Strategi Kuantitatif Berdasarkan Titik Pintasan Regresi Linear
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini menggunakan teknik regresi linear untuk mengira titik penyekatan regresi linear dan menggunakannya sebagai isyarat membeli dan menjual untuk membina strategi perdagangan kuantitatif. Strategi ini menganalisis urutan masa harga saham, membentuk garis trend regresi linear, menggunakan titik penyekatan regresi linear untuk menentukan sama ada harga terlalu tinggi atau terlalu rendah, untuk menghasilkan perdagangan isyarat.
Prinsip Strategi
Tahap penghentian regresi linear menunjukkan nilai ramalan bagi nilai Y apabila nilai siri masa X adalah 0, (biasanya harga). Strategi ini menetapkan parameter Length, dengan harga penutupan sebagai urutan sumber, untuk mengira titik penghentian regresi linear untuk hari-hari terakhir Length (xLRI). Apabila harga penutupan lebih tinggi daripada xLRI, buat lebih banyak; Apabila harga penutupan lebih rendah daripada xLRI, buat kosong.
Rumus pengiraan adalah seperti berikut:
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
Dengan menggunakan pengiraan seperti ini, anda boleh mendapatkan titik penghalang pengembalian linear xLRI untuk hari-hari terakhir Length. Strategi ini menilai harga naik dan turun dan menghasilkan isyarat perdagangan.
Kelebihan Strategik
Strategi ini mempunyai kelebihan berikut:
- Menggunakan teknik regresi linear, mempunyai kemampuan untuk meramalkan harga dan menilai trend.
- Lebih sedikit parameter, model mudah, mudah difahami dan dilaksanakan.
- Parameter yang boleh disesuaikan Length adaptive Sesuaikan fleksibiliti dasar.
Risiko dan Penyelesaian
Strategi ini juga mempunyai risiko:
- Penyusunan regresi linear hanyalah penyusunan statistik berdasarkan data sejarah dan mempunyai kemampuan yang terhad untuk meramalkan pergerakan harga masa depan.
- Hasil penyesuaian regresi linear mungkin akan hilang jika terdapat perubahan besar dalam asas syarikat.
- Pengaturan parameter Length yang tidak betul boleh menyebabkan overmatch.
Kaedah pencegahan:
- Pendekkan parameter Length dengan betul untuk mengelakkan overfit.
- Mengikuti perubahan asas syarikat, jika perlu campur tangan tangan tangan untuk menutup kedudukan.
- Menggunakan parameter penyesuaian Length, menyesuaikan secara dinamik mengikut keadaan pasaran.
Arah pengoptimuman strategi
Strategi ini juga boleh dioptimumkan dengan:
- Menambah mekanisme penangguhan kerugian untuk mengawal kerugian tunggal.
- Gabungan dengan petunjuk lain, membentuk strategi gabungan untuk meningkatkan kestabilan.
- Tambah parameter untuk menyesuaikan modul pengoptimuman dan biarkan parameter Length berubah secara dinamik.
- Menambah modul kawalan kedudukan untuk mengelakkan perdagangan berlebihan.
ringkaskan
Strategi ini membina strategi perdagangan kuantitatif yang mudah berdasarkan titik penghalang regresi linear. Secara keseluruhan, strategi ini mempunyai nilai ekonomi, tetapi terdapat beberapa risiko yang perlu diperhatikan. Dengan pengoptimuman berterusan, terdapat harapan untuk meningkatkan kestabilan dan keuntungan strategi.
/*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
////////////////////////////////////////////////////////////
// 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.
////////////////////////////////////////////////////////////
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")