Stratégie de suivi de tendance d'ajustement de la volatilité dynamique
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie unique de négociation systématique et réglementée appartient à la catégorie du suivi des tendances. Elle utilise une séquence de prix normalisés pour générer des signaux de négociation, plutôt que des cours d’actions directement. La stratégie utilise des techniques avancées de correction de position et de gestion des risques, généralement utilisées uniquement dans la gestion de portefeuilles institutionnels, comme les conseillers en négociation de marchandises (CTA) et la gestion de fonds à terme, pour justifier les ajustements de position.
Principe de stratégie
La fourchette de prix standardisée est le rendement cumulatif journalier du prix après ajustement de la volatilité calculé sur la base de l’ensemble de la séquence de temps des prix. La période de la fenêtre d’ajustement de la volatilité est définie par l’utilisateur.
Le cœur de la stratégie de négociation est très simple: le prix de l’unification fait plus vers le haut à travers la moyenne mobile de Hull et plus vers le bas à travers la position vide. Les nouveaux signaux de négociation compensent activement les anciennes positions inversées.
La taille de la position est basée sur les fluctuations récentes des prix et l’objectif de risque annuel défini par l’utilisateur. En substance, la taille de la position est ajustée en fonction des fluctuations, plus grande lorsque la volatilité est faible et plus petite lorsque la volatilité est élevée. La volatilité récente est de 14 jours de différence par rapport à la norme de rendement de l’indice des prix, ajoutée à la volatilité prévue pour une période d’un an.
Le paramètre Stop Loss est basé sur le nombre de fois que les prix ont réellement varié au cours des dernières heures.
Avantages stratégiques
- Utilisation du traitement de l’uniformisation des prix pour réduire la probabilité de faux signaux
- Adaptation dynamique des positions et maîtrise des risques
- Le blocage en temps réel permet d’éviter de nouvelles pertes massives
- Une stratégie de trading simple, intuitive et facile à comprendre
Risque stratégique
- La moyenne mobile de Hull, comme indicateur principal, est en retard.
- La volatilité peut être utilisée pour ajuster les positions et contrôler le risque tout en limitant les marges bénéficiaires.
- Les pertes dues à une approche trop rapprochée peuvent être causées par une percée
Les mesures de contrôle des risques comprennent l’utilisation de différentes combinaisons de moyennes mobiles, l’ajustement des objectifs de risque de position, etc.
Optimisation de la stratégie
- Tester l’efficacité de différents types d’indicateurs de moyenne mobile
- Optimiser les paramètres de la moyenne mobile
- Essayez de faire plus ou moins.
- Ajustez la marge de stop pour trouver le meilleur point
- Tester d’autres façons de réduire les pertes
Résumer
La stratégie intègre plusieurs techniques de contrôle des risques, telles que la normalisation des prix, l’alignement dynamique, le stop loss, etc. Il est possible d’optimiser l’ajustement des paramètres en fonction du marché et de la situation personnelle. Il mérite d’être testé et vérifié, et a le potentiel d’application pratique.
/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 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/
// © Crunchster1
//@version=5
strategy(title="Crunchster's Normalised Trend Strategy", shorttitle="Normalised Trend Strategy", overlay=false )
// Inputs and Parameters
src = input(close, 'Source', group='Strategy Settings')
length = input.int(title="Lookback period for price normalisation filter", defval=14, minval=2, group='Strategy Settings', tooltip='This sets the lookback period for the volatility adjustment of returns, which is used to transform the price series into the "real price"')
hlength = input.int(title="Lookback period for Hull Moving Average", defval=100, minval=2, group='Strategy Settings')
offset = input.int(title="HMA Offset", defval=0, minval=0, group='Strategy Settings')
long = input(true, 'Long', inline='08', group='Strategy Settings')
short = input(true, 'Short', inline='08', group='Strategy Settings', tooltip='Toggle long/short strategy on/off')
stopMultiple = input.float(1, 'Stop multiple', step=0.25, group='Risk Management Settings', tooltip='Multiple for ATR, setting hard stop loss from entry price')
lev = input.float(1, 'Max Leverage', step=0.5, group='Risk Management Settings', tooltip='Max leverage sets maximum allowable leverage of total capital (initial capital + any net profit), capping maximum volatility adjusted position size')
riskT = input.float(10, maxval=75, title='Annualised Volatility Target %', group='Risk Management Settings', tooltip='Specify annual risk target, used to determine volatility adjusted position size. Annualised daily volatility is referenced to this value and position size adjusted accordingly')
comp = input(false, 'Compounding', inline='09', group='Risk Management Settings')
Comppct = input.float(50, '%', step=5, inline='09', group='Risk Management Settings', tooltip='Toggle compounding of profit, and set % of profit to compound')
// Backtesting period
FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1, maxval=31, inline='04', group='Backtest range')
FromMonth = input.int(defval=1, title='From Mon', minval=1, maxval=12, inline='04', group='Backtest range')
FromYear = input.int(defval=2018, title='From Yr', minval=1900, inline='04', group='Backtest range', tooltip='Set start of backtesting period')
ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1, maxval=31, inline='05', group='Backtest range')
ToMonth = input.int(defval=1, title='To Mon', minval=1, maxval=12, inline='05', group='Backtest range')
ToYear = input.int(defval=9999, title='To Yr', minval=1900, inline='05', group='Backtest range', tooltip='Set end of backtesting period')
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window = true
// Normalised returns calculation
nRet = (src - src[1]) / ta.stdev((src - src[1]), length)
nPrice = ta.cum(nRet)
//Hull Moving Average - using normalised price series
fHMA = ta.wma(2 * ta.wma(nPrice[offset], hlength / 2) - ta.wma(nPrice[offset], hlength), math.round(math.sqrt(hlength)))
//Risk Management formulae
strategy.initial_capital = 50000
tr = math.max(high - low, math.abs(high - close), math.abs(low - close)) //True range
stopL = ta.sma(tr, 14) //Average true range
stdev = ta.stdev(close-close[1], 14) //volatility of recent returns
maxcapital = strategy.initial_capital+strategy.netprofit //Maximum capital available to invest - initial capital net of profit
annvol = 100*math.sqrt(365)*stdev/close //converts recent volatility of returns into annualised volatility of returns - assumes daily timeframe
risk = 1.1
if comp
risk := (strategy.initial_capital+(Comppct*strategy.netprofit/100))//adjust investment capital to include compounding
else
risk := strategy.initial_capital
shares = (risk * (riskT/annvol)) / close //calculates volatility adjusted position size, dependent on user specified annualised risk target
if ((shares*close) > lev*maxcapital) //ensures position size does not exceed available capital multiplied by user specified maximum leverage
shares := lev*maxcapital/close
//To set the price at the entry point of trade
Posopen() =>
math.abs(strategy.position_size[1]) <= 0 and math.abs(strategy.position_size) > 0
var float openN = na
if Posopen()
openN := stopL
// Strategy Rules
if long
longCondition = ta.crossover(nPrice, fHMA) and window
exitlong = ta.crossunder(nPrice, fHMA)
if (longCondition)
strategy.entry('Go Long!', strategy.long, qty=shares)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit('Stop Long', from_entry = 'Go Long!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) - (openN * stopMultiple)))
if (exitlong)
strategy.close('Go Long!', immediately = true)
if short
shortCondition = ta.crossunder(nPrice, fHMA) and window
exitshort = ta.crossover(nPrice, fHMA)
if (shortCondition)
strategy.entry('Go Short!', strategy.short, qty=shares)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit('Stop Short', from_entry = 'Go Short!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) + (openN * stopMultiple)))
if (exitshort)
strategy.close('Go Short!', immediately = true)
// Visuals of trend and direction
plot(nPrice, title='Real Price', color=color.black)
MAColor = fHMA > fHMA[3] ? #00ff00 : #ff0000
MA1 = plot(fHMA, title='Hull MA', color=MAColor)
MA2 = plot(fHMA[3], title='Hull MA Offset', color=MAColor)
fill(MA1, MA2, title='Band Filler', color=MAColor)