В процессе загрузки ресурсов... загрузка...
  1. Площадь
  2. Количественная стратегия скорости изменения

Количественная стратегия скорости изменения

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-12 15:56:56
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия использует индикатор Rate of Change (ROC) для определения направления рынка и генерации торговых сигналов.

Логика стратегии

Правила въезда

  • Если ROC > 0, выбирайте длинный курс, если ROC < 0, выбирайте короткий.
  • Чтобы отфильтровать волатильность, выпускайте торговые сигналы только в том случае, если ROC остается на одной стороне два дня подряд.

Остановить потерю

Если настроить стоп-лосс на 6%, то мы перевернем позицию, что указывает на то, что мы находимся не на той стороне рынка, поэтому выходим немедленно.

Механизм борьбы с пузырями

Если ROC превышает 200, рынок считается пузырем. Когда ROC опять опускается ниже территории пузыря, запускается короткий сигнал. Требуется, чтобы пузырь сохранялся не менее 1 недели.

Управление деньгами

Используйте фиксированный размер позиции + инкрементальный метод. Увеличьте / уменьшите позицию на 200 долларов за каждые 400 долларов прибыли / убытка. Это позволяет нам пирамиды прибыли, но также увеличивает снижение.

Анализ преимуществ

Преимущества этой стратегии:

  1. Придерживается философии тренда, которая, скорее всего, принесет долгосрочную положительную прибыль.
  2. Используйте стоп-лосс для контроля риска и снижения краткосрочной волатильности.
  3. Механизм противопузыря избегает погони за вершинами.
  4. Фиксированная позиция + инкрементальный метод создает экспоненциальный рост восходящих тенденций.

Анализ рисков

Существуют также некоторые риски:

  1. Индикатор ROC, подверженный сбиванию, который генерирует ложные сигналы.
  2. Стоимость торговли не учитывается, что снижает фактическую доходность.
  3. Плохая настройка параметров антипузырьков также упускает тенденции.
  4. Повышение размера увеличивает прибыль при проигрыше.

Руководство по оптимизации

Некоторые способы оптимизации стратегии:

  1. Добавить другие индикаторы к сигналам фильтрации, такие как MA, Volatility и т.д.
  2. Оптимизируйте параметры противопузыря для лучшего обнаружения пузырей.
  3. Корректировка фиксированной позиции и дополнительных коэффициентов для улучшения баланса риска и прибыли.
  4. Добавить автоматическую остановку потерь при больших потерях.
  5. Рассмотреть затраты на торговлю и установить соответствующие правила входа.

Заключение

В целом, это долгосрочная тенденция, следующая за стратегией, ориентированной на индикатор ROC. Целью является генерация альфы путем принятия на себя более высокого риска. Дальнейшие оптимизации могут улучшить его жизнеспособность. Ключом является поиск подходящей толерантности к риску.

/*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")
Больше

2019 FMZ - Все права защищены.