Количественная торговая стратегия, основанная на фильтрации Калмана и регрессии среднего

Обзор

Эта стратегия использует идеи Кальмановского волнообразования и регрессии средней стоимости, чтобы улавливать краткосрочные аномальные колебания цен на акции и осуществлять направленную торговлю акциями. Сначала стратегия создает модель соотношения цен на акции к рыночному индексу, а затем использует технологию Кальмановского волнообразования для прогнозирования и волнообразования.

Стратегический принцип

Основная идея этой стратегии заключается в создании пропорциональной модели цены собственной акции по отношению к рыночным индексным ценам. Это соотношение может отражать уровень цены отдельных акций по отношению к целому рынку. Когда соотношение высоко, считается, что акция переоценена, создавая сигнал продажи; когда соотношение низко, считается, что акция переоценена, создавая сигнал покупки.

Для сглаживания сигналов пропорциональности используется алгоритм Кальман-волновой стратегии. Кальман-волновая стратегия взвешивает фактические наблюдения пропорциональности с прогнозами, обновляя прогнозы пропорциональности в режиме реального времени. И вычисляет сглаженное значение Кальман-волновой стратегии.

Кроме того, в стратегии учитывается фактор объема торгов. Настоящие торговые сигналы создаются только при большом объеме торгов, что позволяет избежать некоторых ошибочных торгов.

Анализ преимуществ стратегии

Основным преимуществом этой стратегии является эффективное сглаживание и прогнозирование ценового соотношения с помощью алгоритма Кальманского волнообразования. По сравнению с простыми моделями средней регрессии, Кальманские волнообразования лучше отражают динамические изменения цен, особенно при резких колебаниях цен. Это позволяет стратегии своевременно обнаруживать ценовые аномалии и генерировать точные торговые сигналы.

Во-вторых, объединение объема транзакций также повышает практическую применимость стратегии. Разумная фильтрация объема транзакций помогает избежать некоторых ошибочных сигналов и сократить ненужные расходы на транзакции.

В целом, эта стратегия успешно сочетает в себе различные методы, такие как кальмановая волна, средневзвешенная регрессия и анализ объемов сделок, чтобы сформировать достаточно сильную количественную торговую стратегию.

Анализ стратегических рисков

Несмотря на то, что эта стратегия является теоретически и технически совершенной, в практическом применении все еще существуют некоторые потенциальные риски, которые требуют внимания.

Во-первых, это риск модели. Некоторые ключевые параметры в моделях фильтров Калмана, такие как разница в процессовом шуме, разница в наблюдаемом шуме и т. Д., Необходимо оценить на основе исторических данных.

Во-вторых, риски скольжения затрат. Частые сделки приводят к увеличению скольжения затрат, что снижает стратегическую прибыль. Оптимизация параметров и фильтрация объема сделок могут в некоторой степени уменьшить ненужные сделки.

Наконец, существует определенный рыночный системный риск, связанный с использованием рыночных индексов в качестве ориентира. Когда рынок в целом сильно колеблется, могут возникать и аномалии в соотношении цены отдельных акций к рынку. В этом случае стратегия дает ошибочный сигнал.

Направление оптимизации стратегии

В этой стратегии есть место для дальнейшей оптимизации:

1. Использование более сложных моделей глубокого обучения для адаптации и прогнозирования коэффициентов цен. Это может повысить точность и надежность моделей.

2. Оптимизация правил фильтрации объема сделок, более динамичная и интеллектуальная настройка границ объема сделок. Это может снизить вероятность ошибочных сделок.

3. Испытание различных рыночных индексов в качестве стратегического ориентира, выбор меньших колебаний и более стабильных индексов. Это может уменьшить влияние системного риска на рынок.

4. В сочетании с фундаментальным анализом акций, избегайте торговли отдельными акциями с заметным ухудшением фундаментальных характеристик. Это позволяет отсеять более качественные торговые показатели.

5. Использование высокочастотных внутридневных данных для отслеживания и оптимизации стратегий, что может улучшить их реальную производительность.

Подвести итог

Стратегия успешно использует модель волн Кальмана, чтобы улавливать краткосрочные аномальные колебания цен на акции. В то же время внедрение сигналов объема торгов также усилило практическую полезность стратегии. Хотя определенные риски модели и рыночные риски все еще существуют, это очень перспективная стратегия количественной торговли. В будущем есть большой потенциал для улучшения и применения в области оптимизации моделей и торговых сигналов.