Quantitative Handelsstrategie basierend auf Pivot Reversal

Erstellungsdatum: 2023-12-12 11:07:46 zuletzt geändert: 2023-12-12 11:07:46

Kopie: 0 Klicks: 724

ChaoZhang

konzentrieren Sie sich auf Private Nachricht

konzentrieren Sie sich auf

1621

Anhänger

Quantitative Handelsstrategie basierend auf Pivot Reversal

Überblick

Es handelt sich um eine quantitative Handelsstrategie, bei der die Stützpunkte als Einstiegssignale verwendet werden. Es berechnet die steigenden und fallenden Stützpunkte und startet eine Long- oder Short-Position, sobald der Preis diese Stützpunkte überschreitet.

Strategieprinzip

Die Strategie basiert hauptsächlich auf der Theorie der Stützpunktumkehr. Sie berechnet zunächst die Stützpunkte der linken N-K-Linie und der rechten M-K-Linie und überwacht dann in Echtzeit, ob die Preise diese Stützpunkte durchbrechen.

Wenn der Preis den Aufstiegsstützpunkt durchbricht, bedeutet dies, dass die Ranchang-Kraft nicht mehr ausreicht, um den Preis weiter zu erhöhen, und dann kann ein Negativkurs einen besseren Gewinn erzielen. Wenn der Preis den Abstiegsstützpunkt durchbricht, bedeutet dies, dass die Luftkräfte erschöpft sind, und dann kann ein Mehrwert erzielt werden.

Konkret berechnet die Strategie durch die Funktionen ta.pivothigh und ta.pivotlow die Aufwärts- und die Abwärtsstütze. Dann wird verglichen, ob der aktuelle Höchstpreis die Aufwärtsstütze und der aktuelle Tiefpreis die Abwärtsstütze durchbrochen hat.

Die Strategie nutzt außerdem einen Stop-Loss, um das Risiko zu kontrollieren. Konkret handelt es sich dabei darum, sofort nach dem Preisbruch einen Auftrag abzugeben und gleichzeitig einen Stop-Loss auf der anderen Seite des Stützpunkts einzurichten, um eine Vergrößerung des Verlusts durch eine gescheiterte Single zu vermeiden.

Analyse der Stärken

Diese Strategie basiert auf der Umkehrung der Stützpunkte und hat folgende Vorteile:

Stützpunkt-Umkehrsignale sind zuverlässiger und haben eine hohe Siegertempo.
Risikokontrolle vorhanden, Stop-Loss-Einstellungen sinnvoll
Einfach zu implementieren, einfacher zu programmieren
Für verschiedene Sorten geeignet und flexibler

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige Risiken, die beachtet werden müssen:

Stützpunkte könnten ausfallen und falsche Signale erzeugen
Nach dem Durchbruch des Stützpunktes kann ein Rückruf erfolgen, der dazu führt, dass ein Stoppschaden ausgelöst wird.
Die Transaktionsfrequenz ist möglicherweise höher, die Transaktionsgebühren sind eine versteckte Kosten
Die Wirkung hängt von der Sorte und den Parameter-Einstellungen ab, die angepasst werden müssen.

Um das Risiko zu verringern, sollten Sie Folgendes beachten:

Optimierung der Anzahl der K-Linien auf der linken und rechten Seite, um eine zuverlässigere Berechnung der Stützpunkte sicherzustellen
Entspannung der Stop-Loss-Spanne und Vermeidung von übermäßiger Stop-Loss-Densität
Setzen Sie sich Minimal-Profit-Ziele und reduzieren Sie die Häufigkeit von Wiederholungen
Verschiedene Sorten und Parameter testen, um die beste Konfiguration zu finden

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann noch weiter optimiert werden:

Zuverlässigkeit von Durchbrüchen in Verbindung mit anderen Indikatoren
Die Entwicklung von Preistrends wird durch die Einführung von Modellen der maschinellen Lerntechnik ermittelt.
Hochfrequenz-Daten zur Verbesserung der Handelssignal-Sensitivität
Positionsmanagement-Modul hinzugefügt, um Positionen dynamisch nach Bedingungen anzupassen
Zugriff auf detaillierte Kontenmodule zur Berechnung der tatsächlichen Transaktionskosten

Diese Optimierungen verbessern die Gewinnrate, die Profitabilität und die Stabilität der Strategie.

Zusammenfassen

Insgesamt handelt es sich um eine quantitative Handelsstrategie, die auf der Basis der Bremspunt-Umkehr-Theorie basiert. Sie nutzt den Preisbruch als Handelssignal und verwendet die Stop-Loss-Mechanismen zur Risikokontrolle. Die Strategie ist einfach zu implementieren, umfangreich anwendbar und ist eine praktische quantitative Handelsstrategie.

Strategiequellcode

/*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"}]
*/

//@version=5
strategy('Weekly Returns with Benchmark', overlay=true, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=25, 
     commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

////////////
// Inputs //

// Pivot points inputs
leftBars   = input(2, group = "Pivot Points")
rightBars  = input(1, group = "Pivot Points")

// Styling inputs
prec       = input(1, title='Return Precision',                            group = "Weekly Table")
from_date  = input(timestamp("01 Jan 3000 00:00 +0000"), "From Date", group = "Weekhly Table")
prof_color = input.color(color.green, title = "Gradient Colors", group = "Weeky Table", inline = "colors")
loss_color = input.color(color.red,   title = "",                group = "Weeky Table", inline = "colors")

// Benchmark inputs
use_cur    = input.bool(true,        title = "Use current Symbol for Benchmark", group = "Benchmark")
symb_bench = input('BTC_USDT:swap', title = "Benchmark",                        group = "Benchmark")
disp_bench = input.bool(false,       title = "Display Benchmark?",               group = "Benchmark")
disp_alpha = input.bool(false,       title = "Display Alpha?",                   group = "Benchmark")

// Pivot Points Strategy
swh = ta.pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = ta.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.new(color.green, 0), linewidth=2)
plot(lprice, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)


///////////////////
// WEEKLY TABLE //

new_week = weekofyear(time[1]) != weekofyear(time)
new_year = year(time) != year(time[1])

eq       = strategy.equity
bench_eq = close

// benchmark eq
bench_eq_htf = request.security(symb_bench, timeframe.period, close)

if (not use_cur)
    bench_eq := bench_eq_htf

bar_pnl   = eq / eq[1] - 1
bench_pnl = bench_eq / bench_eq[1] - 1



// Current Weekly P&L
cur_week_pnl  = 0.0
cur_week_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                 time >= from_date and (time[1] < from_date or new_week) ? bar_pnl : 
                 (1 + cur_week_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1

// Current Yearly P&L
cur_year_pnl  = 0.0
cur_year_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                 time >= from_date and (time[1] < from_date or new_year) ? bar_pnl : 
                 (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1


// Current Weekly P&L - Bench
bench_cur_week_pnl  = 0.0
bench_cur_week_pnl := bar_index == 0 or (time[1] < from_date and time >= from_date) ? 0 : 
                       time >= from_date and new_week ? bench_pnl : 
                       (1 + bench_cur_week_pnl[1]) * (1 + bench_pnl) - 1 

// Current Yearly P&L - Bench
bench_cur_year_pnl  = 0.0
bench_cur_year_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                       time >= from_date and (time[1] < from_date  or new_year) ? bench_pnl : 
                       (1 + bench_cur_year_pnl[1]) * (1 + bench_pnl) - 1




var week_time = array.new_int(0)
var year_time = array.new_int(0)

var week_pnl = array.new_float(0)
var year_pnl = array.new_float(0)

var bench_week_pnl = array.new_float(0)
var bench_year_pnl = array.new_float(0)


// Filling weekly / yearly pnl arrays
if array.size(week_time) > 0
    if weekofyear(time) == weekofyear(array.get(week_time, array.size(week_time) - 1))
        array.pop(week_pnl)
        array.pop(bench_week_pnl)
        array.pop(week_time)


if array.size(year_time) > 0
    if year(time) == year(array.get(year_time, array.size(year_time) - 1))
        array.pop(year_pnl)
        array.pop(bench_year_pnl)
        array.pop(year_time)


if (time >= from_date)
    array.push(week_time, time)
    array.push(year_time, time)
    
    array.push(week_pnl, cur_week_pnl)
    array.push(year_pnl, cur_year_pnl)
    
    array.push(bench_year_pnl, bench_cur_year_pnl)
    array.push(bench_week_pnl, bench_cur_week_pnl)


// Weekly P&L Table  

table_size = size.tiny
var weekly_table = table(na)

if array.size(year_pnl) > 0 and barstate.islastconfirmedhistory

    weekly_table := table.new(position.bottom_right, 
                 columns=56, rows=array.size(year_pnl) * 3 + 5, border_width=1)

// Fill weekly performance
    table.cell(weekly_table, 0, 0,  'Perf', 
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)


    for numW = 1 to 53 by 1
        table.cell(weekly_table, numW, 0,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)


    table.cell(weekly_table, 54, 0, ' ',    
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)
    table.cell(weekly_table, 55, 0, 'Year', 
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)

    max_abs_y = math.max(math.abs(array.max(year_pnl)), math.abs(array.min(year_pnl)))
    max_abs_m = math.max(math.abs(array.max(week_pnl)), math.abs(array.min(week_pnl)))

    
    for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1 by 1
        table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1,
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size=table_size)
                 
        table.cell(weekly_table, 53, yi + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
                 
        table.cell(weekly_table, 54, yi + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)

        y_color = color.from_gradient(array.get(year_pnl, yi), -max_abs_y, max_abs_y, loss_color, prof_color) 

        table.cell(weekly_table, 55, yi + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size=table_size)
    
    int iw_row= na
    int iw_col= na

    for wi = 0 to array.size(week_time) - 2 by 1
        w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
        w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))

        w_color = color.from_gradient(array.get(week_pnl, wi), -max_abs_m, max_abs_m, loss_color, prof_color)
        
        if iw_row + 1 == w_row and iw_col + 1 == w_col
            table.cell(weekly_table, w_col, w_row-1,
                 str.tostring(math.round(array.get(week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
        else
            table.cell(weekly_table, w_col, w_row,
                 str.tostring(math.round(array.get(week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
        
        
        iw_row:= w_row
        iw_col:= w_col


    // Fill benchmark performance
    next_row =  array.size(year_pnl) + 1  

    if (disp_bench)
    
        table.cell(weekly_table, 0,  next_row, 'Bench', 
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
        
        for numW = 1 to 53 by 1
            table.cell(weekly_table, numW, next_row,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)

        table.cell(weekly_table, 54, next_row, ' '   ,   
                 bgcolor = #999999, text_size=table_size)
        table.cell(weekly_table, 55, next_row, 'Year',   
                 bgcolor = #999999, text_size=table_size)
    
        max_bench_abs_y = math.max(math.abs(array.max(bench_year_pnl)), math.abs(array.min(bench_year_pnl)))
        max_bench_abs_w = math.max(math.abs(array.max(bench_week_pnl)), math.abs(array.min(bench_week_pnl)))
    
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size=table_size)

            table.cell(weekly_table, 53, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
            
            table.cell(weekly_table, 54, yi + 1 + next_row + 1, ' ', 
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
                 
            y_color = color.from_gradient(array.get(bench_year_pnl, yi), -max_bench_abs_y, max_bench_abs_y, loss_color, prof_color)
            table.cell(weekly_table, 55, yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_year_pnl, yi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size=table_size)
     
    
        int iw_row1= na
        int iw_col1= na

        for wi = 0 to array.size(week_time) - 1 by 1
            w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))
        
            w_color = color.from_gradient(array.get(bench_week_pnl, wi), -max_bench_abs_w, max_bench_abs_w, loss_color, prof_color)
    
            if iw_row1 + 1 == w_row and iw_col1 + 1 == w_col
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row    , 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_week_pnl, wi) * 100, prec)),
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
            else
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
                
            iw_row1:= w_row
            iw_col1:= w_col
    
    
// Fill Alpha
    if (disp_alpha)
    
        // columns
        next_row :=  array.size(year_pnl) * 2 + 3   
        table.cell(weekly_table, 0,  next_row, 'Alpha', 
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)


        for numW = 1 to 53 by 1
            table.cell(weekly_table, numW, next_row,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)


        table.cell(weekly_table, 54, next_row, ' '   ,  
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
        table.cell(weekly_table, 55, next_row, 'Year',  
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
        
        
        
        max_alpha_abs_y = 0.0
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            if (math.abs(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi)) > max_alpha_abs_y)
                max_alpha_abs_y := math.abs(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi))
    
        max_alpha_abs_w = 0.0
        for wi = 0 to array.size(week_pnl) - 1 by 1
            if (math.abs(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) > max_alpha_abs_w)
                max_alpha_abs_w := math.abs(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi))
    
    
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size= table_size)
                 
            table.cell(weekly_table, 53, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
                 
            table.cell(weekly_table, 54, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)

            y_color = color.from_gradient(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi), -max_alpha_abs_y, max_alpha_abs_y, loss_color, prof_color)
            table.cell(weekly_table, 55, yi + 1 + next_row + 1,
                 str.tostring(math.round((array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi)) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size= table_size)
     
     
        int iw_row2= na
        int iw_col2= na
        
        for wi = 0 to array.size(week_time) - 1 by 1
            w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))
            w_color = color.from_gradient(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi), -max_alpha_abs_w, max_alpha_abs_w, loss_color, prof_color)
    
            if iw_row2 + 1 == w_row and iw_col2 + 1 == w_col
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row , 
                     str.tostring(math.round((array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) * 100, prec)), 
                     bgcolor=w_color, text_size= table_size)
            else
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row + 1 , 
                     str.tostring(math.round((array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) * 100, prec)), 
                     bgcolor=w_color, text_size= table_size)
        
            iw_row2:= w_row
            iw_col2:= w_col

Forums

PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 About Us

Product

Robot Strategy Node Platforms Tickets

API

Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator