Stratégie de backtesting pour une architecture révolutionnaire
ChaoZhang
Aperçu
La stratégie utilise une méthode de rupture de niveau, effectuant plus de blanchiment dans certaines conditions de rupture, et a une fonction de rétroaction automatique pour trouver la meilleure combinaison de paramètres.
Le principe
Les paramètres d’entrée comprennent le nombre de jours de retour, le pourcentage d’arrêt, le pourcentage d’arrêt, ainsi que les paramètres de retour automatique tels que le nombre de jours de retour, la plage d’arrêt, etc.
En faisant des calculs, on passe en revue les combinaisons de jours, de pourcentages d’arrêt et de pourcentages d’arrêt, et on enregistre les gains et les pertes pour chaque combinaison.
Détermination du signal de rupture: sur le prix de clôture, traversez la bande supérieure sans entrer dans le cours, faites plus; sous le prix de clôture, traversez la bande inférieure sans entrer dans le cours, faites moins.
Détermination des conditions d’arrêt: Si le joueur ne s’arrête pas et déclenche la ligne d’arrêt, il s’arrête.
Conditions d’arrêt: si le joueur n’est pas arrêté et que le fil d’arrêt est déclenché, il est éliminé.
Les résultats sont présentés dans des tableaux clairs, classés par taux de profit ou bénéfice net ou nombre de transactions selon les paramètres de l’utilisateur.
Les avantages
La fonction de retour automatique permet de trouver rapidement la combinaison optimale de paramètres, sans avoir besoin de tests manuels.
Les résultats peuvent être triés en fonction du taux de profit, du bénéfice net, du nombre de transactions, etc. Le choix est flexible et correspond aux paramètres optimaux de vos besoins.
Le résultat de chaque transaction est affiché visuellement.
Les paramètres de rétroaction peuvent être personnalisés, permettant de tester un espace de paramètres plus large pour trouver l’optimisation globale.
Les règles de trading stratégique sont simples, claires et faciles à comprendre.
Risques et solutions
Un cycle de réponse court peut entraîner une instabilité des résultats. Solution: définir un cycle de réponse plus long.
La fréquence des transactions peut entraîner des points de glissement qui peuvent affecter les bénéfices. La solution: un assouplissement approprié de la marge d’arrêt.
Les résultats d’un seul produit peuvent ne pas être représentatifs. Solution: tester différentes variétés et trouver une combinaison de paramètres stable.
La suroptimisation des paramètres peut entraîner une suradaptation. Solution: vérifier la stabilité des paramètres dans différentes variétés et périodes de temps.
La négligence des coûts de transaction peut entraîner des écarts dans les résultats de la rétroanalyse. Solution: définir des paramètres de frais de transaction raisonnables.
Direction d’optimisation
Ajout de dimensions d’optimisation de paramètres, telles que l’ajout d’un stop mobile ou d’une limite de nombre de transactions.
Optimiser les conditions d’entrée sur le marché en combinant les filtres des indicateurs de tendance.
Optimiser les stratégies de stop-loss, telles que le stop-loss dynamique ou le stop-loss tracking.
Augmentation de l’optimisation des paramètres auxiliaires des algorithmes tels que l’apprentissage automatique.
Optimisation de la structure du code et amélioration de la vitesse de détection.
La stabilité des paramètres est vérifiée sur plusieurs variétés à plusieurs cycles.
Envisagez d’intégrer une fonctionnalité de trading automatique.
Résumer
L’idée générale de la stratégie est claire et facile à comprendre. La fonction de rétroaction automatique permet d’optimiser rapidement les paramètres, montrant que les pertes et les pertes sont favorables à l’amélioration de la stratégie. Il y a un certain risque à prendre en compte, mais il est possible d’optimiser les améliorations en continu dans de nombreux domaines, avec une forte valeur pratique.
/*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)