Les ressources ont été chargées... Je charge...

Stratégie de contre-test de la percée architecturale

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-10-17 17:26:03 Je suis désolé
Les étiquettes:

img

Résumé

Cette stratégie adopte une approche de rupture de niveau pour aller long ou court dans certaines conditions de rupture, et possède des capacités de test automatique pour trouver la combinaison optimale de paramètres.

Principe

  1. Les paramètres d'entrée comprennent les jours de lookback, le pourcentage de prise de profit, le pourcentage de stop-loss et les paramètres de test automatique tels que la plage de lookback, la plage de prise de profit / stop-loss, etc.

  2. Pendant le backtesting, traversez diverses combinaisons de lookback, prenez des profits et arrêtez la perte, et enregistrez le PnL pour chaque combinaison.

  3. Logique du signal de rupture: longue lorsque la brèche de rapprochement est au-dessus de la bande supérieure et non de la barre d'entrée, courte lorsque la brèche de rapprochement est au-dessous de la bande inférieure et non de la barre d'entrée.

  4. Condition de stop loss: si le stop loss est déclenché, sortez de la transaction.

  5. Condition de prise de profit: si vous n'êtes pas arrêté et que la prise de profit est déclenchée, sortez du commerce.

  6. Afficher un tableau détaillé des résultats des tests antérieurs, triable par taux de gain, bénéfice net ou nombre de transactions en fonction des paramètres de l'utilisateur.

Les avantages

  1. Le backtest automatique peut rapidement trouver des ensembles de paramètres optimaux sans test manuel.

  2. Sortir les résultats des backtests de manière flexible selon le taux de réussite, le bénéfice net, le nombre de transactions, etc. en fonction des besoins.

  3. Visualisez le PnL pour chaque transaction.

  4. Paramètres de backtest personnalisables pour tester un espace de paramètres plus large afin de trouver l'optimum global.

  5. Des règles commerciales simples et claires, faciles à comprendre et à mettre en œuvre.

Risques et solutions

  1. Une courte période de backtest peut entraîner des résultats instables.

  2. Solution: relâcher les niveaux de prise de profit/arrêt de perte de manière appropriée.

  3. L'essai par un seul instrument peut ne pas être représentatif.

  4. Les paramètres trop optimisés entraînent un surajustement.

  5. L'ignorance des coûts de transaction entraîne un biais dans les résultats.

Directions de renforcement

  1. Augmenter les dimensions d'optimisation comme l'ajout d'un arrêt de retard ou de limites de trading.

  2. Optimiser les conditions d'entrée avec des filtres de tendance.

  3. Améliorez la prise de profit/arrêt de perte comme la prise de profit dynamique ou l'arrêt de perte de suivi.

  4. Introduire l'apprentissage automatique pour optimiser les paramètres.

  5. Optimiser la structure du code pour un backtesting plus rapide.

  6. Test de la robustesse des paramètres pour tous les produits et toutes les périodes.

  7. Envisagez d'intégrer les capacités de trading automatique.

Conclusion

La stratégie a une logique claire et simple, le backtesting automatique permet un réglage rapide des paramètres, l'affichage PnL facilite d'autres améliorations. Les risques existent mais peuvent être réduits grâce à des optimisations multidimensionnelles, avec une forte valeur pratique.


/*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)





Plus de