Sumber dimuat naik... memuat...

Kadar Perubahan Strategi Kuantitatif

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-12-12 15:56:56
Tag:

img

Ringkasan

Strategi ini menggunakan penunjuk Kadar Perubahan (ROC) untuk menentukan arah pasaran dan menjana isyarat perdagangan.

Logika Strategi

Peraturan kemasukan

  • Pergi panjang jika ROC>0; pergi pendek jika ROC<0. Gunakan positif / negatif ROC untuk menilai arah pasaran.
  • Untuk menapis turun naik, hanya mengeluarkan isyarat dagangan jika ROC kekal di pihak yang sama selama dua hari berturut-turut.

Hentikan Kerugian

Stop loss 6% ditetapkan. Apabila stop loss dicetuskan, posisi terbalik. Ini menunjukkan kita mungkin berada di sisi yang salah pasaran jadi kita keluar dengan segera.

Mekanisme Anti Gelembung

Jika ROC melebihi 200, pasaran dianggap gelembung. Apabila ROC jatuh semula di bawah wilayah gelembung, isyarat pergi pendek dicetuskan. Memandangkan gelembung berterusan sekurang-kurangnya 1 minggu.

Pengurusan Wang

Menggunakan saiz kedudukan tetap + kaedah tambahan. Meningkatkan / mengurangkan kedudukan sebanyak $ 200 untuk setiap $ 400 keuntungan / kerugian. Ini membolehkan kita untuk keuntungan piramid tetapi juga meningkatkan pengeluaran.

Analisis Kelebihan

Kelebihan strategi ini:

  1. Mematuhi trend mengikut falsafah yang mungkin menghasilkan pulangan positif jangka panjang.
  2. Gunakan stop loss untuk mengawal risiko dan mengurangkan turun naik jangka pendek.
  3. Mekanisme anti gelembung mengelakkan mengejar puncak.
  4. Kedudukan tetap + kaedah tambahan mewujudkan pertumbuhan eksponensial dalam trend menaik.

Analisis Risiko

Terdapat juga beberapa risiko:

  1. Indikator ROC terdedah kepada whipsaws yang menghasilkan isyarat palsu.
  2. Kos dagangan tidak dipertimbangkan yang menurunkan pulangan sebenar.
  3. Penyesuaian parameter anti-gelembung yang buruk juga terlepas trend.
  4. Ukuran tambahan meningkatkan pengeluaran apabila kehilangan.

Arahan pengoptimuman

Beberapa cara untuk mengoptimumkan strategi:

  1. Tambah penunjuk lain kepada isyarat penapis, seperti MA, Volatiliti dll.
  2. Mengoptimumkan parameter anti-gelembung untuk pengesanan gelembung yang lebih baik.
  3. Penyesuaian kedudukan tetap dan nisbah tambahan untuk keseimbangan risiko / ganjaran yang lebih baik.
  4. Tambah stop loss automatik apabila kerugian besar berlaku.
  5. Pertimbangkan kos perdagangan dan tetapkan peraturan kemasukan dengan sewajarnya.

Kesimpulan

Ringkasnya, ini adalah trend jangka panjang mengikuti strategi yang berpusat di sekitar penunjuk ROC. Ia bertujuan untuk menjana alpha dengan mengambil risiko yang lebih tinggi. Pengoptimuman lanjut dapat meningkatkan daya tahannya. Kuncinya adalah mencari toleransi risiko yang sesuai.


/*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")


Lebih lanjut