Chiến lược giao dịch tỷ lệ chuyển tiếp dựa trên bộ lọc Kalman và đảo ngược trung bình

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-29 17:23:14
Tags:

Tổng quan

Chiến lược này sử dụng các khái niệm của bộ lọc Kalman và sự đảo ngược trung bình để nắm bắt các biến động ngắn hạn bất thường trong giá cổ phiếu và thực hiện giao dịch theo hướng của cổ phiếu. Chiến lược này đầu tiên thiết lập mô hình tỷ lệ giá giữa một cổ phiếu và chỉ số thị trường, và sau đó sử dụng kỹ thuật bộ lọc Kalman để dự đoán và lọc tỷ lệ.

Nguyên tắc chiến lược

Ý tưởng cốt lõi của chiến lược là thiết lập một mô hình tỷ lệ giá giữa giá của cổ phiếu và giá của chỉ số thị trường. Tỷ lệ này phản ánh mức giá của các cổ phiếu cá nhân so với toàn bộ thị trường. Khi tỷ lệ cao, nó được coi là cổ phiếu cá nhân được đánh giá quá cao và một tín hiệu bán được tạo ra. Khi tỷ lệ thấp, nó được coi là cổ phiếu cá nhân bị đánh giá thấp và một tín hiệu mua được tạo ra.

Để lọc tín hiệu tỷ lệ trơn tru, chiến lược sử dụng thuật toán lọc Kalman. Bộ lọc Kalman cân nhắc giá trị quan sát thực tế của tỷ lệ với giá trị dự đoán và cập nhật dự đoán tỷ lệ trong thời gian thực. Và tính toán giá trị bộ lọc Kalman trơn tru. Các tín hiệu giao dịch được tạo ra khi giá trị lọc vượt quá 2 độ lệch chuẩn trên hoặc dưới mức bình thường.

Ngoài ra, chiến lược cũng xem xét các yếu tố khối lượng giao dịch. Các tín hiệu giao dịch thực chỉ được tạo ra khi khối lượng giao dịch lớn. Điều này tránh một số giao dịch sai.

Phân tích lợi thế

Lợi thế lớn nhất của chiến lược này là làm mịn và dự đoán tỷ lệ giá hiệu quả bằng cách sử dụng thuật toán lọc Kalman. So với các mô hình đảo ngược trung bình đơn giản, bộ lọc Kalman có thể phản ánh tốt hơn những thay đổi năng động trong giá, đặc biệt là khi giá dao động mạnh. Điều này cho phép chiến lược phát hiện sự bất thường về giá kịp thời và tạo ra các tín hiệu giao dịch chính xác.

Thứ hai, sự kết hợp khối lượng giao dịch cũng làm tăng khả năng áp dụng thực tế của chiến lược.

Nhìn chung, chiến lược kết hợp thành công lọc Kalman, đảo ngược trung bình, phân tích khối lượng giao dịch và các kỹ thuật khác để hình thành một chiến lược giao dịch định lượng mạnh mẽ.

Phân tích rủi ro

Mặc dù chiến lược này hợp lý về mặt lý thuyết và kỹ thuật, nhưng vẫn có một số rủi ro tiềm ẩn trong việc sử dụng thực tế cần được chú ý.

Một số thông số chính trong mô hình bộ lọc Kalman, chẳng hạn như biến thể tiếng ồn quá trình, biến thể tiếng ồn quan sát, v.v., cần được ước tính dựa trên dữ liệu lịch sử. Nếu ước tính không chính xác hoặc có sự thay đổi lớn trong điều kiện thị trường, nó sẽ dẫn đến sai lệch trong dự đoán mô hình.

Thứ hai là rủi ro chi phí trượt. Giao dịch thường xuyên sẽ gây ra chi phí trượt cao hơn, sẽ làm xói mòn lợi nhuận chiến lược. Tối ưu hóa tham số và lọc khối lượng giao dịch có thể làm giảm các giao dịch không cần thiết ở một mức độ nào đó.

Cuối cùng, có một số rủi ro thị trường hệ thống trong việc sử dụng chỉ số thị trường làm điểm chuẩn. Khi toàn bộ thị trường biến động mạnh, tỷ lệ giá giữa các cổ phiếu cá nhân và thị trường cũng sẽ bất thường. Chiến lược sau đó sẽ tạo ra các tín hiệu sai. Chúng ta có thể xem xét chọn chỉ số ổn định hơn làm điểm chuẩn.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Có chỗ cho việc tối ưu hóa thêm chiến lược:

Sử dụng các mô hình học sâu phức tạp hơn để phù hợp và dự đoán tỷ lệ giá. Điều này có thể cải thiện độ chính xác và độ bền của mô hình.
Tối ưu hóa các quy tắc lọc khối lượng giao dịch để đạt được các thiết lập ngưỡng năng động và thông minh hơn.
Kiểm tra các chỉ số thị trường khác nhau làm điểm chuẩn chiến lược và chọn các chỉ số có biến động nhỏ hơn và ổn định hơn.
Bao gồm phân tích cơ bản của cổ phiếu để tránh giao dịch một số cổ phiếu với các yếu tố cơ bản xấu đi đáng kể.
Sử dụng dữ liệu trong ngày tần số cao để kiểm tra lại và tối ưu hóa chiến lược. Điều này cải thiện hiệu suất giao dịch thực tế của chiến lược.

Kết luận

Trong khi đó, việc giới thiệu các tín hiệu khối lượng cũng làm tăng tính thực tế của chiến lược. Mặc dù vẫn còn một số rủi ro mô hình và rủi ro thị trường, đây là một chiến lược giao dịch định lượng rất hứa hẹn. Có rất nhiều chỗ để cải thiện và tiềm năng ứng dụng trong mô hình và tối ưu hóa tín hiệu trong tương lai.

/*backtest
start: 2023-12-21 00:00:00
end: 2023-12-28 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © xXM3GAXx

//@version=5
strategy("My strategy", overlay=true)

//SPY or QQQ
context = request.security("BTC_USDT:swap", timeframe.period, input(close))
//our stock
particular = input(close)

//ratio
src = ta.roc(particular, 1) / math.abs(ta.roc(context, 1))

//kalman calculation
Sharpness = input.float(1.0)
K = input.float(1.0)


greencolor =  color.lime
redcolor =  color.red

velocity = 0.0
kfilt = 0.0

Distance = src - nz(kfilt[1], src)
Error = nz(kfilt[1], src) + Distance * math.sqrt(Sharpness*K/ 100)
velocity := nz(velocity[1], 0) + Distance*K / 100
kfilt := Error + velocity

//2 std devs up and down
upper = kfilt[1] + 2 * ta.stdev(kfilt, input(20))
lower = kfilt[1] - 2 * ta.stdev(kfilt, input(20))

//plotting for visuals
plot(kfilt, color=velocity > 0 ? greencolor : redcolor, linewidth = 2)
plot(upper)
plot(lower)
//plot(ta.ema(ta.roc(particular, 1)/ta.roc(context, 1), 5), color = #00ffff, linewidth=2)

//volume data
vol = volume
volema = ta.ema(volume, 10)

//buy when ratio too low
longCondition = kfilt<=lower and vol>=volema
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

//sell when ratio too high
shortCondition = kfilt>=upper and vol>=volema
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu