স্থাপত্যের যুগান্তকারী ব্যাকটেস্টিং কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2023-10-17 17:26:03 অবশেষে সংশোধন করুন: 2023-10-17 17:26:03
অনুলিপি: 0 ক্লিকের সংখ্যা: 667
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

স্থাপত্যের যুগান্তকারী ব্যাকটেস্টিং কৌশল

ওভারভিউ

এই কৌশলটি একটি স্তরীয় ব্রেকআউট পদ্ধতি গ্রহণ করে, নির্দিষ্ট ব্রেকআউট অবস্থার অধীনে আরও খালি করে এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে একটি স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া ফাংশন রয়েছে।

মূলনীতি

  1. ইনপুট প্যারামিটারগুলির মধ্যে রয়েছে পুনর্বিবেচনার দিন, স্টপ শতাংশ, স্টপ ক্ষতির শতাংশ এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুনরুদ্ধার করা প্যারামিটার যেমন পুনর্বিবেচনার দিন, স্টপ ক্ষতির পরিসীমা ইত্যাদি।

  2. পুনরাবৃত্তির সময়, দিন, স্টপ-আপ শতাংশ এবং স্টপ-ড্রপ শতাংশের বিভিন্ন সংমিশ্রণগুলি দেখুন এবং প্রতিটি সংমিশ্রণের অধীনে লাভ-ক্ষতির রেকর্ড করুন।

  3. ব্রেকিং সিগন্যাল বিচারঃ ক্লোজিং প্রাইসের ওপরে ওপার ব্যান্ড অতিক্রম করে এবং বাজারে প্রবেশের সময় পলম না করে, বেশি করুন; ক্লোজিং প্রাইসের নিচে লোয়ার ব্যান্ড অতিক্রম করে এবং বাজারে প্রবেশের সময় পলম না করে, খালি করুন।

  4. স্টপ লস শর্ত বিচারঃ যদি স্টপ লস লাইন ট্রিগার করে এবং স্টপ লস না হয়, তবে স্টপ লস আউট হয়।

  5. থামার শর্ত বিচারঃ যদি ক্ষতি না হয় এবং থামার লাইনটি ট্রিগার করে, তবে থামানো বন্ধ হয়ে যায়।

  6. রিটার্নের ফলাফলের একটি বিশদ টেবিল প্রদর্শিত হয়, যা ব্যবহারকারীর সেটিং অনুযায়ী মুনাফা বা নিট মুনাফা বা লেনদেনের সংখ্যা অনুসারে সাজানো যেতে পারে।

সুবিধা

  1. স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া ফাংশনটি ম্যানুয়াল পরীক্ষার প্রয়োজন ছাড়াই দ্রুত সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে পেতে সহায়তা করে।

  2. ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, মুনাফার হার, নিট লভ্যাংশ ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে ফলাফলগুলি বাছাই করা যেতে পারে।

  3. প্রতিটি লেনদেনের মুনাফা-লোকসান দৃশ্যমান করা হয়েছে।

  4. রেটেড প্যারামিটারগুলি কাস্টমাইজ করা যায়, যা একটি বৃহত্তর প্যারামিটার স্পেস পরীক্ষা করে এবং সর্বজনীন সর্বোত্তম খুঁজে পেতে পারে।

  5. কৌশলগত লেনদেনের নিয়মগুলি সহজ, সুস্পষ্ট এবং সহজে বোঝা যায়।

ঝুঁকি ও সমাধান

  1. সংক্ষিপ্ত রিটার্নিং চক্রের ফলে ফলাফল অস্থির হতে পারে। সমাধানঃ দীর্ঘতর রিটার্নিং চক্র সেট করুন।

  2. ঘন ঘন লেনদেনের ফলে মুনাফার উপর প্রভাব ফেলতে পারে। সমাধানঃ যথাযথভাবে স্টপ লস প্রশস্ত করুন।

  3. একটি একক পণ্যের ফলাফল প্রতিনিধিত্বমূলক নাও হতে পারে। সমাধানঃ বিভিন্ন জাতের পুনর্বিবেচনা করুন এবং একটি স্থিতিশীল প্যারামিটার সমন্বয় খুঁজে বের করুন।

  4. প্যারামিটারগুলিকে অতিরিক্ত অপ্টিমাইজ করা হতে পারে। সমাধানঃ বিভিন্ন জাত এবং সময়কালের মধ্যে প্যারামিটারগুলির স্থিতিশীলতা যাচাই করুন।

  5. লেনদেনের খরচ উপেক্ষা করলে রিটার্নের ফলাফলের মধ্যে বিভ্রান্তি দেখা দিতে পারে। সমাধানঃ যুক্তিসঙ্গত ফি প্যারামিটার সেট করুন।

অপ্টিমাইজেশান দিক

  1. প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাত্রা যোগ করা, যেমন মোবাইল স্টপ লস বা ট্রেডিং সীমাবদ্ধতা যোগ করা।

  2. ট্রেন্ড ইন্ডিকেটর ফিল্টারিংয়ের সাথে মার্কেটিংয়ের শর্তগুলিকে অপ্টিমাইজ করুন।

  3. গতিশীল স্টপ বা স্টপ ট্র্যাকিংয়ের মতো স্টপ লস কৌশলগুলি অনুকূলিত করুন।

  4. মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য অ্যালগরিদম সহায়ক প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান যুক্ত করা।

  5. কোডের কাঠামোর অপ্টিমাইজেশান এবং দ্রুত পুনরুদ্ধার।

  6. একাধিক জাতের বহুচক্র যাচাইকরণ প্যারামিটার স্থিতিশীলতা

  7. স্বয়ংক্রিয় লেনদেনের জন্য বিবেচনা করুন।

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটির সামগ্রিক ধারণাটি পরিষ্কার এবং সহজেই বোঝা যায়, স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া ফাংশনটি প্যারামিটারগুলিকে দ্রুত অনুকূলিত করতে পারে, লাভ-ক্ষতির পরিস্থিতি কৌশলগত উন্নতির পক্ষে উপকারী বলে দেখায়। কিছু ঝুঁকি রয়েছে যার বিষয়ে সতর্কতা অবলম্বন করা দরকার, তবে ক্রমাগত উন্নতি করার জন্য একাধিক দিকের অপ্টিমাইজেশন করা যায়, যার খুব শক্তিশালী ব্যবহারিক মূল্য রয়েছে। সামগ্রিকভাবে, এই কৌশলটি সহজ ব্রেকথ্রু ধারণাটি ব্যবহার করে, স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া সরঞ্জামগুলির সাথে সজ্জিত, যা ব্যবসায়ীদের দ্রুত এবং স্থিতিশীল ব্যবসায়ের সিস্টেম স্থাপনে সহায়তা করতে পারে।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © -_-
//@version=5
// strategy("[-_-] LBAB", process_orders_on_close=true, overlay=true, max_labels_count=500, max_lines_count=500, max_boxes_count=500, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=100, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

// Inputs
lookback = input.int(2, title="Lookback", minval=2, maxval=15)      
tp = input.float(5, title="TP (%)", minval=1, maxval=10000)            
sl = input.float(5, title="SL (% from Low)", minval=1, maxval=100)  
com = input.float(0.075, title="Commission (%)", minval=0, maxval=50)

min_lookback_tr = input.float(2, title="Min Lookback", minval=1, maxval=500, inline="tr_lookback", group="Optimisation") 
max_lookback_tr = input.float(5, title="Max Lookback", minval=1, maxval=500, inline="tr_lookback", group="Optimisation") 
min_tp_tr = input.float(5, title="Min TP (%)", minval=1, maxval=10000, inline="tr_tp", group="Optimisation") 
max_tp_tr = input.float(10, title="Max TP (%)", minval=1, maxval=10000, inline="tr_tp", group="Optimisation") 
min_sl_tr = input.float(1, title="Min SL (%)", minval=1, maxval=100, inline="tr_sl", group="Optimisation") 
max_sl_tr = input.float(5, title="Max SL (%)", minval=1, maxval=100, inline="tr_sl", group="Optimisation") 
imp_perc_profit = input.bool(true, title="Percentage profitable", group="Optimisation")
imp_netprofit = input.bool(false, title="Net profit", group="Optimisation")
imp_numtrades = input.bool(false, title="Number of trades", group="Optimisation")
table_pos = input.string("Bottom Right", title="Position", options=["Top Left", "Top Center", "Top Right", "Middle Left", "Middle Center", "Middle Right", "Bottom Left", "Bottom Center", "Bottom Right"], group="Table")
table_font_size = input.string("Normal", title="Font size", options=["Auto", "Tiny", "Small", "Normal", "Large"], group="Table")

// Table parameters
table_pos_ = switch table_pos 
    "Top Left" => position.top_left
    "Top Center" => position.top_center
    "Top Right" => position.top_right
    "Middle Left" => position.middle_left
    "Middle Center" => position.middle_center
    "Middle Right" => position.middle_right
    "Bottom Left" => position.bottom_left
    "Bottom Center" => position.bottom_center
    "Bottom Right" => position.bottom_right

table_font_size_ = switch table_font_size
    "Auto" => size.auto
    "Tiny" => size.tiny
    "Small" => size.small
    "Normal" => size.normal
    "Large" => size.large

// Sorting function (first element will be largest)
sortArr(arr, arr_index) =>
    n = array.size(arr) - 1 
    for i = 0 to n - 1
        for j = 0 to n - i - 1
            if array.get(arr, j) < array.get(arr, j + 1)
                temp = array.get(arr, j)
                temp_index = array.get(arr_index, j)
                array.set(arr, j, array.get(arr, j + 1))
                array.set(arr, j + 1, temp)
                array.set(arr_index, j, array.get(arr_index, j + 1))
                array.set(arr_index, j + 1, temp_index)

// Safe checks
if min_lookback_tr > max_lookback_tr 
    runtime.error("Min Lookback must be less than Max Lookback")
if min_tp_tr > max_tp_tr 
    runtime.error("Min Take Profit must be less than Max Take Profit")
if min_sl_tr > max_sl_tr
    runtime.error("Min Stop Loss must be less than Max Stop Loss")

// 
tp_min_ = int(min_tp_tr / 1)
tp_max_ = int(max_tp_tr / 1)

sl_min_ = int(min_sl_tr / 1)
sl_max_ = int(max_sl_tr / 1)

// Size for arrays
arr_size = int((max_lookback_tr - min_lookback_tr + 1) * (tp_max_ - tp_min_ + 1) * (sl_max_ - sl_min_ + 1))

// Arrays
var arr_bi = array.new_int(arr_size, na)           // bar_index of Smash Day
var arr_in_pos = array.new_bool(arr_size, false)   // are we in a position?

var arr_params = array.new_string(arr_size, "")
var arr_wonlost = array.new_string(arr_size, "")
var arr_profit = array.new_float(arr_size, 0)

// Testing what parameters are best
index = 0

// Lookback
for lookback_i = min_lookback_tr to max_lookback_tr
    // Take profit
    for tp_i = tp_min_ to tp_max_
        // Stop loss
        for sl_i = sl_min_ to sl_max_
            // Parameters of current iteration
            lookback_ = lookback_i
            tp_ = tp_i
            sl_ = sl_i

            //
            if array.get(arr_params, index) == ""
                array.set(arr_params, index, str.tostring(lookback_) + " " + str.tostring(tp_) + " " + str.tostring(sl_))

            // Was there an entry?
            was_edone = false

            // If entry price reached
            if not array.get(arr_in_pos, index) and not na(array.get(arr_bi, index))
                if high >= high[bar_index - array.get(arr_bi, index)] and bar_index != array.get(arr_bi, index)
                    array.set(arr_in_pos, index, true)
                    was_edone := true

            // If we're in a position
            if array.get(arr_in_pos, index) and bar_index != array.get(arr_bi, index) and not was_edone
                low_sl = low[bar_index - array.get(arr_bi, index)] * (1 - sl_ / 100)
                high_ep = high[bar_index - array.get(arr_bi, index)]
                high_tp = high_ep * (1 + tp_ / 100)

                amount = 100

                // Stop loss
                if low <= low_sl
                    array.set(arr_in_pos, index, false)
                    array.set(arr_wonlost, index, array.get(arr_wonlost, index) + "0")
                    array.set(arr_profit, index, array.get(arr_profit, index) - math.abs(amount / high_ep * low_sl - amount) - com / 100 * amount * 2)
                    array.set(arr_bi, index, na)
                // Take profit
                if high >= high_tp
                    array.set(arr_in_pos, index, false)
                    array.set(arr_wonlost, index, array.get(arr_wonlost, index) + "1")
                    array.set(arr_profit, index, array.get(arr_profit, index) + math.abs(amount / high_ep * high_tp - amount) - com / 100 * amount * 2)
                    array.set(arr_bi, index, na)

            // Entry condition
            cond = barstate.isconfirmed and close < low[1] and high[1] < high[lookback_ + 1] //and not array.get(arr_in_pos, index) 

            // New entry price
            if cond and not array.get(arr_in_pos, index)
                array.set(arr_bi, index, bar_index)
            
            // Update index
            index := index + 1

// Checking the results
var table t = na
var result_index = array.new_int(0, na)
var result_arr_winrate = array.new_float(0, na)
var result_arr_tradenum = array.new_int(0, na)
var sort_array = array.new_float(0, na)

if (barstate.islast or barstate.islastconfirmedhistory) and na(t)
    for i = 0 to array.size(arr_params) - 1
        wins = 0
        losses = 0
        arr = array.get(arr_wonlost, i)
        for j = 0 to str.length(arr) - 1
            str_ = str.substring(arr, j, j + 1)
            if str_ == "0"
                losses := losses + 1
            if str_ == "1"
                wins := wins + 1
        // Push percentage profitable trades
        perc_profit = math.round(wins / (wins + losses) * 100, 2)
        array.push(result_arr_winrate, perc_profit)
        // Push number of trades
        trade_num = str.length(array.get(arr_wonlost, i))
        array.push(result_arr_tradenum, trade_num)
        // Push index
        array.push(result_index, i)
        // For combined sorting                          
        array.push(sort_array, (imp_netprofit ? array.get(arr_profit, i) : 1) * (imp_perc_profit ? perc_profit : 1) * (imp_numtrades ? trade_num : 1))

    // Sort
    sortArr(array.copy(sort_array), result_index)

    t := table.new(columns=6, rows=13, bgcolor=color.white, border_color=color.new(color.blue, 0), border_width=1, frame_color=color.new(color.blue, 0), frame_width=1, position=table_pos_)

    table.cell(t, 0, 0, "% Profitable" + (imp_perc_profit ? " ↓" : ""), bgcolor=imp_perc_profit ? color.rgb(23, 18, 25) : color.white, text_color=imp_perc_profit ? color.white : color.black, text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 1, 0, "Net Profit" + (imp_netprofit ? " ↓" : ""), bgcolor=imp_netprofit ? color.rgb(23, 18, 25) : color.white, text_color=imp_netprofit ? color.white : color.black, text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 2, 0, "# of trades" + (imp_numtrades ? " ↓" : ""), bgcolor=imp_numtrades ? color.rgb(23, 18, 25) : color.white, text_color=imp_numtrades ? color.white : color.black, text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 3, 0, "Lookback", text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 4, 0, "Take Profit %", text_size=table_font_size_)
    table.cell(t, 5, 0, "Stop Loss %", text_size=table_font_size_)

    counter = 0
    forloop_counter = math.min(array.size(result_index) - 1, 10)
    for i = 0 to forloop_counter
        i_ = array.get(result_index, i)
        params_ = str.split(array.get(arr_params, i_), " ")
        col_ = color.new(color.blue, 75)
        table.cell(t, 0, i + 1, str.tostring(array.get(result_arr_winrate, i_)) + "%", bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 1, i + 1, str.tostring(math.round(array.get(arr_profit, i_), 2)) + "$", bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 2, i + 1, str.tostring(array.get(result_arr_tradenum, i_)), bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 3, i + 1, array.get(params_, 0), bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 4, i + 1, array.get(params_, 1), bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        table.cell(t, 5, i + 1, array.get(params_, 2), bgcolor=col_, text_size=table_font_size_)
        counter := counter + 1

    // Warn if timeframe is <= 10 minutes
    if timeframe.in_seconds(timeframe.period) <= 600
        table.cell(t, 0, forloop_counter + 2, "Timeframe might be too low", bgcolor=color.orange, text_size=table_font_size_, tooltip="Selected timeframe might be too low and cause an error")
        table.merge_cells(t, 0, forloop_counter + 2, 5, forloop_counter + 2)

// Strategy
var int bi = na
var int pos_bi = na

// Buy condition
cond = barstate.isconfirmed and close < low[1] and high[1] < high[lookback + 1] and strategy.position_size == 0 

// Stop loss, Take profit
if strategy.position_size[1] == 0 and strategy.position_size > 0 and bar_index != bi
    strategy.exit("TP/SL", "Long", stop=low[bar_index - bi] * (1 - sl / 100), limit=high[bar_index - bi] * (1 + tp / 100))
    pos_bi := bar_index

// Buy
if cond 
    strategy.order("Long", strategy.long, stop=high)
    bi := bar_index

// Box
if strategy.position_size[1] != 0 and strategy.position_size == 0
    tn = strategy.closedtrades - 1
    penp = strategy.closedtrades.entry_price(tn)
    pexp = strategy.closedtrades.exit_price(tn)