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変化率定量戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-12 15:56:56
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概要

この戦略は,市場の方向性を決定し,取引信号を生成するために,変化率 (ROC) 指標を使用する.戦略の核心理念は,長期的な傾向を追跡し,より大きなリスクを負って市場を上回ることです.

戦略の論理

入国規則

ROC>0ならロングで,ROC<0ならショートで,ROCのポジティブ/ネガティブを使って市場の方向性を判断する.
波動性をフィルタリングするために,ROCが2日連続で同じ側にいる場合にのみ取引シグナルを発行します.

損失を止める

6%のストップ・ロスは設定されています. ストップ・ロスは起動すると,ポジションを逆転します. これは,私たちが市場の間違った側にいる可能性があることを示します.

アンチバブルメカニズム

ROCが200を超える場合,市場はバブルとみなされます.ROCがバブル領域を下回ると,ショート信号が起動します.バブルが少なくとも1週間持続する必要があります.

資金管理

固定ポジションサイジング+インクリメンタルメソッドを使用します. $400の利益/損失ごとにポジションを200ドル増減します. これは,ピラミッドの利益を可能にしますが,引き下げも増加します.

利点分析

この戦略の利点:

長期的にポジティブな利益をもたらす可能性が高い傾向の哲学に従う
ストップロスを利用してリスクを制御し,短期間の変動を減らす.
防泡メカニズムはトップを追いかけるのを防ぎます
固定ポジション + 増幅方法が上昇傾向の指数関数的な成長を生み出します

リスク分析

リスクもあります:

フィルタリングのために他の指標と組み合わせることを検討してください.
取引コストは考慮されていないため,実際の収益が低下します.
泡対策のパラメータの調節も不十分でトレンドが見逃されます
負けた場合引き上げが増加します

オプティマイゼーションの方向性

戦略を最適化する方法:

フィルター信号に,MA,波動性など他の指標を追加します.
バブル検出の改善のために,バブル対策パラメータを最適化します.
固定ポジションとインクリメンタル比率を調整し,リスク/リターンバランスを改善する.
損失が大きい場合,自動ストップ損失を追加します.
取引コストを考慮し,それに応じて入場規則を設定する.

結論

概要すると,これはROC指標を中心とした戦略に従う長期的傾向である.これはより高いリスクを負うことによってアルファを生成することを目指している.さらなる最適化によりその持続可能性が向上する.鍵は適切なリスク耐性を見つけることである.

/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © gsanson66


//This strategy use the Rate of Change (ROC) of the closing price to send enter signal. 
//@version=5
strategy("RATE OF CHANGE BACKTESTING", shorttitle="ROC BACKTESTING", overlay=false, precision=3, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=950, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18)


//--------------------------------FUNCTIONS-----------------------------------//

//@function Displays text passed to `txt` when called.
debugLabel(txt, color, loc) =>
    label.new(bar_index, loc, text = txt, color=color, style = label.style_label_lower_right, textcolor = color.black, size = size.small)

//@function which looks if the close date of the current bar falls inside the date range
inBacktestPeriod(start, end) => (time >= start) and (time <= end)


//----------------------------------USER INPUTS----------------------------------//

//Technical parameters
rocLength = input.int(defval=365, minval=0, title='ROC Length', group="Technical parameters")
bubbleValue = input.int(defval=200, minval=0, title="ROC Bubble signal", group="Technical parameters")
//Risk management
stopLossInput = input.float(defval=10, minval=0, title="Stop Loss (in %)", group="Risk Management")
//Money management
fixedRatio = input.int(defval=400, minval=1, title="Fixed Ratio Value ($)", group="Money Management")
increasingOrderAmount = input.int(defval=200, minval=1, title="Increasing Order Amount ($)", group="Money Management")
//Backtesting period
startDate = input(title="Start Date", defval=timestamp("1 Jan 2017 00:00:00"), group="Backtesting Period")
endDate = input(title="End Date", defval=timestamp("1 July 2024 00:00:00"), group="Backtesting Period")


//-------------------------------------VARIABLES INITIALISATION-----------------------------//

roc = (close/close[rocLength] - 1)*100
midlineConst = 0
var bool inBubble = na
bool shortBubbleCondition = na
equity = strategy.equity - strategy.openprofit
strategy.initial_capital = 50000
var float capital_ref = strategy.initial_capital
var float cashOrder = strategy.initial_capital * 0.95
bool inRange = na


//------------------------------CHECKING SOME CONDITIONS ON EACH SCRIPT EXECUTION-------------------------------//

//Checking if the date belong to the range
inRange := true

//Checking if we are in a bubble
if roc > bubbleValue and not inBubble
    inBubble := true

//Checking if the bubble is over
if roc < 0 and inBubble
    inBubble := false

//Checking the condition to short the bubble : The ROC must be above the bubblevalue for at least 1 week
if roc[1]>bubbleValue and roc[2]>bubbleValue and roc[3]>bubbleValue and roc[4]>bubbleValue and roc[5]>bubbleValue and roc[6]>bubbleValue and roc[7]>bubbleValue
    shortBubbleCondition := true

//Checking performances of the strategy
if equity > capital_ref + fixedRatio
    spread = (equity - capital_ref)/fixedRatio
    nb_level = int(spread)
    increasingOrder = nb_level * increasingOrderAmount
    cashOrder := cashOrder + increasingOrder
    capital_ref := capital_ref + nb_level*fixedRatio
if equity < capital_ref - fixedRatio
    spread = (capital_ref - equity)/fixedRatio
    nb_level = int(spread)
    decreasingOrder = nb_level * increasingOrderAmount
    cashOrder := cashOrder - decreasingOrder
    capital_ref := capital_ref - nb_level*fixedRatio

//Checking if we close all trades in case where we exit the backtesting period
if strategy.position_size!=0 and not inRange
    debugLabel("END OF BACKTESTING PERIOD : we close the trade", color=color.rgb(116, 116, 116), loc=roc)
    strategy.close_all()


//-------------------------------LONG/SHORT CONDITION-------------------------------//

//Long condition
//We reduce noise by taking signal only if the last roc value is in the same side as the current one
if (strategy.position_size<=0 and ta.crossover(roc, midlineConst)[1] and roc>0 and inRange)
    //If we were in a short position, we pass to a long position
    qty = cashOrder/close
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty)
    stopLoss = close * (1-stopLossInput/100)
    strategy.exit("Long Risk Managment", "Long", stop=stopLoss)

//Short condition
//We take a short position if we are in a bubble and roc is decreasing
if (strategy.position_size>=0 and ta.crossunder(roc, midlineConst)[1] and roc<0 and inRange) or 
     (strategy.position_size>=0 and inBubble and ta.crossunder(roc, bubbleValue) and shortBubbleCondition and inRange)
    //If we were in a long position, we pass to a short position
    qty = cashOrder/close
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty)
    stopLoss = close * (1+stopLossInput/100)
    strategy.exit("Short Risk Managment", "Short", stop=stopLoss)


//--------------------------------RISK MANAGEMENT--------------------------------------//

//We manage our risk and change the sense of position after SL is hitten
if strategy.position_size == 0 and inRange
    //We find the direction of the last trade
    id = strategy.closedtrades.entry_id(strategy.closedtrades-1)
    if id == "Short"
        qty = cashOrder/close
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty)
        stopLoss = close * (1-stopLossInput/100)
        strategy.exit("Long Risk Managment", "Long", stop=stopLoss)
    else if id =="Long"
        qty = cashOrder/close
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty)
        stopLoss = close * (1+stopLossInput/100)
        strategy.exit("Short Risk Managment", "Short", stop=stopLoss)


//---------------------------------PLOTTING ELEMENTS---------------------------------------//

//Plotting of ROC
rocPlot = plot(roc, "ROC", color=#7E57C2)
midline = hline(0, "ROC Middle Band", color=color.new(#787B86, 25))
midLinePlot = plot(0, color = na, editable = false, display = display.none)
fill(rocPlot, midLinePlot, 40, 0, top_color = strategy.position_size>0 ? color.new(color.green, 0) : strategy.position_size<0 ? color.new(color.red, 0) : na, bottom_color = strategy.position_size>0 ? color.new(color.green, 100) : strategy.position_size<0 ? color.new(color.red, 100) : na,  title = "Positive area")
fill(rocPlot, midLinePlot, 0,  -40,  top_color = strategy.position_size<0 ? color.new(color.red, 100) : strategy.position_size>0 ? color.new(color.green, 100) : na, bottom_color = strategy.position_size<0 ? color.new(color.red, 0) : strategy.position_size>0 ? color.new(color.green, 0) : na, title = "Negative area")

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