
l1_2 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.8676766445)
l1_3 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.5200611473)
l1_4 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*-0.2215499554)

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l2_1 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0394076437 + l1_1*-0.4720374911 + l1_2*0.2900968524 + l1_3*1.0653326022 + l1_4*0.3000188806)
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l2_3 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.4293220754 + l1_1*0.8484259409 + l1_2*-0.7154087313 + l1_3*0.1102971055 + l1_4*0.2279392724)
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l2_14 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3181583022 + l1_1*0.2467979854 + l1_2*0.4341718676 + l1_3*-0.7277619935 + l1_4*0.1799381758)
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buying = l3_0 > 0 ? true : l3_0 < -0 ? false : buying[1]

hline(0, title="base line")
//bgcolor(l3_0 > 0.0014 ? green : l3_0 < -0.0014 ? red : gray, transp=20)
bgcolor(buying ? green : red, transp=20)
plot(l3_0, color=silver, style=area, transp=75)
plot(l3_0, color=aqua, title="prediction")

longCondition = buying
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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