ChaoZhang
개요
이것은 지점을 입시 신호로 이용하는 양적 거래 전략이다. 그것은 상승 지점과 하락 지점을 계산하고, 가격이 이 지점을 돌파하면 장점 또는 단점을 시작한다.
전략 원칙
이 전략은 주로 지점 역전 이론에 기반한다. 그것은 먼저 왼쪽의 N 근 K 선과 오른쪽의 M 근 K 선의 지점을 계산한다. 그리고 가격이 이 지점을 뚫고 넘어가는지를 실시간으로 모니터링한다.
가격이 상승 지지를 뚫었을 때, 란 힘이 더 이상 가격을 끌어올리기에는 충분하지 않다는 것을 나타냅니다. 이 때 공백은 더 나은 수익을 얻을 수 있습니다. 가격이 하락 지지를 뚫었을 때, 공백 힘이 고갈되었다는 것을 나타냅니다. 이 때 더 많은 것은 더 나은 수익을 얻을 수 있습니다.
구체적으로, 이 전략은 ta.pivothigh와 ta.pivotlow 함수를 통해 상승 지점과 하락 지점을 계산한다. 그리고 현재의 최고 가격이 상승 지점을 뚫고 있는지, 최저 가격이 하락 지점을 뚫고 있는지 비교한다. 뚫어지면, 그에 따른 다중 하락 전략을 시작한다.
또한, 이 전략은 위험을 제어하기 위해 스톱로스를 사용한다. 구체적으로, 가격이 지점을 뚫은 후 즉시 주문하고, 지점의 다른 쪽에 스톱로스를 설정함으로써, 실패한 싱글이 손실을 확대하는 것을 최대한 피할 수 있다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 지점 반전 신호는 신뢰성이 높고 승률이 높다.
- 리스크가 통제되고, 스톱더스가 합리적입니다.
- 쉽게 구현할 수 있고, 코드가 간단합니다.
- 다양한 품종에 적합하고, 더 나은 유연성
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 지점의 장애로 인해 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
- 지점을 돌파한 후 리콜이 발생할 수 있으며, 이로 인해 정지 피해가 유발됩니다.
- 거래 빈도가 높을 수 있고, 거래 비용은 숨겨진 비용입니다.
- 효과는 품종과 변수 설정과 관련이 있으며 조정할 필요가 있습니다.
위험성을 줄이기 위해 다음과 같은 점들을 고려해 볼 수 있습니다.
- 좌우 K선 수를 최적화하여 지점 계산을 더 안정적으로 수행합니다.
- 적당히 느슨한 제약 범위, 과밀한 제약 범위를 피하기
- 최소 수익 목표를 설정하여 반복되는 거래를 줄이십시오.
- 다양한 품종과 변수를 테스트하여 최적의 구성을 찾습니다.
최적화 방향
이 전략에는 더 많은 최적화 가능성이 있습니다:
- 다른 지표와 함께, 피지점 돌파의 신뢰성
- 가격 추세를 판단하는 기계 학습 모델을 추가합니다.
- 거래 신호의 민감성을 높이기 위해 고주파 데이터를 사용합니다.
- 포지션 관리 모듈을 추가하여 조건에 따라 포지션을 동적으로 조정합니다.
- 실제 거래 비용을 계산하기 위한 세부 계정 모듈에 액세스합니다.
이러한 최적화는 전략의 승률, 수익성, 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
요약하다
요약하자면, 이것은 지점 역전 이론에 기반한 양적 거래 전략이다. 가격의 돌파 지점을 거래 신호로 사용하고, 동시에 스포드 메커니즘을 사용하여 위험을 통제한다. 이 전략은 구현하기 쉽고, 적용 범위가 넓으며, 실용적인 양적 거래 전략이다. 그러나 또한 약간의 위험이 있으며, 실제 사용에서 최적의配置을 찾기 위해 추가 테스트 및 최적화가 필요합니다.
전략 소스 코드
/*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