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एस एंड पी 500 हाइब्रिड सीजनल ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-22 11:59:58
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अवलोकन

एस एंड पी 500 हाइब्रिड सीजनल ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक रणनीति है जो मौसमी पैटर्न के आधार पर शेयरों का व्यापार करती है। यह एक बेहतर खरीद और पकड़ प्रणाली, तकनीकी संकेतक स्थितियों और वॉल्यूम प्रवाह संकेतकों को वर्ष के बेहतर और सबसे खराब प्रदर्शन करने वाले महीनों के बीच घूमने के लिए जोड़ती है।

रणनीति तर्क

मुख्य व्यापार संकेत और नियम हैंः

  1. हर साल अक्टूबर के पहले व्यापारिक दिन ओपन में लॉन्ग करें।
  2. यदि VIX 60% से अधिक है या 15 दिन का ATR 90% से अधिक है, तो मौसमी ट्रेडिंग को तब तक रोकें जब तक कि महीने या वर्ष के अंत में अस्थिरता कम न हो जाए।
  3. प्रत्येक वर्ष अगस्त के पहले व्यापार दिवस पर खुले स्थान पर लॉन्ग/शॉर्ट एक्जिट करें।
  4. यदि VIX 120% से अधिक है या यदि VFI -20 से नीचे पार हो जाता है जबकि उसका 10-दिवसीय MA नीचे की ओर इंगित करता है तो भी बाहर निकलें।
  5. वैकल्पिक शॉर्ट बिक्री सक्षम।

यह रणनीति वर्ष के दौरान शेयर बाजार के असमान प्रदर्शन पर लाभ उठाती है, अक्टूबर-अप्रैल के दौरान लंबी चलती है जो सांख्यिकीय रूप से बेहतर प्रदर्शन करती है और मई-सितंबर के खराब प्रदर्शन वाले महीनों के दौरान लाभ या शॉर्टिंग लेती है। जोखिम को भी रोककर प्रबंधित किया जाता है जब अस्थिरता स्पाइक्स होती है, जैसा कि VIX और ATR जैसे संकेतकों द्वारा मापा जाता है।

लाभ विश्लेषण

एस एंड पी 500 हाइब्रिड सीजनल ट्रेडिंग रणनीति के निम्नलिखित प्रमुख फायदे हैंः

  1. वर्ष के दौरान एस एंड पी 500 सूचकांक के अनुभवजन्य रूप से अवलोकन किए गए असमान मासिक प्रदर्शन के आधार पर लीवरेज स्थापित, स्थिर मौसमी पैटर्न।
  2. शोर को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करने और अधिक विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए VIX, ATR और VFI जैसी कई फ़िल्टर स्थितियों को शामिल करता है।
  3. लंबी/छोटी अवधि और मौसमी प्रवेश और निकास के लिए कस्टम अवधि के लिए विन्यास योग्य व्यापार नियम जो परीक्षण और अनुकूलन को सुविधाजनक बनाते हैं।
  4. बाजार के हिंसक उतार-चढ़ाव के प्रभावों को दरकिनार करने के लिए VIX और ATR सीमाओं जैसे अस्थिरता उपायों के माध्यम से जोखिम से बचने के अंतर्निहित तंत्र।
  5. बाजार भागीदारी में संभावित बदलावों को प्रतिबिंबित करने वाले वॉल्यूम प्रवाह संकेतक से पूरक संकेत इनपुट।

जोखिम विश्लेषण

कुछ संभावित जोखिमों में शामिल हैंः

  1. ऐतिहासिक पैटर्न के अमान्य होने का जोखिम। बाजार स्टोकैस्टिक रूप से विकसित होते हैं इसलिए ऐतिहासिक रुझान हमेशा टिका नहीं रह सकते हैं।
  2. तकनीकी संकेतकों से गलत संकेत का जोखिम। VIX, ATR और VFI भी गलत संकेत उत्पन्न कर सकते हैं।
  3. उप-उत्तम मापदंड जोखिम. मापदंडों का परीक्षण और समायोजन संभव है क्योंकि वर्तमान मान वैश्विक रूप से अनुकूल नहीं हो सकते हैं।
  4. असीमित हानि जैसे अतिरिक्त शॉर्टिंग जोखिम।

जोखिमों को अधिक कठोर जोखिम नियंत्रण, संकेतकों के संयोजन, पैरामीटर ट्यूनिंग, मशीन लर्निंग आदि के माध्यम से कम किया जा सकता है।

बढ़ोतरी के अवसर

अनुकूलन के संभावित अवसर:

  1. अधिक प्रशिक्षण डेटा के लिए लंबी बैकटेस्ट अवधि।
  2. ट्रेड प्रति हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस तंत्र लागू करें।
  3. सर्वोत्तम संयोजन खोजने के लिए VIX, ATR और VFI जैसे संकेतकों के मापदंडों को ठीक करें।
  4. अनुकूलन अनुकूलन को सक्षम करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करें।
  5. असंबद्धता के माध्यम से प्रणालीगत बाजार जोखिम को कम करने के लिए रणनीतियों को एक साथ लाना।

निष्कर्ष

एस एंड पी 500 हाइब्रिड सीजनल ट्रेडिंग रणनीति अच्छी तरह से स्थापित मौसमी रुझानों, तकनीकी समय संकेतक और नकदी प्रवाह उपायों को संश्लेषित करती है। वर्ष के सबसे खराब प्रदर्शन करने वाले महीनों से बचकर और प्रभावी अस्थिरता गेटिंग द्वारा पूरक मौसमी रूप से मजबूत महीनों में स्थिति बनाकर, ढांचा सुसंगत अल्फा उत्पन्न कर सकता है। अनुकूलन योग्य संरचना भी चिकित्सकों के लिए परीक्षण, अनुकूलन और निर्माण के लिए उपयोगी मॉड्यूलर घटकों को प्रदान करती है। अतिरिक्त डेटा, स्टॉप लॉस, पैरामीटर ट्यूनिंग और एसेम्बल्स प्रदर्शन में सुधार के लिए एक और अवसर प्रस्तुत करते हैं।


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//  TASC Issue: April 2022 - Vol. 40, Issue 4
//     Article: Sell In May? Stock Market Seasonality                    
//  Article By: Markos Katsanos
//    Language: TradingView's Pine Script v5
// Provided By: PineCoders, for tradingview.com

//@version=5
strategy(title             = "TASC 2022.04 S&P500 Hybrid Seasonal System", 
         shorttitle        = "HSS v2.0",
         overlay           = true, 
         default_qty_type  = strategy.percent_of_equity, 
         default_qty_value = 10, 
         initial_capital   = 100000,
         currency          = currency.USD,
         commission_type   = strategy.commission.percent,
         commission_value  = 0.01
         )

// Helper Functions:

// @function Returns the ratio to max/min of a sample period
// @param src float, data source.
// @param length int, period of the sample.
// @returns [float, float] tuple.
volatility (float src, int length) =>
    [(src / ta.highest(src, length)[1] - 1.0) * 100.0,
     (src / ta.lowest (src, length)[1] - 1.0) * 100.0]

// @function Volume Flow Indicator.
// @param Period int, period of the data sample.
// @param VCoef float, Volume Volatility Coefficient.
// @param Coef float, Cutoff Coefficient.
// @returns float.
// ref: https://mkatsanos.com/volume-flow-vfi-indicator/
vfi (int Period = 130, float VCoef = 2.5, float Coef = 0.2) =>
    lastHLC3 = nz(hlc3[1], hlc3)
	MF     = hlc3  - lastHLC3
    Vinter = ta.stdev(math.log(hlc3) - math.log(lastHLC3), 30)
    Vave   = ta.sma(volume, Period)[1]
    Cutoff = Coef * close * Vinter
    VC     = math.min(volume, Vave * VCoef)
    VCP    = MF >  Cutoff ?  VC :
		     MF < -Cutoff ? -VC : 0.0
    VFI1 = nz(math.sum(VCP, Period) / Vave)
    VFI = ta.ema(VFI1, 3)


// inputs:
// optional strategy obserservation window parameters:
string ig_ow      = 'Observation Window:'
bool i_Sdate      = input(  title   = 'Start date:', 
                                 defval  = timestamp('2021-01-01'), 
                                 inline  = 'Sdate', 
                                 group   = ig_ow
                                 ) < time //
bool i_useSdate   = input.bool(  title   = '', 
                                 defval  = false, 
                                 group   = ig_ow, 
                                 inline  = 'Sdate', 
                                 tooltip = 'Optional start date to clamp strategy observation window.'
                                 ) //
bool i_Edate      = input(  title   = 'End date:', 
                                 defval  = timestamp('2022-01-01'), 
                                 inline  = 'Edate', 
                                 group   = ig_ow
                                 ) > time //
bool i_useEdate   = input.bool(  title   = '', 
                                 defval  = false, 
                                 group   = ig_ow, 
                                 inline  = 'Edate', 
                                 tooltip = 'Optional end date to clamp strategy observation window.'
                                 ) //
//
string ig_ro      = 'Lookback Options:'
int  i_lback      = input.int(   title   = 'Lookback Shift:', 
                                 defval  = 0, minval = 0,
                                 group   = ig_ro,
                                 tooltip = 'Optional, inspect previous signal values.'
                                 ) //
//
string ig_so      = 'Signal Options:'
bool i_onlyL      = input.bool(      title   = 'Long Only:', 
                                     defval  = true,
                                     group   = ig_so, 
                                     tooltip = 'If switched off, short entries are initiated by sell signals.'
                                     ) //
int  i_sMonth     = input.int(       title   = 'Sell Month:', 
                                     defval  = 8, minval = 1, maxval = 12, step = 1,
                                     group   = ig_so, 
                                     tooltip = 'The worst performing month, originally clamped between months 5 and 8.'
                                     ) //
int  i_maxVI      = input.int(       title   = 'Max VIX up:', 
                                     defval  = 60, minval = 50, maxval = 60, step = 5,
                                     group   = ig_so, 
                                     tooltip = 'Volatility maximum threshold.'
                                     ) //
int  i_critVFI    = input.int(       title   = 'Critical VFI Sell:', 
                                     defval  = -20, minval = -20, maxval = -15, step = 5, 
                                     group   = ig_so, 
                                     tooltip = 'Critical money float (VFI) threshold for sell signal.'
                                     ) //
float i_K         = input.float(     title   = 'ATR/VIX Ratio:', 
                                     defval  = 1.5, minval = 1.3, maxval = 1.7, step = 0.2, 
                                     group   = ig_so, 
                                     tooltip = 'ATR to VIX ratio for sell signal.'
                                     ) //
// 
string i_VIticker = input(    title   = 'Volatility Index:',
                                     defval  = 'VIX', 
                                     group   = ig_so,
                                     tooltip = 'Volatility Index Ticker.'
                                     ) //
string i_VItf     = input.timeframe( title   = '',
                                     defval  = 'D', 
                                     group   = ig_so,
                                     tooltip = 'Volatility Index Timeframe.'
                                     ) //
int i_VIiperiod   = input.int(       title   = 'Implied Volatility period:', 
                                     defval  = 25, 
                                     group   = ig_so
                                     ) //
int i_VIhperiod   = input.int(       title   = 'Historical Volatility period:', 
                                     defval  = 15, 
                                     group   = ig_so
                                     ) //
//
int i_VFIperiod   = input.int(   title   = 'VFI period:', 
                                 defval  = 130, 
                                 group   = ig_so, inline = 'VFI1'
                                 ) //
int i_VFIMperiod  = input.int(   title   = 'MA:', 
                                 defval  = 10, 
                                 group   = ig_so, inline = 'VFI1',
                                 tooltip = 'VFI and Moving Average sampling period.'
                                 ) //
float i_VFIcoef   = input.float( title   = 'VFI Coef Cuttoff:', 
                                 defval  = 0.2, 
                                 group   = ig_so, inline = 'VFI2'
                                 ) //
float i_VFIvcoef  = input.float( title   = 'Volat.:',
                                 defval  = 2.5, 
                                 group   = ig_so, inline = 'VFI2',
                                 tooltip = 'VFI Cutoff and Volatility coefficient.'
                                 ) //
int i_ATRperiod   = input.int(   title   = 'ATR length:',
                                 defval  = 15, 
                                 group = ig_so, inline = 'ATR',
                                 tooltip = 'ATR length.'
                                 ) // 
//
string ig_to = 'Table Options:'
bool i_showT =      input.bool(  title   = 'Show Table:',
                                 defval  = false, 
                                 group   = ig_to, 
                                 tooltip = 'Optional toggle.'
                                 ) //
string i_Tpos =     input.string(title   = 'Position:',
                                 defval  = position.middle_right, 
                                 options = [    position.top_left,     position.top_center,    position.top_right, 
                                             position.middle_left,  position.middle_center, position.middle_right,
                                             position.bottom_left,  position.bottom_center, position.bottom_right   ],
                                 group   = ig_to) //
int i_Ttransp  =      input.int( title   = 'Transparency:',
                                 defval  = 0, minval = 1, maxval = 99, 
                                 group   = ig_to
                                 ) //
//
color i_Tcframe =   input.color( title   = 'Table Colors:', 
                                 defval  = #000000, 
                                 group   = ig_to, inline = 'table color'
                                 ) //
color i_Tcrowe =    input.color( title   = '', 
                                 defval  = #d6dae3, 
                                 group   = ig_to, inline = 'table color'
                                 ) //
color i_Tcrowo =    input.color( title   = '', 
                                 defval  = #cccccc, 
                                 group   = ig_to, inline = 'table color', 
                                 tooltip = 'Table background colors, in order: frame, even row, odd row.'
                                 ) //
string i_Ttsize =   input.string(title   = 'Table Text:', 
                                 defval  = size.small,
                                 options = [size.auto, size.huge, size.large, size.normal, size.small, size.tiny],
                                 group   = ig_to, inline = 'table text'
                                 ) //
color i_Tcdeft =    input.color( title   = 'Text Colors:', 
                                 defval  = #000000, 
                                 group   = ig_to, inline = 'table text'
                                 ) //
color i_Tcsigt =    input.color( title   = '', 
                                 defval  = color.red, 
                                 group   = ig_to, inline = 'table text'
                                 ) //
color i_Tctitt =    input.color( title   = '', 
                                 defval  = color.navy, 
                                 group   = ig_to, inline = 'table text', 
                                 tooltip = 'Table text size and colors, in order: default, short signal, title.'
                                 ) //

// Comparison Index
float VIX      = request.security(i_VIticker, i_VItf, close)
[VIdn, VIup]   = volatility(VIX, i_VIiperiod)                   // Implied
[ATRdn, ATRup] = volatility(ta.atr(i_VIhperiod), i_VIiperiod)   // Historical

float VFI   = vfi(i_VFIperiod, i_VFIvcoef, i_VFIcoef)
float VFI10 = ta.sma(VFI, i_VFIMperiod)


//
bool VFIatCrit = VFI > i_critVFI
bool lowVolat  = (VIup < i_maxVI) or (ATRup < (i_K * i_maxVI))
bool VolatC    = VFIatCrit ? lowVolat : false
bool Long      = ((month >= 10) or (month < i_sMonth)) and VolatC[1]
bool Sseasonal = month == i_sMonth                                   // SEASONAL EXIT/SHORT
bool Svol      = VIup > (2.0 * i_maxVI)                              // VOLATILITY EXIT/SHORT
bool Scrit     = ta.cross(i_critVFI, VFI) and (VFI10 < VFI10[1])     // VFI EXIT/SHORT
bool Short     = Sseasonal or Svol[1] or Scrit[1]

bool withinObsWindow = true
//
if withinObsWindow and strategy.equity > 0
    _L = strategy.long
    _S = strategy.short
    strategy.entry('L'               , direction = _L,      when = Long      )
    if i_onlyL
        strategy.close('L', comment = 'EXIT SEASONAL'  ,    when = Sseasonal )
        strategy.close('L', comment = 'EXIT VOLATILITY',    when = Svol[1]   )
        strategy.close('L', comment = 'EXIT MF'        ,    when = Scrit[1]  )
    else
        strategy.entry('S Seasonal'  , direction = _S,      when = Sseasonal )
        strategy.entry('S Volatility', direction = _S,      when = Svol[1]   )
        strategy.entry('S MF Crit.'  , direction = _S,      when = Scrit[1]  )
else
    strategy.close_all()

string SIGNAL = switch
    (Long)                      => 'Long Seasonal'
    (Sseasonal and i_onlyL)     => 'Exit Seasonal'
    (Svol[1]   and i_onlyL)     => 'Exit Volatility'
    (Scrit[1]  and i_onlyL)     => 'Exit Money Flow'
    (Sseasonal and not i_onlyL) => 'Short Seasonal'
    (Svol[1]   and not i_onlyL) => 'Short Volatility'
    (Scrit[1]  and not i_onlyL) => 'Short Money Flow Bearish'
    =>                             'none'

string date = str.format(
  '{0,number,0000}-{1,number,00}-{2,number,00}', 
  year, month, dayofmonth
  )

var table dTable = table.new(position    = i_Tpos, 
                             columns     = 2, 
                             rows        = 17, 
                             frame_color = color.new(#000000, i_Ttransp), 
                             frame_width = 4
                             ) //


// @function Helper to populate the table rows.
tRow(tableId, idx, left, right, tcol=0) =>
    color _bg = color.new(idx % 2 ? i_Tcrowo : i_Tcrowe, i_Ttransp)
    color _tx = switch (tcol)
        (1)  => color.new(i_Tcsigt, i_Ttransp)
        (2)  => color.new(i_Tctitt, i_Ttransp)
        =>      color.new(i_Tcdeft, i_Ttransp)
    // table.cell(  table_id=tableId, 
    //              column=0, row=idx, 
    //              text=left, text_color=_tx, text_halign=text.align_right, text_size=i_Ttsize, 
    //              bgcolor=_bg) //
    // table.cell(  table_id=tableId, 
    //              column=1, row=idx, 
    //              text=str.tostring(right), text_color=_tx, text_halign=text.align_left, text_size=i_Ttsize, 
    //              bgcolor=_bg) //


if i_showT
    float _atr10 = ta.atr(10)[i_lback]
    string _nf = '0.00'
    string _aru = '🔼 ', string _ard = '🔽 '
    //      id | idx |                   left label  |                      right label  |               conditional color |
    tRow(dTable,   00, 'S&P500 Hybrid Seasonal '     , ''                                , 2                               )
    tRow(dTable,   01, 'Created By: Markos Katsanos' , ''                                , 2                               )
    tRow(dTable,   02, 'Date:'                       , date[i_lback]                                                       )
    tRow(dTable,   03, 'Signal:'                     , SIGNAL[i_lback]                                                     )
    tRow(dTable,   04, 'Price:'                      , open[i_lback]                                                       )
    tRow(dTable,   05, 'VIX:'                        , str.tostring(  VIX[i_lback], _nf)                                   )
    tRow(dTable,   06, 'VFI:'                        , str.tostring(  VFI[i_lback], _nf) , VFIatCrit ? 1 : 0               )
    tRow(dTable,   07, 'ATR:'                        , str.tostring(        _atr10, _nf)                                   )
    tRow(dTable,   08, 'VIup%:'                      , str.tostring( VIup[i_lback], _nf) , VIup > i_maxVI ? 1 : 0          )
    tRow(dTable,   09, 'ATRup%:'                     , str.tostring(ATRup[i_lback], _nf) , ATRup > i_K * i_maxVI ? 1 : 0   )
    tRow(dTable,   10, 'VIdn%:'                      , str.tostring( VIdn[i_lback], _nf)                                   )
    tRow(dTable,   11, 'ATRdn%:'                     , str.tostring(ATRdn[i_lback], _nf)                                   )
    tRow(dTable,   12, _aru + 'Long Seasonal:'       , Long[i_lback]                                                       )
    tmp = 12
    if not i_onlyL
        tmp := 13
        tRow(dTable, 13, _ard + 'Short:'             , Short[i_lback]                    , Short[i_lback] ? 1 : 0          )
    tRow(dTable,  tmp+1, _ard + 'Seasonal:'          , Sseasonal[i_lback]                , Sseasonal[i_lback] ? 1 : 0      )
    tRow(dTable,  tmp+2, _ard + 'Volatility:'        , Svol[1+i_lback]                   , Svol[1 + i_lback] ? 1 : 0       )
    tRow(dTable,  tmp+3, _ard + 'Money Flow:'        , Scrit[i_lback]                    , Scrit[i_lback] ? 1 : 0          )


अधिक