本策略是一个基于线性信号和Z分数标准化的量化交易系统。它通过组合RSI等外生变量与价格数据,构建标准化的交易信号,并利用阈值触发交易。该策略适用于日内和高频交易场景,具有较强的适应性和可配置性。
策略的核心原理包含以下几个关键步骤: 1. 线性信号构建:使用可配置的权重(signal_alpha)将RSI指标与价格数据进行线性组合,形成初始信号。 2. Z分数标准化:基于设定的回溯期(lookback_period),计算线性信号的均值和标准差,将信号标准化为Z分数形式。 3. 阈值触发机制:当Z分数低于负阈值时开多仓,高于正阈值时开空仓,阈值由风险调整因子(risk_adjustment_factor)控制。 4. 风险管理:对每笔交易设置止盈止损,通过百分比参数灵活调整风险收益比。
这是一个结构清晰、逻辑严谨的量化交易策略。通过线性组合和标准化处理,构建了稳健的交易信号系统。策略的可配置性强,风险管理完善,但需要注意参数优化和市场适应性问题。通过建议的优化方向,可进一步提升策略的稳定性和盈利能力。
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start: 2024-12-29 00:00:00
end: 2025-01-05 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Linear Signal-Based Strategy", shorttitle = "LSB_V1", overlay=true)
// Inputs
lookback_period = input.int(14, title="Lookback Period for Moving Averages")
signal_alpha = input.float(0.5, title="Signal Weight Alpha (Exogenous Variable)")
take_profit_percent = input.float(0.02, title="Take Profit (%)")
stop_loss_percent = input.float(0.01, title="Stop Loss (%)")
risk_adjustment_factor = input.float(1.5, title="Risk Adjustment Factor")
// Fetch Exogenous Variable (Example: RSI as a Proxy)
rsi_value = ta.rsi(close, lookback_period)
// Linear Signal Calculation
linear_signal = signal_alpha * rsi_value + (1 - signal_alpha) * close
// Z-Score Normalization for Signal
mean_signal = ta.sma(linear_signal, lookback_period)
stddev_signal = ta.stdev(linear_signal, lookback_period)
z_score_signal = (linear_signal - mean_signal) / stddev_signal
// Entry Conditions
long_condition = z_score_signal < -risk_adjustment_factor
short_condition = z_score_signal > risk_adjustment_factor
// Risk Management
long_take_profit = close * (1 + take_profit_percent)
long_stop_loss = close * (1 - stop_loss_percent)
short_take_profit = close * (1 - take_profit_percent)
short_stop_loss = close * (1 + stop_loss_percent)
// Execute Trades
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=1)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=1)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)