ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch định lượng dựa trên hồi quy đa yếu tố và dải giá động. Logic cốt lõi là dự đoán xu hướng giá thông qua mô hình hồi quy đa yếu tố, kết hợp nhiều yếu tố thị trường như sự thống trị của BTC, khối lượng giao dịch và giá trễ để xây dựng các dải giá trên và dưới nhằm tạo tín hiệu. Chiến lược này tích hợp nhiều mô-đun quản lý rủi ro như lọc ngoại lệ, quản lý vị thế động và di chuyển lệnh dừng lỗ. Đây là một hệ thống giao dịch toàn diện và mạnh mẽ.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này chủ yếu bao gồm các thành phần cốt lõi sau:
- Mô-đun dự đoán hồi quy: Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa yếu tố để dự đoán giá. Các yếu tố bao gồm sự thống trị của BTC, khối lượng giao dịch, độ trễ giá, điều khoản tương tác, v.v. Hệ số beta của mỗi yếu tố được tính toán để đo lường tác động của nó đến giá.
- Dải giá động: Xây dựng dải giá trên và dưới dựa trên giá dự đoán và độ lệch chuẩn còn lại để xác định giá quá mua và quá bán.
- Tạo tín hiệu: Tín hiệu mua được tạo ra khi giá vượt qua dải dưới và RSI bị bán quá mức; tín hiệu bán được tạo ra khi giá vượt qua dải trên và RSI bị mua quá mức.
- Quản lý rủi ro: bao gồm lọc giá trị ngoại lai (phương pháp điểm Z), dừng lỗ và chốt lời, ATR di chuyển dừng lỗ và nhiều cơ chế bảo vệ khác.
- Vị thế động: Điều chỉnh động quy mô vị thế mở dựa trên ATR và tỷ lệ rủi ro được cài đặt trước.
Lợi thế chiến lược
- Tích hợp đa yếu tố: Xem xét toàn diện nhiều yếu tố thị trường để cung cấp góc nhìn toàn diện về thị trường.
- Khả năng thích ứng mạnh mẽ: Biên độ giá sẽ được điều chỉnh linh hoạt theo biến động của thị trường để thích ứng với các môi trường thị trường khác nhau.
- Kiểm soát rủi ro hoàn hảo: Quản lý rủi ro nhiều cấp đảm bảo an toàn cho tiền.
- Linh hoạt và có thể cấu hình: Có thể điều chỉnh nhiều thông số, dễ dàng tối ưu hóa theo các đặc điểm khác nhau của thị trường.
- Độ tin cậy tín hiệu cao: Nhiều cơ chế lọc giúp cải thiện chất lượng tín hiệu.
Rủi ro chiến lược
- Rủi ro mô hình: Mô hình hồi quy dựa vào dữ liệu lịch sử và có thể thất bại khi thị trường thay đổi mạnh.
- Độ nhạy của tham số: Nhiều tham số cần được điều chỉnh cẩn thận và việc cài đặt tham số không phù hợp sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất chiến lược.
- Độ phức tạp về tính toán: Các phép tính đa yếu tố phức tạp hơn và có thể ảnh hưởng đến hiệu suất thời gian thực.
- Phụ thuộc vào môi trường thị trường: Có thể hoạt động tốt hơn ở thị trường biến động hơn là thị trường có xu hướng.
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Tối ưu hóa lựa chọn yếu tố: Có thể đưa vào nhiều yếu tố thị trường hơn, chẳng hạn như chỉ số tâm lý thị trường, dữ liệu trên chuỗi, v.v.
- Điều chỉnh tham số động: Phát triển cơ chế điều chỉnh tham số thích ứng để cải thiện khả năng thích ứng của chiến lược.
- Cải tiến máy học: Giới thiệu các phương pháp máy học để tối ưu hóa mô hình dự đoán.
- Cải thiện bộ lọc tín hiệu: Phát triển thêm nhiều điều kiện lọc tín hiệu để cải thiện độ chính xác.
- Chiến lược kết hợp tích hợp: Sử dụng kết hợp với các chiến lược khác để cải thiện tính ổn định.
Tóm tắt
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch định lượng có lý thuyết vững chắc và thiết kế hoàn hảo. Dự đoán giá thông qua mô hình hồi quy đa yếu tố, tạo tín hiệu giao dịch dựa trên biên độ giá động và được trang bị cơ chế quản lý rủi ro toàn diện. Chiến lược này có khả năng thích ứng và cấu hình cao, phù hợp với nhiều môi trường thị trường khác nhau. Thông qua việc tối ưu hóa và cải tiến liên tục, chiến lược này dự kiến sẽ mang lại lợi nhuận ổn định trong giao dịch thực tế.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-12-17 00:00:00
end: 2025-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/
//@version=5
strategy( title = "CorrAlgoX", overlay = true,pyramiding = 1, initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200)
//====================================================================
//=========================== GİRİŞLER ================================
//====================================================================
// --- (1) REGRESYON VE OUTLIER AYARLARI
int lengthReg = input.int(300, "Regression Window", minval=50)
bool useOutlierFilter = input.bool(false, "Z-skoru ile Outlier Filtrele")
// --- (2) FİYAT GECİKMELERİ
bool usePriceLag2 = input.bool(false, "2 Bar Gecikmeli Fiyatı Kullan")
// --- (3) STOP-LOSS & TAKE-PROFIT
float stopLossPerc = input.float(3.0, "Stop Loss (%)", step=0.1)
float takeProfitPerc = input.float(5.0, "Take Profit (%)", step=0.1)
// --- (4) REZİDÜEL STD BANTI
int lengthForStd = input.int(50, "StdDev Length (residual)", minval=2)
float stdevFactor = input.float(2.0, "Stdev Factor", step=0.1)
// --- (5) RSI FİLTRESİ
bool useRsiFilter = input.bool(true, "RSI Filtresi Kullan")
int rsiLen = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
float rsiOB = input.float(70, "RSI Overbought", step=1)
float rsiOS = input.float(30, "RSI Oversold", step=1)
// --- (6) TRAILING STOP
bool useTrailingStop = input.bool(false, "ATR Tabanlı Trailing Stop")
int atrLen = input.int(14, "ATR Length", minval=1)
float trailMult = input.float(1.0, "ATR multiplier", step=0.1)
// --- (7) DİNAMİK POZİSYON BÜYÜKLÜĞÜ (ATR tabanlı)
bool useDynamicPos = input.bool(false, "Dinamik Pozisyon Büyüklüğü Kullan")
float capitalRiskedPerc = input.float(1.0, "Sermaye Risk Yüzdesi", step=0.1, tooltip="Her işlemde risk alınacak sermaye yüzdesi")
// --- (8) ETKİLEŞİM VE LOG(HACİM) KULLANIMI
bool useSynergyTerm = input.bool(true, "BTC.D * Hacim Etkileşim Terimi")
bool useLogVolume = input.bool(true, "Hacmi Logaritmik Kullan")
//====================================================================
//======================= VERİLERİ AL & HAZIRLA =======================
//====================================================================
// Mevcut enstrüman fiyatı
float realClose = close
// BTC Dominance (aynı TF)
float btcDom = request.security("SWAP", timeframe.period, close)
// Hacim
float vol = volume
// Gecikmeli fiyatlar
float priceLag1 = close[1]
float priceLag2 = close[2] // (isteğe bağlı)
//----------------- Outlier Filtrelemesi (Z-Skoru) ------------------//
float priceMean = ta.sma(realClose, lengthReg)
float priceStdev = ta.stdev(realClose, lengthReg)
float zScore = (priceStdev != 0) ? (realClose - priceMean) / priceStdev : 0
bool isOutlier = math.abs(zScore) > 3.0
float filteredClose = (useOutlierFilter and isOutlier) ? na : realClose
// Fiyatın stdev'i (filtrelenmiş)
float fCloseStdev = ta.stdev(filteredClose, lengthReg)
//====================================================================
//=============== ORTALAMA, STDEV, KORELASYON HESAPLARI ==============
//====================================================================
// BTC.D
float btcDomMean = ta.sma(btcDom, lengthReg)
float btcDomStdev = ta.stdev(btcDom, lengthReg)
float corrBtcDom = ta.correlation(btcDom, filteredClose, lengthReg)
// Hacim
float volMean = ta.sma(vol, lengthReg)
float volStdev = ta.stdev(vol, lengthReg)
float corrVol = ta.correlation(vol, filteredClose, lengthReg)
// Fiyat Lag1
float plag1Mean = ta.sma(priceLag1, lengthReg)
float plag1Stdev = ta.stdev(priceLag1, lengthReg)
float corrPLag1 = ta.correlation(priceLag1, filteredClose, lengthReg)
// Fiyat Lag2 (isteğe bağlı)
float plag2Mean = ta.sma(priceLag2, lengthReg)
float plag2Stdev = ta.stdev(priceLag2, lengthReg)
float corrPLag2 = ta.correlation(priceLag2, filteredClose, lengthReg)
// BTC.D * Hacim (synergyTerm)
float synergyTerm = btcDom * vol
float synergyMean = ta.sma(synergyTerm, lengthReg)
float synergyStdev = ta.stdev(synergyTerm, lengthReg)
float corrSynergy = ta.correlation(synergyTerm, filteredClose, lengthReg)
// Log(Hacim)
float logVolume = math.log(vol + 1.0)
float logVolMean = ta.sma(logVolume, lengthReg)
float logVolStdev = ta.stdev(logVolume, lengthReg)
float corrLogVol = ta.correlation(logVolume, filteredClose, lengthReg)
//====================================================================
//===================== FONKSIYON: BETA HESAPLAMA =====================
//====================================================================
// Pine Script'te fonksiyonlar şöyle tanımlanır (tip bildirmeyiz):
getBeta(corrVal, stdevX) =>
(stdevX != 0 and not na(corrVal) and fCloseStdev != 0)? corrVal * (fCloseStdev / stdevX) : 0.0
//====================================================================
//======================== BETA KATSAYILARI ===========================
//====================================================================
// BTC Dominance
float betaBtcDom = getBeta(corrBtcDom, btcDomStdev)
// Hacim
float betaVol = getBeta(corrVol, volStdev)
// Fiyat Lag1
float betaPLag1 = getBeta(corrPLag1, plag1Stdev)
// Fiyat Lag2
float betaPLag2 = getBeta(corrPLag2, plag2Stdev)
// synergy
float betaSynergy = getBeta(corrSynergy, synergyStdev)
// logVol
float betaLogVol = getBeta(corrLogVol, logVolStdev)
//====================================================================
//===================== TAHMİNİ FİYAT OLUŞTURMA ======================
//====================================================================
float alpha = priceMean
bool canCalc = not na(filteredClose) and not na(priceMean)
float predictedPrice = na
if canCalc
// Farklar
float dBtcDom = (btcDom - btcDomMean)
float dVol = (vol - volMean)
float dPLag1 = (priceLag1 - plag1Mean)
float dPLag2 = (priceLag2 - plag2Mean)
float dSynergy = (synergyTerm - synergyMean)
float dLogVol = (logVolume - logVolMean)
float sumBeta = 0.0
sumBeta += betaBtcDom * dBtcDom
sumBeta += betaVol * dVol
sumBeta += betaPLag1 * dPLag1
if usePriceLag2
sumBeta += betaPLag2 * dPLag2
if useSynergyTerm
sumBeta += betaSynergy * dSynergy
if useLogVolume
sumBeta += betaLogVol * dLogVol
predictedPrice := alpha + sumBeta
//====================================================================
//======================= REZİDÜEL & BANT ============================
//====================================================================
float residual = filteredClose - predictedPrice
float residStdev = ta.stdev(residual, lengthForStd)
float upperBand = predictedPrice + stdevFactor * residStdev
float lowerBand = predictedPrice - stdevFactor * residStdev
//====================================================================
//========================= SİNYAL ÜRETİMİ ===========================
//====================================================================
bool longSignal = (realClose < lowerBand)
bool shortSignal = (realClose > upperBand)
//------------------ RSI Filtresi (opsiyonel) -----------------------//
float rsiVal = ta.rsi(realClose, rsiLen)
bool rsiOversold = (rsiVal < rsiOS)
bool rsiOverbought = (rsiVal > rsiOB)
if useRsiFilter
longSignal := longSignal and rsiOversold
shortSignal := shortSignal and rsiOverbought
//====================================================================
//=============== DİNAMİK POZİSYON & GİRİŞ/ÇIKIŞ EMİRLERİ ============
//====================================================================
float myAtr = ta.atr(atrLen)
float positionSize = na
if useDynamicPos
float capitalRisked = strategy.equity * (capitalRiskedPerc / 100.0)
float riskPerUnit = (stopLossPerc/100.0) * myAtr
positionSize := (riskPerUnit != 0.0) ? (capitalRisked / riskPerUnit) : na
// Long
if longSignal
if useDynamicPos and not na(positionSize)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)
else
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Short
if shortSignal
if useDynamicPos and not na(positionSize)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=positionSize)
else
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Stop-Loss & Take-Profit
if strategy.position_size > 0
strategy.exit( "Long Exit", "Long",stop = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc/100), limit = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPerc/100))
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc/100),limit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitPerc/100))
//------------------ TRAILING STOP (opsiyonel) ----------------------//
if useTrailingStop
if strategy.position_size > 0
strategy.exit( "Long Exit TS", "Long", trail_points = myAtr * trailMult, trail_offset = myAtr * trailMult )
if strategy.position_size < 0
strategy.exit( "Short Exit TS", "Short", trail_points = myAtr * trailMult, trail_offset = myAtr * trailMult)
//====================================================================
//======================== GRAFİK ÇİZİMLER ===========================
//====================================================================
plot(realClose, color=color.white, linewidth=1, title="Fiyat")
plot(predictedPrice, color=color.yellow, linewidth=2, title="PredictedPrice")
plot(upperBand, color=color.red, linewidth=1, title="Üst Band")
plot(lowerBand, color=color.lime, linewidth=1, title="Alt Band")
plotshape( useOutlierFilter and isOutlier, style=shape.circle, color=color.red, size=size.tiny, location=location.abovebar, title="Outlier", text="Outlier")