Preiskanalroboter-Whitebox-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Price Channel Robotic White Box Strategie ist eine einfache mechanisierte Handelsstrategie, die auf dem Preiskanal-Indikator basiert. Sie verwendet die oberen und unteren Grenzen des Preiskanals, um die Ein- und Ausstiegszeiten zu bestimmen. Die Strategie wird als longtime und alsshortime bezeichnet.
Strategieprinzip
Die Kernlogik der White-Box-Strategie der PATH-Roboter ist:
- Berechnen Sie mit der Funktion “highest” und “lowest” die höchsten und niedrigsten Preise für die jüngste Len-Wurzel K-Linie, die als Obergrenze und Untergrenze des Preiskanals definiert sind
- Berechnen Sie die Preiskanal-Mittelpreise: ((Höchster Preis + niedrigerer Preis) / 2
- Wenn der Preis die Obergrenze des Preiskanals überschreitet, wird ein Überlagerungsprozess durchgeführt.
- Wenn der Preis die untere Grenze des Preiskanals überschreitet, wird ein freier Lager geöffnet.
- Wenn der Preis zurück zum Mittelwert des Preiskanals fällt, ist die Niederlage
Die Strategie hat auch einige konfigurierbare Parameter:
- Preiskanallänge len: Standard 50 K-Linien
- Art der Lageröffnung: Mehrköpfe, einzeln konfigurierbare Leerköpfe
- Der Betrag, der für die Eröffnung der Position verwendet wird, ist 100% des Kontoanteils.
- Stopp: Sie können wählen, ob Sie den Mittelwert des Preiskanals als Stopp verwenden
- Handelszeiten: Nur für den angegebenen Datumsbereich konfigurierbar
Durch die Anpassung dieser Parameter kann die Strategie besser an die verschiedenen Sorten und Marktbedingungen angepasst werden.
Analyse der Stärken
Die White-Box-Strategie des Preiskanal-Roboters hat folgende Vorteile:
- Die Strategie ist einfach zu verstehen und umzusetzen.
- Der Preiskanal wird genutzt, um Trends und Umkehrungen zu beurteilen
- Mehr konfigurierbare Parameter und eine hohe Anpassungsfähigkeit
- Eingebettete Stop-Loss-Mechanismen, um Verluste zu begrenzen
- Unterstützung für Zeitfilter und Vermeidung von Folgen von Großereignissen
Insgesamt ist die Strategie eine einfache und praktische Trend-Tracking-Strategie, die nach Optimierung der Parameter gute Ergebnisse erzielt.
Risikoanalyse
Die White-Box-Strategie der Preiskanalroboter birgt auch einige Risiken:
- Der Preiskanalindikator ist parametersensibel, wobei verschiedene Zeiträume und Sorten unabhängig getestet und optimiert werden müssen.
- Verfolgung von Stop-Losses mit Risiken von Arbitrage, die die Stop-Loss-Distanz an die Marktfluktuation anpassen müssen
- In schwankenden und schwankenden Verhältnissen entstehen mehr unbedeutende Transaktionen, was zu höheren Transaktionskosten und Verlusten bei Schwankungen führt.
Um diese Risiken zu verringern, müssen Optimierungen in folgenden Bereichen vorgenommen werden:
- Parameter automatisch optimieren mit der Walk Forward Analysis Methode
- Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Stop-Loss-Preis in eine Bufferzone eingegeben wird, um eine Abriebung zu vermeiden
- Erhöhung der Trendbeurteilung und Vermeidung von Transaktionen in schwankenden Märkten
Optimierungsrichtung
Die White-Box-Strategie für die Preiskanale-Roboter hat noch Raum für weitere Optimierungen:
- Mehr Beurteilung von Großzyklischen Trends und Vermeidung von Gegenhandel
- Die Parameter werden in Kombination mit den Preisunterschieden zwischen den verschiedenen Sorten festgelegt, um die Arbitragechancen zu nutzen.
- Zufällige Bufferzonen in den Stop-Loss-Preis, um die Gefahr von Absenkung zu verringern
- Preiskanalparameter, die dynamisch an die Marktfluktuation angepasst werden
- Agent-Optimierungsstrategien für spezifische Sorten mit Deep-Learning-Methoden trainieren
Durch diese Optimierungsmechanismen soll die Stabilität und Profitabilität der Strategie weiter verbessert werden.
Zusammenfassen
Die Price-Channel-Robot-White-Box-Strategie ist eine einfache, aber praktische Trend-Tracking-Strategie. Sie beurteilt die Richtung und den Wendepunkt des Trends anhand der Price-Channel-Indikatoren und trifft auf diese Weise Handelsentscheidungen. Die Strategie ist leicht zu verstehen und zu implementieren und bietet nach Optimierung der Parameter eine gute Rendite.
/*backtest
start: 2023-02-21 00:00:00
end: 2024-02-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//@version=4
strategy(title = "Robot WhiteBox Channel", shorttitle = "Robot WhiteBox Channel", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0, commission_value = 0.1)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
needstop = input(true, defval = true, title = "Stop-loss")
lotsize = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot, %")
len = input(50, minval = 1, title = "Price Channel Length")
showll = input(true, defval = true, title = "Show lines")
showbg = input(false, defval = false, title = "Show Background")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Price Channel
h = highest(high, len)
l = lowest(low, len)
center = (h + l) / 2
//Lines
pccol = showll ? color.black : na
slcol = showll ? color.red : na
plot(h, offset = 1, color = pccol)
plot(center, offset = 1, color = slcol)
plot(l, offset = 1, color = pccol)
//Background
size = strategy.position_size
bgcol = showbg == false ? na : size > 0 ? color.lime : size < 0 ? color.red : na
bgcolor(bgcol, transp = 70)
//Trading
truetime = time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
lot = 0.0
lot := size != size[1] ? strategy.equity / close * lotsize / 100 : lot[1]
if h > 0
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, stop = h, when = strategy.position_size <= 0 and truetime)
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, stop = l, when = strategy.position_size >= 0 and truetime)
strategy.entry("S Stop", strategy.long, 0, stop = center, when = strategy.position_size[1] <= 0 and needstop)
strategy.entry("L Stop", strategy.short, 0, stop = center, when = strategy.position_size[1] >= 0 and needstop)
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
strategy.close_all()
strategy.cancel("Long")
strategy.cancel("Short")