রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

আর্কিটেকচার ব্রুকথ্রু ব্যাকটেস্টিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১০-১৭ ১৭ঃ২৬ঃ০৩
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি নির্দিষ্ট অগ্রগতির শর্তে দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত যেতে একটি স্তরের অগ্রগতির পদ্ধতি গ্রহণ করে এবং সর্বোত্তম পরামিতি সংমিশ্রণ খুঁজে পেতে স্বয়ংক্রিয় ব্যাক-টেস্টিং ক্ষমতা রয়েছে।

নীতি

  1. ইনপুট পরামিতিগুলির মধ্যে লুকব্যাক দিন, লাভের শতাংশ, স্টপ লস শতাংশ এবং স্বয়ংক্রিয় ব্যাকটেস্টিং পরামিতি যেমন লুকব্যাক পরিসীমা, লাভ / স্টপ লস পরিসীমা ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

  2. ব্যাকটেস্টিংয়ের সময়, ব্যাকটেস্টিংয়ের বিভিন্ন সংমিশ্রণগুলি অতিক্রম করুন, লাভ এবং স্টপ লস নিন এবং প্রতিটি সংমিশ্রণের জন্য পিএনএল রেকর্ড করুন।

  3. Breakthrough signal logic: long when close breaks above upper band and not the entry bar, short when close breaks below lower band and not the entry bar. (ব্রেকথ্রু সিগন্যাল লজিকঃ দীর্ঘ যখন উপরের ব্যান্ডের উপরে এবং এন্ট্রি বারের উপরে বন্ধ বিরতি হয়, তবে এন্ট্রি বারের নীচে এবং এন্ট্রি বারের নীচে বন্ধ বিরতি হলে ছোট।)

  4. স্টপ লস শর্তঃ যদি লাভ না হয় এবং স্টপ লস ট্রিগার করা হয়, তাহলে ট্রেড থেকে বেরিয়ে আসুন।

  5. মুনাফা গ্রহণের শর্তঃ যদি বন্ধ না করা হয় এবং মুনাফা গ্রহণ করা হয়, তাহলে ট্রেড থেকে বেরিয়ে আসুন।

  6. ব্যাকটেস্ট ফলাফলের বিস্তারিত টেবিল প্রদর্শন করুন, ব্যবহারকারীর সেটিংসের উপর ভিত্তি করে জয় হার, নেট মুনাফা বা ব্যবসায়ের সংখ্যা অনুসারে বাছাইযোগ্য।

সুবিধা

  1. অটো ব্যাকটেস্ট ম্যানুয়াল টেস্টিং ছাড়াই দ্রুত সর্বোত্তম প্যারামিটার সেট খুঁজে পেতে পারে।

  2. ব্যাকটেস্টের ফলাফলগুলিকে জয়ের হার, নেট মুনাফা, ব্যবসায়ের সংখ্যা ইত্যাদির ভিত্তিতে প্রয়োজনীয়তার ভিত্তিতে নমনীয়ভাবে সাজান।

  3. প্রতিটি ট্রেডের জন্য PnL কল্পনা করুন।

  4. গ্লোবাল অপ্টিমাম খুঁজে পেতে বৃহত্তর প্যারামিটার স্পেস পরীক্ষা করার জন্য কাস্টমাইজযোগ্য ব্যাকটেস্ট প্যারামিটার।

  5. সহজ এবং পরিষ্কার বাণিজ্যিক নিয়ম যা সহজেই বোঝা যায় এবং বাস্তবায়ন করা যায়।

ঝুঁকি এবং সমাধান

  1. সংক্ষিপ্ত ব্যাকটেস্ট সময়কাল অস্থির ফলাফল হতে পারে। সমাধানঃ দীর্ঘ ব্যাকটেস্ট সময়কাল ব্যবহার করুন।

  2. ঘন ঘন ট্রেডিং লাভজনকতা প্রভাবিত স্লিপিং প্রবণতা। সমাধানঃ লাভ / স্টপ লস স্তরগুলি যথাযথভাবে শিথিল করুন।

  3. একক যন্ত্রের ব্যাকটেস্ট প্রতিনিধিত্বমূলক নাও হতে পারে। সমাধানঃ নির্ভরযোগ্য প্যারামিটার সেট খুঁজে পেতে বিভিন্ন পণ্য পরীক্ষা করুন।

  4. অতিরিক্ত অপ্টিমাইজড পরামিতিগুলি ওভারফিটিংয়ের কারণ হয়। সমাধানঃ পণ্য এবং সময়সীমার মধ্যে পরামিতিগুলির স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করুন।

  5. লেনদেনের খরচ উপেক্ষা করা ফলাফলের পক্ষপাতের দিকে পরিচালিত করে। সমাধানঃ যুক্তিসঙ্গত কমিশন সেটিংস ব্যবহার করুন।

উন্নতির নির্দেশাবলী

  1. অপ্টিমাইজেশান মাত্রা বৃদ্ধি করুন যেমন ট্রেইলিং স্টপ বা ট্রেড লিমিট যোগ করা।

  2. প্রবণতা ফিল্টার দিয়ে প্রবেশের শর্ত অপ্টিমাইজ করুন।

  3. ডায়নামিক টেক লস বা ট্রেলিং স্টপ লসের মতো লাভ/হ্রাস বন্ধ করুন।

  4. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য মেশিন লার্নিং চালু করুন।

  5. দ্রুত ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য কোড কাঠামো অপ্টিমাইজ করুন।

  6. পণ্য এবং সময়সীমার মধ্যে প্যারামিটার স্থায়িত্ব পরীক্ষা করুন।

  7. অটো ট্রেডিংয়ের সুবিধা একত্রিত করার কথা ভাবুন।

সিদ্ধান্ত

কৌশলটি পরিষ্কার এবং সহজ যুক্তিযুক্ত, স্বয়ংক্রিয় ব্যাকটেস্টিং দ্রুত পরামিতি টিউনিং সক্ষম করে, পিএনএল প্রদর্শন আরও উন্নতি সহজ করে তোলে। ঝুঁকি বিদ্যমান তবে শক্তিশালী ব্যবহারিক মূল্য সহ বহু-মাত্রিক অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে হ্রাস করা যেতে পারে। সংক্ষেপে, স্বয়ংক্রিয় ব্যাকটেস্টিং সরঞ্জামগুলির সাথে সজ্জিত এই কৌশলটি সহজ ব্রেকআউট ধারণাগুলির উপর ভিত্তি করে ব্যবসায়ীদের দ্রুত স্থিতিশীল ট্রেডিং সিস্টেম বিকাশ করতে সহায়তা করতে পারে।


/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © -_-
//@version=5
// strategy("[-_-] LBAB", process_orders_on_close=true, overlay=true, max_labels_count=500, max_lines_count=500, max_boxes_count=500, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=100, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

// Inputs
lookback = input.int(2, title="Lookback", minval=2, maxval=15)      
tp = input.float(5, title="TP (%)", minval=1, maxval=10000)            
sl = input.float(5, title="SL (% from Low)", minval=1, maxval=100)  
com = input.float(0.075, title="Commission (%)", minval=0, maxval=50)

min_lookback_tr = input.float(2, title="Min Lookback", minval=1, maxval=500, inline="tr_lookback", group="Optimisation") 
max_lookback_tr = input.float(5, title="Max Lookback", minval=1, maxval=500, inline="tr_lookback", group="Optimisation") 
min_tp_tr = input.float(5, title="Min TP (%)", minval=1, maxval=10000, inline="tr_tp", group="Optimisation") 
max_tp_tr = input.float(10, title="Max TP (%)", minval=1, maxval=10000, inline="tr_tp", group="Optimisation") 
min_sl_tr = input.float(1, title="Min SL (%)", minval=1, maxval=100, inline="tr_sl", group="Optimisation") 
max_sl_tr = input.float(5, title="Max SL (%)", minval=1, maxval=100, inline="tr_sl", group="Optimisation") 
imp_perc_profit = input.bool(true, title="Percentage profitable", group="Optimisation")
imp_netprofit = input.bool(false, title="Net profit", group="Optimisation")
imp_numtrades = input.bool(false, title="Number of trades", group="Optimisation")
table_pos = input.string("Bottom Right", title="Position", options=["Top Left", "Top Center", "Top Right", "Middle Left", "Middle Center", "Middle Right", "Bottom Left", "Bottom Center", "Bottom Right"], group="Table")
table_font_size = input.string("Normal", title="Font size", options=["Auto", "Tiny", "Small", "Normal", "Large"], group="Table")

// Table parameters
table_pos_ = switch table_pos 
    "Top Left" => position.top_left
    "Top Center" => position.top_center
    "Top Right" => position.top_right
    "Middle Left" => position.middle_left
    "Middle Center" => position.middle_center
    "Middle Right" => position.middle_right
    "Bottom Left" => position.bottom_left
    "Bottom Center" => position.bottom_center
    "Bottom Right" => position.bottom_right

table_font_size_ = switch table_font_size
    "Auto" => size.auto
    "Tiny" => size.tiny
    "Small" => size.small
    "Normal" => size.normal
    "Large" => size.large

// Sorting function (first element will be largest)
sortArr(arr, arr_index) =>
    n = array.size(arr) - 1 
    for i = 0 to n - 1
        for j = 0 to n - i - 1
            if array.get(arr, j) < array.get(arr, j + 1)
                temp = array.get(arr, j)
                temp_index = array.get(arr_index, j)
                array.set(arr, j, array.get(arr, j + 1))
                array.set(arr, j + 1, temp)
                array.set(arr_index, j, array.get(arr_index, j + 1))
                array.set(arr_index, j + 1, temp_index)

// Safe checks
if min_lookback_tr > max_lookback_tr 
    runtime.error("Min Lookback must be less than Max Lookback")
if min_tp_tr > max_tp_tr 
    runtime.error("Min Take Profit must be less than Max Take Profit")
if min_sl_tr > max_sl_tr
    runtime.error("Min Stop Loss must be less than Max Stop Loss")

// 
tp_min_ = int(min_tp_tr / 1)
tp_max_ = int(max_tp_tr / 1)

sl_min_ = int(min_sl_tr / 1)
sl_max_ = int(max_sl_tr / 1)

// Size for arrays
arr_size = int((max_lookback_tr - min_lookback_tr + 1) * (tp_max_ - tp_min_ + 1) * (sl_max_ - sl_min_ + 1))

// Arrays
var arr_bi = array.new_int(arr_size, na)           // bar_index of Smash Day
var arr_in_pos = array.new_bool(arr_size, false)   // are we in a position?

var arr_params = array.new_string(arr_size, "")
var arr_wonlost = array.new_string(arr_size, "")
var arr_profit = array.new_float(arr_size, 0)

// Testing what parameters are best
index = 0

// Lookback
for lookback_i = min_lookback_tr to max_lookback_tr
    // Take profit
    for tp_i = tp_min_ to tp_max_
        // Stop loss
        for sl_i = sl_min_ to sl_max_
            // Parameters of current iteration
            lookback_ = lookback_i
            tp_ = tp_i
            sl_ = sl_i

            //
            if array.get(arr_params, index) == ""
                array.set(arr_params, index, str.tostring(lookback_) + " " + str.tostring(tp_) + " " + str.tostring(sl_))

            // Was there an entry?
            was_edone = false

            // If entry price reached
            if not array.get(arr_in_pos, index) and not na(array.get(arr_bi, index))
                if high >= high[bar_index - array.get(arr_bi, index)] and bar_index != array.get(arr_bi, index)
                    array.set(arr_in_pos, index, true)
                    was_edone := true

            // If we're in a position
            if array.get(arr_in_pos, index) and bar_index != array.get(arr_bi, index) and not was_edone
                low_sl = low[bar_index - array.get(arr_bi, index)] * (1 - sl_ / 100)
                high_ep = high[bar_index - array.get(arr_bi, index)]
                high_tp = high_ep * (1 + tp_ / 100)

                amount = 100

                // Stop loss
                if low <= low_sl
                    array.set(arr_in_pos, index, false)
                    array.set(arr_wonlost, index, array.get(arr_wonlost, index) + "0")
                    array.set(arr_profit, index, array.get(arr_profit, index) - math.abs(amount / high_ep * low_sl - amount) - com / 100 * amount * 2)
                    array.set(arr_bi, index, na)
                // Take profit
                if high >= high_tp
                    array.set(arr_in_pos, index, false)
                    array.set(arr_wonlost, index, array.get(arr_wonlost, index) + "1")
                    array.set(arr_profit, index, array.get(arr_profit, index) + math.abs(amount / high_ep * high_tp - amount) - com / 100 * amount * 2)
                    array.set(arr_bi, index, na)

            // Entry condition
            cond = barstate.isconfirmed and close < low[1] and high[1] < high[lookback_ + 1] //and not array.get(arr_in_pos, index) 

            // New entry price
            if cond and not array.get(arr_in_pos, index)
                array.set(arr_bi, index, bar_index)
            
            // Update index
            index := index + 1

// Checking the results
var table t = na
var result_index = array.new_int(0, na)
var result_arr_winrate = array.new_float(0, na)
var result_arr_tradenum = array.new_int(0, na)
var sort_array = array.new_float(0, na)

if (barstate.islast or barstate.islastconfirmedhistory) and na(t)
    for i = 0 to array.size(arr_params) - 1
        wins = 0
        losses = 0
        arr = array.get(arr_wonlost, i)
        for j = 0 to str.length(arr) - 1
            str_ = str.substring(arr, j, j + 1)
            if str_ == "0"
                losses := losses + 1
            if str_ == "1"
                wins := wins + 1
        // Push percentage profitable trades
        perc_profit = math.round(wins / (wins + losses) * 100, 2)
        array.push(result_arr_winrate, perc_profit)
        // Push number of trades
        trade_num = str.length(array.get(arr_wonlost, i))
        array.push(result_arr_tradenum, trade_num)
        // Push index
        array.push(result_index, i)
        // For combined sorting                          
        array.push(sort_array, (imp_netprofit ? array.get(arr_profit, i) : 1) * (imp_perc_profit ? perc_profit : 1) * (imp_numtrades ? trade_num : 1))

    // Sort
    sortArr(array.copy(sort_array), result_index)

    t := table.new(columns=6, rows=13, bgcolor=color.white, border_color=color.new(color.blue, 0), border_width=1, frame_color=color.new(color.blue, 0), frame_width=1, position=table_pos_)

    table.cell(t, 0, 0, "% Profitable" + (imp_perc_profit ? " ↓" : ""), bgcolor=imp_perc_profit ? color.rgb(23, 18, 25) : color.white, text_color=imp_perc_profit ? color.white : color.black, text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 1, 0, "Net Profit" + (imp_netprofit ? " ↓" : ""), bgcolor=imp_netprofit ? color.rgb(23, 18, 25) : color.white, text_color=imp_netprofit ? color.white : color.black, text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 2, 0, "# of trades" + (imp_numtrades ? " ↓" : ""), bgcolor=imp_numtrades ? color.rgb(23, 18, 25) : color.white, text_color=imp_numtrades ? color.white : color.black, text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 3, 0, "Lookback", text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 4, 0, "Take Profit %", text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 5, 0, "Stop Loss %", text_size=table_font_size_)

    counter = 0
    forloop_counter = math.min(array.size(result_index) - 1, 10)
    for i = 0 to forloop_counter
        i_ = array.get(result_index, i)
        params_ = str.split(array.get(arr_params, i_), " ")
        col_ = color.new(color.blue, 75)
        table.cell(t, 0, i + 1, str.tostring(array.get(result_arr_winrate, i_)) + "%", bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 1, i + 1, str.tostring(math.round(array.get(arr_profit, i_), 2)) + "$", bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 2, i + 1, str.tostring(array.get(result_arr_tradenum, i_)), bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 3, i + 1, array.get(params_, 0), bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 4, i + 1, array.get(params_, 1), bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 5, i + 1, array.get(params_, 2), bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        counter := counter + 1

    // Warn if timeframe is <= 10 minutes
    if timeframe.in_seconds(timeframe.period) <= 600
        table.cell(t, 0, forloop_counter + 2, "Timeframe might be too low", bgcolor=color.orange, text_size=table_font_size_, tooltip="Selected timeframe might be too low and cause an error")
        table.merge_cells(t, 0, forloop_counter + 2, 5, forloop_counter + 2)

// Strategy
var int bi = na
var int pos_bi = na

// Buy condition
cond = barstate.isconfirmed and close < low[1] and high[1] < high[lookback + 1] and strategy.position_size == 0 

// Stop loss, Take profit
if strategy.position_size[1] == 0 and strategy.position_size > 0 and bar_index != bi
    strategy.exit("TP/SL", "Long", stop=low[bar_index - bi] * (1 - sl / 100), limit=high[bar_index - bi] * (1 + tp / 100))
    pos_bi := bar_index

// Buy
if cond 
    strategy.order("Long", strategy.long, stop=high)
    bi := bar_index

// Box
if strategy.position_size[1] != 0 and strategy.position_size == 0
    tn = strategy.closedtrades - 1
    penp = strategy.closedtrades.entry_price(tn)
    pexp = strategy.closedtrades.exit_price(tn)





আরো