Strategi Pengujian Ulang Terobosan Arsitektur
Ringkasan
Strategi ini menggunakan cara level breakout, melakukan lebih banyak blanko dalam kondisi breakout tertentu, dan memiliki fungsi feedback otomatis untuk menemukan kombinasi parameter optimal.
Prinsip
-
Parameter input termasuk jumlah hari, persentase stop, persentase stop, dan parameter pengembalian otomatis seperti jumlah hari, rentang stop loss, dan sebagainya.
-
Pada saat melakukan retrospeksi, periksa berbagai kombinasi dari jumlah hari, persentase stop loss, dan persentase stop loss, dan catat keuntungan dan kerugian dalam setiap kombinasi.
-
Penilaian sinyal terobosan: harga penutupan melewati band atas dan bukan waktu masuk ke pasar, melakukan lebih banyak; harga penutupan melewati band bawah dan bukan waktu masuk ke pasar, melakukan kosong.
-
Penghakiman kondisi stop loss: Jika tidak berhenti dan memicu garis stop loss, maka stop loss akan dimulai.
-
Kondisi penutupan: Jika tidak ada kerusakan dan memicu penutupan, penutupan akan dihentikan.
-
Tampilan tabel yang jelas dari hasil pengujian, dapat disortir berdasarkan tingkat keuntungan atau keuntungan bersih atau jumlah transaksi yang disetel oleh pengguna.
Keunggulan
-
Fungsi feedback otomatis dapat dengan cepat menemukan kombinasi parameter yang optimal, tanpa perlu pengujian manual.
-
Anda dapat memilah-milah hasil pengembalian berdasarkan tingkat keuntungan, laba bersih, jumlah transaksi, dan sebagainya. Anda dapat secara fleksibel memilih parameter optimal yang sesuai dengan kebutuhan Anda.
-
Untuk melihat keuntungan dan kerugian dari setiap transaksi.
-
Parameter pengukuran dapat disesuaikan, sehingga dapat menguji ruang parameter yang lebih luas untuk menemukan yang terbaik secara keseluruhan.
-
Strategi trading yang sederhana, jelas, dan mudah dipahami.
Risiko dan Solusi
-
Siklus pengembalian yang pendek dapat menyebabkan hasil yang tidak stabil. Solusi: atur siklus pengembalian yang lebih panjang.
-
Perdagangan yang sering dapat menyebabkan terjadinya slippage yang mempengaruhi keuntungan. Solusi: Melegakan stop loss dengan tepat.
-
Hasil pengujian terhadap satu produk mungkin tidak representatif. Solusi: pengujian terhadap varietas yang berbeda untuk menemukan kombinasi parameter yang stabil.
-
Parameter yang terlalu dioptimalkan dapat menyebabkan over-fit. Solusi: Verifikasi parameter stabilitas pada varietas yang berbeda dan periode waktu.
-
Mengabaikan biaya transaksi dapat menyebabkan hasil pengukuran yang menyimpang. Solusi: Tetapkan parameter biaya yang wajar.
Arah optimasi
-
Menambahkan dimensi optimasi parameter, seperti menambahkan stop loss bergerak atau pembatasan jumlah transaksi.
-
Optimalkan kondisi masuk ke pasar dengan menggunakan filter indikator tren.
-
Optimalkan strategi stop loss, seperti stop loss dinamis atau tracking stop loss.
-
Optimasi parameter tambahan untuk algoritma seperti pembelajaran mesin.
-
Pengoptimalan struktur kode untuk meningkatkan kecepatan pengetesan.
-
Stabilitas parameter verifikasi multi-siklus pada beberapa varietas.
-
Pertimbangkan untuk mengintegrasikan fungsi perdagangan otomatis.
Meringkaskan
Strategi ini memiliki konsep yang jelas dan mudah dimengerti, fitur pengembalian otomatis dapat mengoptimalkan parameter dengan cepat, menunjukkan bahwa keuntungan dan kerugian menguntungkan untuk perbaikan strategi. Ada risiko tertentu yang perlu diperhatikan, tetapi dapat dioptimalkan melalui perbaikan terus menerus dalam banyak hal, dan memiliki nilai praktis yang kuat. Secara keseluruhan, strategi ini menggunakan pemikiran yang sederhana dan dilengkapi dengan alat pengembalian otomatis, yang dapat membantu pedagang membangun sistem perdagangan yang stabil dengan cepat.
/*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)
- 1