Стратегия двойной поляризации с ежемесячной доходностью
Дата создания:
2023-11-06 16:06:55
Последнее изменение:
2023-11-06 16:06:55
Копировать:
0
Количество просмотров:
396
ChaoZhang
1
Подписаться
1214
Подписчики
Обзор
Стратегия использует опорные точки K-линии, чтобы определить обратный тренд, и использует это как сигнал для многооборотной торговли. В случае прибыли, стратегия блокирует доходы, которые были достигнуты в этом месяце, чтобы предотвратить большие потери в период отступления.
Принципы стратегии
- Использование
pivothigh()иpivotlow()Функция вычисляет точку оси линии K. Точка оси позволяет определить обратный тренд. - Когда цена превышает верхнюю точку оси, делается многоглавная позиция. Когда цена падает ниже нижней точки оси, делается короткая позиция.
- В начале каждого месяца вычисляется доходность за предыдущий месяц и сохраняется в массиве.
- В начале каждого года вычисляется доходность за предыдущий год и сохраняется в массиве.
- Нарисуйте таблицу доходности, чтобы визуализировать доход за каждый месяц и год.
Анализ преимуществ
- Используя центральные точки для определения обратного тренда, можно отфильтровать некоторые сигналы торговли шумом.
- Локализация доходов в месяц снижает влияние месяца убытков и диполяризует доходы.
- Таблица прибыли показывает, каким был доход за каждый месяц, и дает четкое представление о том, в какое время была реализована стратегия.
Анализ рисков
- Изменение опорных точек может привести к ошибочному обратному открытию позиции. Можно соответствующим образом оптимизировать параметры или добавить условия фильтрации.
- Принудительное закрытие позиции в начале месяца может привести к потере возможности получения прибыли в течение всего месяца.
- Таблица не может показывать показатели риска, такие как максимальный вывод. Можно рассмотреть возможность добавления других показателей, измеряющих риск стратегии.
Оптимизация направления
- Можно добавить фильтрующие условия вблизи центральных точек, чтобы избежать частых недействительных обратных сделок
- Можно блокировать только часть позиций, а не все позиции, что уменьшает вероятность пропуска.
- Можно увеличить количественные показатели риска, такие как максимальный отказ и коэффициент Шарпа, которые будут отображаться в таблице.
Резюме
Эта стратегия использует опорные точки, чтобы определить обратный тренд для торговли и блокировать прибыль в конце месяца, чтобы эффективно контролировать риск отмены. Однако некоторые параметры и логика стратегии могут быть дополнительно оптимизированы, чтобы сделать торговые сигналы более точными, а контроль риска более стабильным. Интуитивное отображение ежемесячной прибыли в виде таблицы также полезно для анализа стратегии. В целом эта стратегия имеет некоторую справочную ценность, но ее следует тщательно оценивать при реальной ликвидации.
Исходный код стратегии
/*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)