ianzeng123
Gambaran keseluruhan
Strategi perdagangan regresi statistik bertingkat adalah sistem perdagangan kuantitatif canggih yang menggunakan kerangka regresi linear tiga tingkat, yang digabungkan dengan pengesahan statistik dan mekanisme pembahagian berat terpadu. Strategi ini menganalisis pergerakan harga jangka pendek, pertengahan dan jangka panjang secara serentak, menghasilkan isyarat arah kepercayaan yang tinggi melalui ujian ketara statistik yang ketat, dan melaksanakan langkah-langkah kawalan risiko yang ketat.
Prinsip Strategi
Prinsip-prinsip utama strategi ini adalah berdasarkan analisis regresi linear statistik pelbagai peringkat, yang terdiri daripada beberapa komponen utama:
Enjin regresi berlapisStrategi: Melakukan analisis regresi linear secara selari dalam tiga jangka masa yang boleh disesuaikan (pendek / pertengahan / panjang), dengan 20/50/100 kitaran secara lalai. Meramalkan pergerakan harga masa depan dengan mengira indikator statistik seperti slope, nilai R kuadrat dan faktor berkaitan untuk setiap jangka masa.
Sistem pengesahan isyarat: Strategi merancang mekanisme pengesahan kebelakang untuk menilai ketepatan ramalan dengan membandingkan nilai ramalan sejarah dengan pergerakan harga sebenar. Menggunakan kaedah integrasi bertimbangan untuk mengintegrasikan isyarat tiga bingkai masa, memberikan isyarat jangka pendek, sederhana dan panjang dengan berat yang berbeza (default 0.4⁄0.35⁄0.25).
Mekanisme pengurusan risikoStrategi menyesuaikan saiz kedudukan secara dinamik mengikut keyakinan isyarat (default 50% dari dana akaun), menetapkan had kerugian maksimum harian (default 12%) dan menghentikan perdagangan secara automatik apabila had itu dicapai. Dengan mengambil kira ciri-ciri perdagangan forex, strategi ini juga merangkumi slippage titik dan persediaan komisen berdasarkan peratusan.
Logik penjanaan isyarat memerlukan nilai mutlak skor integrasi yang lebih besar daripada 0.5, keyakinan keseluruhan lebih tinggi daripada had default ((0.75), pengembalian jangka pendek dan jangka menengah mestilah ketara secara statistik, dan had kerugian harian tidak dicetuskan. Apabila terdapat isyarat kepercayaan tinggi yang bertentangan atau had kerugian harian dicetuskan, strategi akan melakukan operasi kedudukan kosong.
Kelebihan Strategik
Dengan analisis kod yang mendalam, strategi ini mempunyai kelebihan yang ketara:
Analisis pasaran pelbagai dimensiDengan menganalisis pergerakan harga jangka pendek, sederhana dan panjang pada masa yang sama, strategi ini dapat memahami pergerakan pasaran secara menyeluruh dan mengelakkan penilaian berat sebelah yang mungkin disebabkan oleh satu bingkai masa.
Ketepatan statistikKaedah: melaksanakan ujian ketara statistik yang ketat (nilai R-kuadrat, faktor berkaitan, nilai terhad), memastikan bahawa hanya hasil analisis regresi yang berkualiti tinggi digunakan untuk menghasilkan isyarat, mengurangkan kemungkinan isyarat palsu.
Pengurusan kedudukan yang bersesuaianStrategi: Mengubah saiz kedudukan mengikut dinamik kepercayaan isyarat, meningkatkan kedudukan dalam keadaan keyakinan tinggi, mengurangkan risiko dalam keadaan keyakinan rendah, mencapai keseimbangan pintar risiko dan keuntungan.
Mekanisme pengesahan terbina dalam: Mengkaji ketepatan ramalan melalui pengesahan bersejarah, memberikan lapisan perlindungan tambahan untuk kualiti isyarat, meningkatkan kestabilan dan kebolehpercayaan strategi secara berkesan.
Kawalan risiko menyeluruh: Tetapkan had kerugian maksimum setiap hari untuk mengelakkan kerugian besar dalam satu hari, melindungi dana akaun. Apabila had itu tercapai, berhenti berdagang secara automatik dan menunggu keadaan pasaran bertambah baik.
Memvisualisasikan Sokongan KeputusanStrategi: menyediakan grafik garis pengembalian dalam masa nyata ((tiga lapisan warna yang berbeza), penanda ramalan jangka pendek, penanda latar belakang warna kecenderungan pasaran, dan panel data statistik yang komprehensif ((R-squared indicator, skor verifikasi, keadaan kerugian), memberikan sokongan visual untuk membuat keputusan perdagangan.
Risiko Strategik
Walaupun strategi ini direka dengan baik, terdapat risiko yang berpotensi:
Kepekaan ParameterStrategi bergantung kepada beberapa parameter utama (nilai terhad R-kuadrat, nilai terhad minimum faktor berkaitan, nilai terhad slope, dan lain-lain), yang mempunyai kesan ketara terhadap prestasi strategi. Tetapan parameter yang tidak betul boleh menyebabkan perdagangan berlebihan atau kehilangan isyarat penting.
Perubahan keadaan pasaranPenyelesaian: Menambah mekanisme pengenalan keadaan pasaran, menyesuaikan atau menghentikan perdagangan secara automatik dalam keadaan pasaran yang tidak linear.
Ketinggalan statistikAnalisis regresi linear pada dasarnya adalah indikator yang ketinggalan, yang mungkin tidak bertindak balas dengan cepat dalam pasaran yang berubah secara mendadak. Penyelesaian: Pertimbangkan untuk mengintegrasikan indikator utama atau indikator momentum, meningkatkan kepekaan strategi terhadap titik-titik perubahan pasaran.
Risiko terlalu serasiKerangka statistik bertingkat mungkin terlalu sesuai dengan data sejarah, menyebabkan prestasi yang kurang baik dalam keadaan pasaran masa depan. Penyelesaian: melaksanakan ujian ke hadapan dan cross-validasi untuk memastikan strategi yang kukuh dan bersesuaian.
Kerumitan pengiraanAnalisis regresi bertingkat dan pengesahan statistik strategi memerlukan banyak sumber pengiraan dan mungkin menghadapi kelewatan pelaksanaan dalam persekitaran perdagangan frekuensi tinggi. Penyelesaian: Optimumkan kecekapan kod, pertimbangkan untuk menggunakan kaedah pengiraan statistik yang lebih cekap.
Arah pengoptimuman strategi
Berdasarkan analisis kod, strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa arah:
Kerangka masa dinamik: Strategi semasa menggunakan jangka masa jangka pendek / sederhana / panjang yang tetap, anda boleh mempertimbangkan untuk menyesuaikan parameter ini secara automatik mengikut turun naik pasaran. Memendekkan jangka masa dalam pasaran yang bergelombang tinggi, memanjangkan jangka masa dalam pasaran yang bergelombang rendah, menjadikan strategi lebih sesuai dengan keadaan pasaran yang berbeza.
Model ramalan yang dipertingkatStrategi semasa hanya menggunakan regresi linear, model yang lebih kompleks seperti regresi multipolar, ARIMA atau model pembelajaran mesin (seperti hutan rawak, mesin vektor sokongan, dan sebagainya) boleh dipertimbangkan untuk meningkatkan ketepatan ramalan.
Klasifikasi persekitaran pasaran: Tambah modul pengenalan keadaan pasaran, membezakan pasaran trend dan pasaran bergolak, menggunakan logik perdagangan dan parameter yang berbeza dalam keadaan pasaran yang berbeza, meningkatkan kebolehlakuan strategi.
Memperbaiki mekanisme pengesahanPengesahan balik semasa adalah berdasarkan ramalan jangka pendek, boleh diperluaskan ke semua tiga jangka masa, dan menggunakan kaedah pengesahan yang lebih kompleks, seperti pengesahan silang tetingkap bergulir, untuk meningkatkan kebolehpercayaan pengesahan.
Pengurusan risiko peringkat tinggiMemperkenalkan teknik pengurusan risiko yang lebih kompleks, seperti tahap stop loss dinamik, saiz kedudukan yang disesuaikan dengan kadar turun naik, harga simpanan risiko aset yang berkaitan, dan seterusnya meningkatkan pulangan selepas disesuaikan dengan risiko strategi.
Integrasi emosi dan asasPertimbangan untuk mengintegrasikan indikator sentimen pasaran atau faktor asas ke dalam model, seperti indeks kadar turun naik, perbezaan kadar faedah atau kesan penerbitan data ekonomi, untuk mewujudkan kerangka keputusan perdagangan yang lebih menyeluruh.
ringkaskan
Strategi perdagangan regresi statistik bertingkat adalah sistem perdagangan kuantitatif yang canggih dan direka dengan baik, yang menyediakan asas matematik yang kuat untuk membuat keputusan perdagangan melalui analisis regresi linear bertingkat yang menggabungkan pengesahan statistik yang ketat dan kawalan risiko pintar. Kelebihan terbesar strategi ini adalah kemampuan analisis pasaran yang komprehensif dan kaedah statistik yang ketat, yang secara berkesan menyaring isyarat berkualiti rendah dengan mempertimbangkan trend harga jangka pendek, sederhana dan jangka panjang, dan menguji ketaraannya secara statistik.
Mekanisme berat bersepadu strategi dan sistem pengurusan kedudukan yang beradaptasi membolehkan ia menyesuaikan keputusan perdagangan dan bukaan risiko secara dinamik mengikut kualiti isyarat, manakala pengesahan semula yang terbina dalam dan had kerugian harian memberikan keselamatan tambahan.
Walaupun strategi ini mempunyai risiko yang berpotensi seperti sensitiviti parameter, kesesuaian keadaan pasaran dan keterlambatan statistik, ia dapat meningkatkan kestabilan dan keuntungan dengan mengoptimumkan arah seperti pengoptimuman parameter secara berkala, klasifikasi persekitaran pasaran dan penguatan model ramalan. Secara keseluruhan, ini adalah strategi lanjutan yang menggabungkan teknologi kewangan kuantitatif dengan perlindungan perdagangan praktikal, yang sangat sesuai untuk digunakan oleh peniaga yang mempunyai pengetahuan tentang kaedah statistik.
/*backtest
start: 2024-07-31 00:00:00
end: 2025-07-29 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Multi-Layer Statistical Regression Strategy - Optimized", overlay=true)
// === MULTI-LAYER REGRESSION INPUTS ===
// Linear Regression Layers
lr_short_length = input.int(20, "Short-Term LR Length", minval=10, maxval=50, step=2)
lr_medium_length = input.int(50, "Medium-Term LR Length", minval=30, maxval=100, step=5)
lr_long_length = input.int(100, "Long-Term LR Length", minval=50, maxval=200, step=10)
// === 优化后的统计验证参数 (降低严格程度) ===
min_r_squared = input.float(0.45, "Min R-Squared Threshold", minval=0.2, maxval=0.8, step=0.05)
slope_threshold = input.float(0.00005, "Min Slope Significance", minval=0.00001, maxval=0.001, step=0.00001)
correlation_min = input.float(0.5, "Min Correlation", minval=0.3, maxval=0.8, step=0.05)
// Lookback/Look-Forward Analysis
validation_lookback = input.int(30, "Validation Lookback", minval=10, maxval=60, step=5)
prediction_horizon = input.int(10, "Prediction Horizon", minval=5, maxval=20, step=1)
// Ensemble Weights
weight_short = input.float(0.4, "Short-Term Weight", minval=0.1, maxval=0.6, step=0.1)
weight_medium = input.float(0.35, "Medium-Term Weight", minval=0.1, maxval=0.6, step=0.05)
weight_long = input.float(0.25, "Long-Term Weight", minval=0.1, maxval=0.6, step=0.05)
// === 优化后的风险管理参数 ===
position_size_pct = input.float(50.0, "Position Size %", minval=10.0, maxval=100.0, step=5.0)
max_daily_loss = input.float(12.0, "Max Daily Loss %", minval=5.0, maxval=25.0, step=2.5)
confidence_threshold = input.float(0.55, "Signal Confidence Threshold", minval=0.4, maxval=0.8, step=0.05)
// === 新增：信号强度分级 ===
use_graded_signals = input.bool(true, "Use Graded Signal Strength")
strong_signal_threshold = input.float(0.7, "Strong Signal Threshold", minval=0.6, maxval=0.9, step=0.05)
// === STATISTICAL FUNCTIONS ===
// Calculate Linear Regression with full statistics
linear_regression_stats(src, length) =>
var float sum_x = 0
var float sum_y = 0
var float sum_xy = 0
var float sum_x2 = 0
var float sum_y2 = 0
// Reset sums
sum_x := 0
sum_y := 0
sum_xy := 0
sum_x2 := 0
sum_y2 := 0
// Calculate sums for regression
for i = 0 to length - 1
x = i + 1
y = src[i]
if not na(y)
sum_x := sum_x + x
sum_y := sum_y + y
sum_xy := sum_xy + x * y
sum_x2 := sum_x2 + x * x
sum_y2 := sum_y2 + y * y
n = length
// Calculate regression coefficients
denominator = n * sum_x2 - sum_x * sum_x
slope = denominator != 0 ? (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / denominator : 0
intercept = (sum_y - slope * sum_x) / n
// Calculate correlation coefficient (R)
correlation = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) /
math.sqrt((n * sum_x2 - sum_x * sum_x) * (n * sum_y2 - sum_y * sum_y))
// Calculate R-squared
r_squared = correlation * correlation
// Current regression value
current_lr = intercept + slope * n
// Projected value (look-forward)
projected_lr = intercept + slope * (n + prediction_horizon)
[current_lr, slope, r_squared, correlation, projected_lr]
// === 优化后的统计显著性测试 (更灵活) ===
is_statistically_significant(r_squared, correlation, slope_abs, grade = "normal") =>
if grade == "relaxed"
r_squared >= (min_r_squared * 0.8) and math.abs(correlation) >= (correlation_min * 0.8) and math.abs(slope_abs) >= (slope_threshold * 0.5)
else if grade == "strict"
r_squared >= (min_r_squared * 1.2) and math.abs(correlation) >= (correlation_min * 1.1) and math.abs(slope_abs) >= (slope_threshold * 1.5)
else
r_squared >= min_r_squared and math.abs(correlation) >= correlation_min and math.abs(slope_abs) >= slope_threshold
// === MULTI-LAYER REGRESSION ANALYSIS ===
// Short-term layer
[lr_short, slope_short, r2_short, corr_short, proj_short] = linear_regression_stats(close, lr_short_length)
sig_short = is_statistically_significant(r2_short, corr_short, slope_short, "normal")
sig_short_strong = is_statistically_significant(r2_short, corr_short, slope_short, "strict")
// Medium-term layer
[lr_medium, slope_medium, r2_medium, corr_medium, proj_medium] = linear_regression_stats(close, lr_medium_length)
sig_medium = is_statistically_significant(r2_medium, corr_medium, slope_medium, "relaxed")
sig_medium_strong = is_statistically_significant(r2_medium, corr_medium, slope_medium, "normal")
// Long-term layer
[lr_long, slope_long, r2_long, corr_long, proj_long] = linear_regression_stats(close, lr_long_length)
sig_long = is_statistically_significant(r2_long, corr_long, slope_long, "relaxed")
// === LOOKBACK VALIDATION ===
validate_prediction_accuracy() =>
var array<float> accuracy_scores = array.new<float>()
if bar_index >= validation_lookback
historical_slope = (close - close[prediction_horizon]) / prediction_horizon
predicted_slope = slope_short[prediction_horizon]
error = math.abs(historical_slope - predicted_slope)
accuracy = math.max(0, 1 - error * 10000)
array.push(accuracy_scores, accuracy)
if array.size(accuracy_scores) > validation_lookback
array.shift(accuracy_scores)
array.size(accuracy_scores) > 5 ? array.avg(accuracy_scores) : 0.5
validation_accuracy = validate_prediction_accuracy()
// === 优化后的集成信号生成 ===
// Individual layer signals (directional)
signal_short = sig_short ? (slope_short > 0 ? 1 : -1) : 0
signal_medium = sig_medium ? (slope_medium > 0 ? 1 : -1) : 0
signal_long = sig_long ? (slope_long > 0 ? 1 : -1) : 0
// Weighted ensemble score
ensemble_score = (signal_short * weight_short +
signal_medium * weight_medium +
signal_long * weight_long)
// === 多级信号置信度计算 ===
// 基础一致性评分
agreement_score = math.abs(signal_short + signal_medium + signal_long) / 3.0
// 统计置信度 (使用加权平均)
stat_confidence = (r2_short * weight_short +
r2_medium * weight_medium +
r2_long * weight_long)
// 验证置信度
validation_confidence = validation_accuracy
// 整体置信度 (调整权重比例)
overall_confidence = (agreement_score * 0.3 +
stat_confidence * 0.5 +
validation_confidence * 0.2)
// 信号强度分级
signal_strength = math.abs(ensemble_score)
is_strong_signal = overall_confidence > strong_signal_threshold and (sig_short_strong or sig_medium_strong)
// === POSITION MANAGEMENT ===
trend_direction = ensemble_score > 0 ? 1 : ensemble_score < 0 ? -1 : 0
// 基于信号强度的仓位调整
confidence_multiplier = if use_graded_signals
if is_strong_signal
1.0 + (overall_confidence - strong_signal_threshold) * 0.5
else
0.7 + (overall_confidence / strong_signal_threshold) * 0.3
else
overall_confidence > confidence_threshold ? 1.0 : overall_confidence / confidence_threshold
base_position_value = strategy.equity * (position_size_pct / 100)
adjusted_position_value = base_position_value * confidence_multiplier
position_units = adjusted_position_value / close
// Daily loss tracking
var float daily_start_equity = strategy.equity
if ta.change(time("1D"))
daily_start_equity := strategy.equity
current_daily_loss = daily_start_equity > 0 ? (daily_start_equity - strategy.equity) / daily_start_equity * 100 : 0
halt_trading = current_daily_loss > max_daily_loss
// === 优化后的入场/退出逻辑 ===
// 更灵活的入场条件
long_condition_basic = ensemble_score > 0.2 and overall_confidence > confidence_threshold and sig_short
long_condition_strong = ensemble_score > 0.4 and overall_confidence > strong_signal_threshold and sig_short and sig_medium
short_condition_basic = ensemble_score < -0.2 and overall_confidence > confidence_threshold and sig_short
short_condition_strong = ensemble_score < -0.4 and overall_confidence > strong_signal_threshold and sig_short and sig_medium
// 入场信号生成
long_signal = use_graded_signals ? (long_condition_strong or long_condition_basic) : long_condition_strong
short_signal = use_graded_signals ? (short_condition_strong or short_condition_basic) : short_condition_strong
// 策略执行
if long_signal and not halt_trading and strategy.position_size <= 0
signal_type = long_condition_strong ? "Strong Long" : "Basic Long"
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_units,
comment=signal_type + ": " + str.tostring(overall_confidence, "#.##"))
if short_signal and not halt_trading and strategy.position_size >= 0
signal_type = short_condition_strong ? "Strong Short" : "Basic Short"
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_units,
comment=signal_type + ": " + str.tostring(overall_confidence, "#.##"))
// 降低初始化门槛
if strategy.position_size == 0 and not halt_trading and barstate.isconfirmed
if ensemble_score > 0.15 and overall_confidence > (confidence_threshold * 0.8)
strategy.entry("InitLong", strategy.long, qty=position_units * 0.8, comment="Init Long")
else if ensemble_score < -0.15 and overall_confidence > (confidence_threshold * 0.8)
strategy.entry("InitShort", strategy.short, qty=position_units * 0.8, comment="Init Short")
// Emergency exit
if halt_trading and strategy.position_size != 0
strategy.close_all(comment="Daily Loss Limit")
// === 增强的可视化 ===
// Plot regression lines with transparency based on significance
plot(lr_short, "Short-Term LR", color=sig_short_strong ? color.blue : color.new(color.blue, 50), linewidth=2)
plot(lr_medium, "Medium-Term LR", color=sig_medium_strong ? color.orange : color.new(color.orange, 50), linewidth=2)
plot(lr_long, "Long-Term LR", color=color.new(color.purple, 30), linewidth=1)
// Background with graded confidence
bg_color = if overall_confidence > strong_signal_threshold
ensemble_score > 0 ? color.new(color.green, 85) : color.new(color.red, 85)
else if overall_confidence > confidence_threshold
ensemble_score > 0 ? color.new(color.green, 92) : color.new(color.red, 92)
else
color.new(color.gray, 97)
bgcolor(bg_color)
// Enhanced signal markers
plotshape(long_condition_strong, "Strong Long", shape.triangleup, location.belowbar,
color=color.green, size=size.large)
plotshape(long_condition_basic and not long_condition_strong, "Basic Long", shape.triangleup, location.belowbar,
color=color.new(color.green, 40), size=size.small)
plotshape(short_condition_strong, "Strong Short", shape.triangledown, location.abovebar,
color=color.red, size=size.large)
plotshape(short_condition_basic and not short_condition_strong, "Basic Short", shape.triangledown, location.abovebar,
color=color.new(color.red, 40), size=size.small)