이 전략은 초기 진입 후 포지션으로 확장하는 달러 비용 평균화 (DCA) 메커니즘에 대한 백테스팅 전략입니다. 사전 설정된 가격 오차 비율 및 피라미드 규칙에 따라 포지션에 추가 할 수 있습니다. 이 전략에는 또한 수익을 취하고 수익을 취하는 기능이 포함됩니다.
전략은 먼저 백테스트 시간 프레임 내에서 0보다 높을 때 클로즈 가격으로 긴 포지션을 개척합니다. 이 입상 가격은 기본 가격 bo_level로 기록됩니다. 안전 주문이 존재하지 않는 경우 현재 촛불에 가능한 모든 출구 주문을 배치합니다. 구체적으로 안전 주문 가격은 마지막 안전 주문 가격 latest_so_level과 안전 주문 단계 스케일 safe_order_step_scale를 기반으로 계산됩니다. 이것은 최대 안전 주문 카운트 max_safe_order에 도달 할 때까지 루프됩니다.
포지션 크기가 0보다 크면 포지션 크기를 보유하는 동안, 영업이익 가격 take_profit_level은 기본 가격과 목표 영업이익 비율을 기반으로 계산됩니다. 후속 영업이익이 비활성화되면이 고정 영업이익 가격이 사용됩니다. 그렇지 않으면 가장 높은 가격 ttp_max은 후속 영업이익의 영업이익 가격을 추적하기 위해 촛불 최고치를 기반으로 업데이트됩니다.
DCA 메커니즘을 이용해서 가격 하락 시 하락 비용 기준을 평균화하여 시스템 리스크를 헤지합니다.
입력 규칙의 유연한 구성을 위해 사용자 정의 가능한 매개 변수를 지원하고 다른 자산과 거래 스타일에 대한 수익 전략을 취합니다.
내장 후속 수익을 취하는 기능이 있으며 가격 행동에 따라 수익을 취하는 기능을 자동으로 조정하여 조기 수익을 취하는 것을 피합니다.
유연한 백테스트 매개 변수 설정으로 다른 시간 프레임 데이터를 테스트하여 전략 성능을 쉽게 평가 할 수 있습니다.
추가 코딩 없이 백테스트 결과를 사용하여 3코마에 라이브 봇을 직접 구성할 수 있습니다.
DCA는 시장이 계속 하락하면 지점과 손실이 더 증가 할 위험이 있습니다. 합리적인 피라미드 규칙이 필요합니다.
고정 비율의 수익은 시장의 변동에 적응할 수 없습니다. 조기 또는 늦은 출출 위험이 있습니다.
백테스트 과장 리스크, 거래 비용에 의해 영향을 받는 라이브 성능 등 적절한 평가가 필요합니다.
플랫폼 안정성 위험 실행 실패 모니터링 필요
피라미드 규칙을 최적화하기 위해 다른 자산의 변동성에 따라 가격 오차를 동적으로 조정합니다.
더 과학적인 수익률을 결정하기 위해 변동성 지표를 포함합니다.
특정 자산의 거래 세션에 기초한 합리적인 백테스트 시간 프레임을 설정합니다.
손해를 줄이기 위한 스톱 로드를 도입합니다.
매개 변수를 동적으로 최적화하기 위해 기계 학습을 활용합니다.
전체적으로 이것은 매우 실용적인 DCA 백테스터입니다. 엔트리 및 수익을 취하는 규칙에 대한 훌륭한 사용자 정의를 지원합니다. 후속 수익은 고정된 수익을 잘 보완합니다. 유연한 백테스트 매개 변수는 다른 자산과 시간 프레임을 테스트 할 수 있습니다. 적절한 매개 변수 조정으로이 전략은 DCA와 시스템 위험을 헤지함으로써 높은 기회 자산에 대한 우수한 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 라이브 거래에서 피라미딩 및 수익을 취하는 위험은 플랫폼 안정성과 함께 지켜야합니다. 동적 매개 변수, 스톱 손실과 같은 추가 최적화는 이것을 매우 강력한 DCA 거래 봇으로 만들 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-09-18 00:00:00
end: 2023-09-25 00:00:00
period: 15h
basePeriod: 15m
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/
// © rouxam
// Author: rouxam
// Inspired by the original work of ericlin0122
//@version=4
// strategy("Backtesting 3commas DCA Bot", overlay=true, pyramiding=99, process_orders_on_close=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// Strategy Inputs
price_deviation = input(1.0, type=input.float, title='Price deviation to open safety orders (%)', minval=0.0, step=0.1)/100
take_profit = input(1.0, type=input.float, title='Target Take Profit (%)', minval=0.0, step=0.1)/100
ttp = input(0.5, type=input.float, title='Trailing Take Profit (%) [0 = Disabled]', minval=0.0, step=0.1)/100
base_order = input(10.0, type=input.float, title='base order')
safe_order = input(20.0, type=input.float, title='safe order')
safe_order_volume_scale = input(2.0, type=input.float, title='Safety order volume scale', step=0.1)
safe_order_step_scale = input(1.5, type=input.float, title='Safety order step scale', step=0.1)
max_safe_order = input(5, title='Max safe order', minval=1, maxval=99, step=1)
// Date Inputs
from_month = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
from_day = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
from_year = input(defval = 2021, title = "From Year")
to_month = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
to_day = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
to_year = input(defval = 9999, title = "To Year")
start = timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(to_year, to_month, to_day, 23, 59) // backtest finish window
window = time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
var bo_level = 0.0
var latest_so_level = 0.0
var next_so_level = 0.0
var ttp_active = false
var ttp_max = 0.0
var ttp_level = 0.0
var take_profit_level = 0.0
if strategy.position_size <= 0.0
ttp_max := 0.0
ttp_active := false
// First Position
if(strategy.opentrades == 0 and window and close > 0)
// Place Buy Order ASAP
bo_level := open
strategy.entry("BO", limit=bo_level, long=strategy.long, qty=base_order/bo_level)
latest_so_level := open
// Dollar Cost Averaging
place_safety_orders = latest_so_level == bo_level
if place_safety_orders
// Placing all possible exit orders on that candle
for i = 1 to max_safe_order
next_so_level := latest_so_level * (1 - price_deviation * pow(safe_order_step_scale, i - 1))
so_name = "SO" + tostring(i)
strategy.entry(so_name, long=strategy.long, limit=next_so_level, qty=safe_order * pow(safe_order_volume_scale, i - 1)/next_so_level)
latest_so_level := next_so_level
// Take Profit
if strategy.position_size > 0
take_profit_level := strategy.position_avg_price * (1 + take_profit)
if ttp <= 0.0
// No trailing take profit
strategy.exit(id="TP", limit=take_profit_level)
else
// Trailing take profit
if take_profit_level <= close
ttp_max := max(high, ttp_max)
ttp_active := true
if ttp_active
// Update exit order
ttp_level := ttp_max * (1 - ttp)
strategy.exit(id="TTP", stop=ttp_level)