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Bipolare Monatsrendite-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-06 16:06:55
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##Übersicht Diese Strategie verwendet Pivotpunkte, um Trendumkehrungen zu erkennen und entsprechend Long/Short-Positionen einzunehmen.

Wie es funktioniert

Verwendungszweckepivothigh()undpivotlow()Um Drehpunkte zu berechnen, die auf Trendumkehrungen hinweisen.
Läuft lang, wenn der Preis über das Pivot-Hoch und kurz, wenn der Preis unter das Pivot-Tief geht.
Berechnet die monatliche Rendite zu Beginn jedes Monats und speichert sie in das Array.
Berechnet die jährliche Rendite zu Beginn jedes Jahres und speichert sie in das Array.
Zeichnet eine Tabelle der Erträge für eine intuitive Ansicht der monatlichen und jährlichen Leistung.

##Vorteilsanalyse

Pivotpunkte filtern einige falsche Umkehrsignale aus.
Das Sperren der monatlichen Gewinne reduziert die Verlustmengen der monatlichen Auswirkungen - bipolare Renditen.
Die Rendite-Tabelle zeigt die Leistungstrends deutlich.

##Risikoanalyse

Pivots können sich ändern, was zu falschen Umkehrungen führt.
Ein erzwungener monatlicher Abschluss verpasst weitere Gewinne.
Die Tabelle fehlt an Maximalverbrauch und Risikometriken.

## Optimierungsrichtlinien

Fügen Sie Filter in der Nähe von Drehstellen hinzu, um häufige ungültige Umkehrungen zu vermeiden.
Abschließen partieller statt vollständiger Position, um verpasste Chancen zu reduzieren.
Fügen Sie quantitative Risikometriken hinzu, wie maximale Auslastung, Sharpe-Ratio.

Zusammenfassung Diese Strategie handelt um Umkehrungen an Drehpunkten und sperrt monatliche Gewinne, um Drawdowns zu kontrollieren. Aber einige Parameter und Logik können für genauere Signale und ein robustes Risikomanagement verbessert werden. Die intuitive Renditetabelle hilft bei der Analyse. Insgesamt hat diese Strategie Verdienste, erfordert aber eine umsichtige Bewertung für den Live-Handel.

/*backtest
start: 2022-11-05 00:00:00
end: 2023-03-23 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Monthly Returns in PineScript Strategies", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 25, calc_on_every_tick = true, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.1)

// Inputs 
leftBars  = input(2)
rightBars = input(1)
prec      = input(2, title = "Return Precision")

// Pivot Points 
swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)

hprice = 0.0
hprice := not na(swh) ? swh : hprice[1]

lprice = 0.0
lprice := not na(swl) ? swl : lprice[1]

le = false
le := not na(swh) ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])

se = false
se := not na(swl) ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])

if (le)
	strategy.entry("PivRevLE", strategy.long, comment="PivRevLE", stop=hprice + syminfo.mintick)

if (se)
	strategy.entry("PivRevSE", strategy.short, comment="PivRevSE", stop=lprice - syminfo.mintick)

plot(hprice, color = color.green, linewidth = 2)
plot(lprice, color = color.red,   linewidth = 2)

///////////////////
// MONTHLY TABLE //

new_month = month(time) != month(time[1])
new_year  = year(time)  != year(time[1])

eq = strategy.equity

bar_pnl = eq / eq[1] - 1

cur_month_pnl = 0.0
cur_year_pnl  = 0.0

// Current Monthly P&L
cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : 
                 (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 

// Current Yearly P&L
cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : 
                 (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1  

// Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
var month_pnl  = array.new_float(0)
var month_time = array.new_int(0)

var year_pnl  = array.new_float(0)
var year_time = array.new_int(0)

if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islast))
    array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
    array.push(month_time, time[1])

if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islast))
    array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
    array.push(year_time, time[1])

// Monthly P&L Table    
var monthly_table = table(na)

if (barstate.islast)
    monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)

    table.cell(monthly_table, 0,  0, "",     bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 1,  0, "Jan",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 2,  0, "Feb",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 3,  0, "Mar",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 4,  0, "Apr",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 5,  0, "May",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 6,  0, "Jun",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 7,  0, "Jul",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 8,  0, "Aug",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 9,  0, "Sep",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec",  bgcolor = #cccccc)
    table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)


    for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
        table.cell(monthly_table, 0,  yi + 1, tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
        
        y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.new(color.green, transp = 50) : color.new(color.red, transp = 50)
        table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, tostring(round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor = y_color)
        
    for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
        m_row   = year(array.get(month_time, mi))  - year(array.get(year_time, 0)) + 1
        m_col   = month(array.get(month_time, mi)) 
        m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.new(color.green, transp = 70) : color.new(color.red, transp = 70)
        
        table.cell(monthly_table, m_col, m_row, tostring(round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor = m_color)

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