S&P500 ハイブリッド 季節性取引戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-01-22 11:59:58タグ:
概要
S&P500ハイブリッド季節取引戦略は,季節的なパターンに基づいて株を取引する定量戦略である.強化されたバイ&ホールシステム,技術指標条件,および年度の好調と悪いパフォーマンスの月間を回転させるボリュームフロー指標を組み合わせている.
戦略の論理
主な取引シグナルとルールとは:
- 毎年10月の最初の取引日にオープンでロングする.
- VIXが60%以上,または15日間のATRが90%以上であれば,月または年の後期に変動が減少するまで,季節的な取引を一時停止する.
- 毎年8月の最初の取引日にオープンでロング/ショートアウトします.
- VIXが120%を超えた場合や,VFIが10日間のMAがダウン指点を示している間に -20を下回る場合も,LONG/SHORTを退場する.
- オプションショートセールが有効
この戦略は,10月から4月にかけて株式市場の不均等なパフォーマンスを利用し,統計的に優位なパフォーマンスを示し,5月から9月の劣悪なパフォーマンスの間に利益を得たりショートカットしたりしています.リスクは,VIXやATRなどの指標で測定される変動がピークに達するときに取引を一時停止することによって管理されます.
利点分析
S&P500 ハイブリッド 季節性取引戦略には以下の主要な利点があります.
- S&P500指数の月間不均等な業績に根ざした 安定した季節性パターンを確立したレバレッジ
- VIX,ATR,VFIのような複数のフィルタ条件を組み込み,ノイズを効果的にフィルタリングし,より信頼性の高い取引信号を生成します.
- テストと最適化を促進する,長期/短期および季節的なエントリーと出口のためのカスタム期間のための設定可能な取引規則.
- VIXやATRの
値のような変動指標によるリスク回避メカニズムを組み込み,激しい市場変動の影響を回避する. - 市場参加の潜在的なシフトを反映するボリュームフロー指標からの追加信号入力.
リスク分析
いくつかの潜在的なリスクには,以下が含まれます.
- 市場がストーカスティックに進化するので 歴史的な傾向は必ずしも持続しないかもしれません
- 技術指標からの誤った信号リスク.VIX,ATR,VFIも誤った信号を生む可能性があります.
- 低最適パラメータリスク.現在の値はグローバルに最適ではない可能性があるため,さらなるパラメータテストと調整が可能である.
- 制限のない損失などのショートリスクが追加されます
より厳格なリスク管理,指標の組み合わせ,パラメータ調整,機械学習などによってリスクを軽減できます
増進 の 機会
最適化の可能性:
- 長いバックテスト期間により多くのトレーニングデータを得る.
- ストップ・ロスのメカニズムを導入し,取引ごとに損失を制御する.
- VIX,ATR,VFIのような指標のパラメータを精密に調整して,最適な組み合わせを見つけます
- 機械学習モデルを導入し,適応最適化を可能にします
- 関連性のないシステム市場リスクを低減するための戦略をまとめる.
結論
S&P500ハイブリッド季節取引戦略は,確立された季節的傾向,技術的タイミング指標,マネーフローの測定を合成する. 年の最悪パフォーマンス月を回避し,効果的な波動性ゲートで補完された季節的に強い月にポジションを設定することで,フレームワークは一貫したアルファを生むことができる. 適応可能な構造は,実践者がテスト,最適化,構築するための有用なモジュール構成要素も提供している. 追加のデータ,ストップ損失,パラメータチューニング,エンセットはパフォーマンスを向上させるさらなる機会を提供します.
/*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 )
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