1. Persegi
  2. Strategi Kuantum Berasaskan Intercept Regresi Linear

Strategi Kuantum Berasaskan Intercept Regresi Linear

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-12-29 11:45:20
Tag:

img

Ringkasan

Strategi ini menggunakan teknik regresi linear untuk mengira intersepsi regresi linear dan menggunakannya sebagai isyarat perdagangan untuk membina strategi perdagangan kuantitatif. Dengan menganalisis siri masa harga saham, strategi ini sesuai dengan garis trend regresi linear dan menggunakan intersepsi regresi linear untuk menilai sama ada harga dinilai berlebihan atau dinilai rendah, dengan itu menghasilkan isyarat perdagangan.

Prinsip Strategi

Penembusan regresi linear menunjukkan nilai Y yang diramalkan (biasanya harga) apabila nilai siri masa X adalah 0. Strategi ini menetapkan parameter Panjang, mengambil harga penutupan sebagai urutan sumber, dan mengira penembusan regresi linear (xLRI) hari Panjang yang paling baru. Apabila harga penutupan lebih tinggi daripada xLRI, pergi panjang; apabila harga penutupan lebih rendah daripada xLRI, pergi pendek.

Formula pengiraan khusus adalah seperti berikut:

xX = Length *(Length - 1)* 0.5
xDivisor = xX *xX - Length* Length *(Length - 1) *(2 * Length - 1) / 6  
xXY = Σ(i *Closing Price[i]), i from 0 to Length-1
xSlope = (Length *xXY - xX* Σ(Closing Price, Length))/ xDivisor 
xLRI = (Σ(Closing Price, Length) - xSlope * xX) / Length

Melalui pengiraan sedemikian, penyambungan regresi linear xLRI untuk hari-hari Panjang yang paling baru dapat diperoleh. Strategi menilai harga tertinggi dan terendah berdasarkannya untuk menghasilkan isyarat perdagangan.

Kelebihan

Strategi ini mempunyai kelebihan berikut:

  1. Menggunakan teknik regresi linear, ia mempunyai keupayaan ramalan dan penilaian trend tertentu untuk harga.
  2. Kurang parameter, model yang lebih mudah, mudah difahami dan dilaksanakan.
  3. Parameter Length yang boleh disesuaikan untuk menyesuaikan fleksibiliti strategi.

Risiko dan Penyelesaian

Strategi ini juga mempunyai beberapa risiko:

  1. Pemasangan regresi linear hanyalah pemasangan statistik berdasarkan data sejarah, dengan keupayaan terhad untuk meramalkan trend harga masa depan.
  2. Jika asas syarikat mengalami perubahan besar, hasil pemasangan regresi linear boleh menjadi tidak sah.
  3. Tetapan parameter Length yang tidak betul boleh menyebabkan pemasangan berlebihan.

Tindakan balas:

  1. Memendekkan parameter Panjang dengan sewajarnya untuk mengelakkan pemasangan berlebihan.
  2. Perhatikan perubahan dalam asas syarikat dan campur tangan secara manual untuk menutup kedudukan jika perlu.
  3. Mengambil parameter adaptif Panjang untuk menyesuaikan secara dinamik mengikut keadaan pasaran.

Arahan pengoptimuman

Strategi ini juga boleh dioptimumkan dalam aspek berikut:

  1. Tambah mekanisme stop loss untuk mengawal kerugian tunggal.
  2. Gabungkan dengan penunjuk lain untuk membentuk strategi gabungan untuk meningkatkan kestabilan.
  3. Tambah parameter modul pengoptimuman penyesuaian diri untuk membuat parameter Panjang berubah secara dinamik.
  4. Tambah modul kawalan kedudukan untuk mengelakkan perdagangan berlebihan.

Ringkasan

Strategi ini membina strategi perdagangan kuantitatif yang mudah berdasarkan penyampaian regresi linear. Secara keseluruhan, strategi ini mempunyai beberapa nilai ekonomi, tetapi juga terdapat beberapa risiko yang perlu diperhatikan. Melalui pengoptimuman berterusan, ia dijangka akan 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")
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi