月次リターンバイポーラ戦略
作成日:
2023-11-06 16:06:55
最終変更日:
2023-11-06 16:06:55
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ChaoZhang
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##概要 この戦略は,トレンドの逆転を判断するためにK線の枢軸点を利用し,それを多空頭取引の信号として使用する.収益性がある場合,戦略は,その月の収益をロックして,撤回期に大きな損失をもたらすのを防ぐ.
戦略の原則
- 活用する
pivothigh()そしてpivotlow()関数はK線の枢軸点を計算する。枢軸点はトレンドの逆転を判断できる。 - 価格が上軸ポイントを超えると多頭ポジションをします. 価格が下軸ポイントを下回ると空頭ポジションをします.
- 毎月初めに,前月の収益率を計算し,配列に保存します.
- 毎年初めに,前年の収益率を計算し,配列に保存します.
- 収益率の表を描いて,毎月,毎年の収益を直観的に見ることができます.
優位分析
- 軸を中心にトレンドの逆転を判断し,取引のノイズ信号の一部をフィルターすることができます.
- 収益を毎月ロックすることで,損失の月の影響を軽減し,収益を二極化します.
- 収益表は,毎月の収益を直観的に表示し,戦略の良い時期と悪い時期を明確に見ることができます.
リスク分析
- 枢軸点の変化は,誤った逆開場を引き起こす可能性がある.パラメータを適切に最適化したり,フィルタリング条件を追加したりすることができる.
- 月の初めに強制的に平仓すると,残りの月の利益の機会を逃すでしょう. 部分的なポジションのみをロックすることを考えることができます.
- 表は最大撤回などのリスク指標を表示できません. 戦略のリスクを測定する他の指標を追加することを考慮することができます.
方向を最適化する
- 軸の近くでフィルタリング条件を追加して,頻繁に無効な反転取引を回避できます.
- ポジションの部分のみをロックし,全ポジションを平らにするのではなく,漏えいの可能性を減らすことができます.
- 最大撤回率やシャープ比率などの量化リスク指標を表に表示する方法を追加できます.
結論から言うと この戦略は,枢軸を活用してトレンドの逆転を判断し,終盤に利益をロックすることで,撤回リスクを効果的に制御できます。しかし,一部のパラメータと戦略ロジックは,取引信号をより正確にし,リスクコントロールをより安定させるためにさらに最適化できます。表形式の直観的な毎月の利益状況を示すことも,戦略分析に有利です。全体として,この戦略は一定の参照価値がありますが,実況時には慎重に評価する必要があります。
ストラテジーソースコード
/*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)