В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия многочасового динамического обратного тестирования

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-21 17:07:17
Тэги:

Обзор

Эта стратегия использует механизм многовременного динамического обратного тестирования для определения ценовых тенденций путем сравнения самых высоких и самых низких цен в разные периоды времени, тем самым достигая арбитража с низким риском.

Логика стратегии

Стратегия извлекает самую высокую цену (nhigh) и самую низкую цену (nlow) в разных временных рамках, вызвав пользовательскую функцию f_get_htfHighLow. В частности, на основе пользовательских входов, таких как разрешение временного периода, мультипликатор временного периода HTFMultiplier, параметры обратного тестирования lookhead и gaps и offset, она вызывает функцию безопасности для получения самых высоких и самых низких цен в разных временных рамках.

Например, смещение 0 восстанавливает самые высокие и самые низкие цены текущей панели, в то время как смещение 1 восстанавливает эти цены с предыдущей панели.

Если и самая высокая, и самая низкая цены растут, то определяется бычий тренд. Если обе цены падают, то наблюдается медвежий тренд. Долгожданные или короткие позиции принимаются на основе направления тренда для реализации арбитражных сделок.

Преимущества

Улучшенная точность с помощью анализа нескольких временных рамок
Избегает перекрашивания с помощью динамического обратного тестирования
Гибкие параметры, учитывающие изменения рынка
Сниженный риск при позициях, имеющих только явные тенденции

Риски

Неправильные оценки в разных периодах времени
Переокрашивание из неправильных параметров обратного тестирования
Высокие затраты и сдвиг из-за чрезмерной торговли

Решения:

Оптимизировать периоды времени для точности
Строго проверяйте параметры, чтобы предотвратить переокраску
Умеренные условия входа для контроля частоты

Возможности для расширения

Добавьте ML для использования ИИ для тенденций
Включить фильтры волатильности для динамического размещения позиций
Внедрение остановок для эффективного ограничения потерь

Заключение

Логика стратегии ясна, используя многочасовое динамическое обратное тестирование для определения тенденций и минимизации человеческих предубеждений.

/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 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/
// © HeWhoMustNotBeNamed

//@version=4
strategy("HTF High/Low Repaint Strategy", overlay=true, initial_capital = 20000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, pyramiding = 1, commission_value = 0.01)

i_startTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2010 00:00 +0000"), title = "Start Time", type = input.time)
i_endTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2099 00:00 +0000"), title = "End Time", type = input.time)
inDateRange = true

resolution = input("3M", type=input.resolution)
HTFMultiplier = input(22, minval=1, step=1)
offset = input(0, minval=0, step=1)
lookahead = input(true)
gaps = false

f_secureSecurity_on_on(_symbol, _res, _src, _offset) => security(_symbol, _res, _src[_offset], lookahead = barmerge.lookahead_on, gaps=barmerge.gaps_on)
f_secureSecurity_on_off(_symbol, _res, _src, _offset) => security(_symbol, _res, _src[_offset], lookahead = barmerge.lookahead_on, gaps=barmerge.gaps_off)
f_secureSecurity_off_on(_symbol, _res, _src, _offset) => security(_symbol, _res, _src[_offset], lookahead = barmerge.lookahead_off, gaps=barmerge.gaps_on)
f_secureSecurity_off_off(_symbol, _res, _src, _offset) => security(_symbol, _res, _src[_offset], lookahead = barmerge.lookahead_off, gaps=barmerge.gaps_off)

f_multiple_resolution(HTFMultiplier) => 
    target_Res_In_Min = timeframe.multiplier * HTFMultiplier * (
      timeframe.isseconds   ? 1. / 60. :
      timeframe.isminutes   ? 1. :
      timeframe.isdaily     ? 1440. :
      timeframe.isweekly    ? 7. * 24. * 60. :
      timeframe.ismonthly   ? 30.417 * 24. * 60. : na)

    target_Res_In_Min     <= 0.0417       ? "1S"  :
      target_Res_In_Min   <= 0.167        ? "5S"  :
      target_Res_In_Min   <= 0.376        ? "15S" :
      target_Res_In_Min   <= 0.751        ? "30S" :
      target_Res_In_Min   <= 1440         ? tostring(round(target_Res_In_Min)) :
      tostring(round(min(target_Res_In_Min / 1440, 365))) + "D"

f_get_htfHighLow(resolution, HTFMultiplier, lookahead, gaps, offset)=>
    derivedResolution = resolution == ""?f_multiple_resolution(HTFMultiplier):resolution
    nhigh_on_on = f_secureSecurity_on_on(syminfo.tickerid, derivedResolution, high, offset) 
    nlow_on_on = f_secureSecurity_on_on(syminfo.tickerid, derivedResolution, low, offset)
    
    nhigh_on_off = f_secureSecurity_on_off(syminfo.tickerid, derivedResolution, high, offset) 
    nlow_on_off = f_secureSecurity_on_off(syminfo.tickerid, derivedResolution, low, offset)
    
    nhigh_off_on = f_secureSecurity_off_on(syminfo.tickerid, derivedResolution, high, offset) 
    nlow_off_on = f_secureSecurity_off_on(syminfo.tickerid, derivedResolution, low, offset)
    
    nhigh_off_off = f_secureSecurity_off_off(syminfo.tickerid, derivedResolution, high, offset) 
    nlow_off_off = f_secureSecurity_off_off(syminfo.tickerid, derivedResolution, low, offset)
    
    nhigh = lookahead and gaps ? nhigh_on_on :
             lookahead and not gaps ? nhigh_on_off :
             not lookahead and gaps ? nhigh_off_on :
             not lookahead and not gaps ? nhigh_off_off : na
    nlow = lookahead and gaps ? nlow_on_on :
             lookahead and not gaps ? nlow_on_off :
             not lookahead and gaps ? nlow_off_on :
             not lookahead and not gaps ? nlow_off_off : na
    [nhigh, nlow]
    
[nhigh, nlow] = f_get_htfHighLow(resolution, HTFMultiplier, lookahead, gaps, offset)
[nhighlast, nlowlast] = f_get_htfHighLow(resolution, HTFMultiplier, lookahead, gaps, offset+1)
plot(nhigh , title="HTF High",style=plot.style_circles, color=color.green, linewidth=1) 
plot(nlow , title="HTF Low",style=plot.style_circles, color=color.red, linewidth=1)

buyCondition = nhigh > nhighlast and nlow > nlowlast
sellCondition = nhigh < nhighlast and nlow < nlowlast

strategy.entry("Buy", strategy.long, when= buyCondition and inDateRange, oca_name="oca_buy")
strategy.entry("Sell", strategy.short, when= sellCondition and inDateRange, oca_name="oca_sell")

Больше