ChaoZhang
개요
S&P500 혼합 계절적 거래 전략은 계절적 법칙을 이용한 주식 거래의 양적 전략이다. 이 전략은 강화형 구매 보유 시스템, 기술 지표 조건 및 자본 흐름 지표를 결합하여 1 년 동안 더 나은 거래 달과 더 나쁜 거래 달 사이에 순환을 가능하게 한다.
전략 원칙
전략의 거래 신호와 규칙은 주로 다음과 같습니다.
- 매년 10월 첫째 거래일 개시시점에 추가 입점한다.
- VIX가 60% 이상 또는 15일 ATR이 90% 이상일 때, 계절적 거래는 일시 중단하고 시장의 변동이 진정될 때까지 입장을 기다립니다.
- 매년 8월 첫째 거래일 개시시 평점.
- VIX가 120%를 넘거나 VFI가 20을 넘어서 10일 평균이 하향하면 평점 신호를 낸다.
- 코스피 거래에 가입할 수 있습니다.
이 전략은 주식 시장이 1 년 동안의 불균형한 성과를 내는 규칙, 역사적으로 통계적으로 더 좋은 성과를 낸 10-4 월에 더 많이 하고, 역사적으로 더 나쁜 성과를 낸 5-9 월에 정지 또는 하위권을 하고, 역전 거래한다. 한편, 전략에는 시장의 큰 변동이 있을 때 거래를 일시 중단하는 기술 지표 조건이 추가되어 위험을 피하는 데 도움이 된다.
우위 분석
S&P500 혼합 계절적 거래 전략은 다음과 같은 장점이 있다:
- 성숙하고 안정적인 계절적 법칙을 이용한다. 이 전략은 S&P500 지수가 1년 동안 눈에 띄게 다른 달의 성과를 보여준다는 사실에 기초한다.
- 다양한 필터링 조건과 함께. 전략은 VIX, ATR, VFI와 같은 여러 조건을 추가하여 Noise를 효과적으로 필터링하고 더 신뢰할 수있는 거래 신호를 발송할 수 있습니다.
- 조정 가능한 거래 규칙. 전략은 선택적으로 추가하거나 제거 할 수 있으며, 거래 달은 필요에 따라 조정 할 수 있으며, 테스트 및 최적화가 쉽습니다.
- 내장된 위험 회피 메커니즘. VIX와 ATR의 변동성 검출은 시장의 급격한 변동의 영향을 효과적으로 회피할 수 있다.
- 자본 흐름 지표 보조 판단. VFI는 시장 참가자의 자본 흐름을 반영하여 전략적 의사 결정에 대한 추가 근거를 제공합니다.
위험 분석
S&P500의 혼합된 계절적 거래 전략에도 몇 가지 잠재적인 위험이 있습니다.
- 역사적 법칙이 유효하지 않을 위험. 주식 시장의 운행에는 강한 불확실성이 있으며, 역사적 법칙이 항상 유효할 필요는 없다.
- 기술 지표가 잘못된 신호를 보내는 위험. VIX, ATR, VFI 등 지표도 잘못된 판단이 발생할 수 있다.
- 매개 변수 최적화 불완전한 위험. 전략 매개 변수는 추가 테스트 및 최적화 할 수 있으며, 기존 매개 변수는 최적화되지 않을 수 있습니다.
- 공짜 거래에 대한 추가 위험. 선택적인 공짜 거래는 무제한의 손실을 초래할 수 있습니다.
위험 관리, 지표 조합, 변수 조정, 기계 학습을 도입하는 등의 방법으로 전략을 더욱 강화하여 위와 같은 위험을 해결할 수 있습니다.
최적화 방향
S&P500 혼합 계절적 거래 전략은 다음과 같은 측면에서 더욱 최적화 될 수 있습니다.
- 테스트 더 긴 역사 데이터 훈련. 더 많은 역사 데이터를 사용하여 재 테스트 및 최적화 전략 매개 변수를 사용할 수 있습니다.
- 손해 제도를 추가한다. 부동 손해 또는 시간 손해를 설정할 수 있으며, 단독 손실을 효과적으로 제어한다.
- 최적화 기술 지표 파라미터. VIX, ATR 및 VFI의 파라미터를 조정하여 최적의 파라미터 조합을 찾습니다.
- 기계학습 모델을 도입한다. 신경망이나 의사결정 나무를 사용하여 변수를 스스로 적응하는 최적화한다.
- 전략 포트폴리오: 다른 전략과 결합하여 무관성을 사용하여 시장의 체계적 위험을 줄이는 전략을 테스트 할 수 있습니다.
요약하다
S&P500 혼합 계절 거래 전략은 성숙한 계절 규칙, 기술 지표 조건 및 자금 흐름 지표를 사용합니다. 이 전략은 주식 시장이 가장 좋지 않은 달을 피하고 일 년 중 가장 좋은 거래 달에配置되며, 효과적인 시장 변동 필터링 메커니즘을 내장하여 안정적인 초과 수익을 창출합니다. 또한, 전략은 테스트, 최적화 및 조정하기 쉽고, 또한 수량 거래자에게 참조 및 재개발 가능한 프레임 워크를 제공합니다. 더 많은 데이터, 손해 방지, 변수 조정 및 조합 방법 등을 도입함으로써 전략의 효과를 더욱 강화할 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// TASC Issue: April 2022 - Vol. 40, Issue 4
// Article: Sell In May? Stock Market Seasonality
// Article By: Markos Katsanos
// Language: TradingView's Pine Script v5
// Provided By: PineCoders, for tradingview.com
//@version=5
strategy(title = "TASC 2022.04 S&P500 Hybrid Seasonal System",
shorttitle = "HSS v2.0",
overlay = true,
default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
default_qty_value = 10,
initial_capital = 100000,
currency = currency.USD,
commission_type = strategy.commission.percent,
commission_value = 0.01
)
// Helper Functions:
// @function Returns the ratio to max/min of a sample period
// @param src float, data source.
// @param length int, period of the sample.
// @returns [float, float] tuple.
volatility (float src, int length) =>
[(src / ta.highest(src, length)[1] - 1.0) * 100.0,
(src / ta.lowest (src, length)[1] - 1.0) * 100.0]
// @function Volume Flow Indicator.
// @param Period int, period of the data sample.
// @param VCoef float, Volume Volatility Coefficient.
// @param Coef float, Cutoff Coefficient.
// @returns float.
// ref: https://mkatsanos.com/volume-flow-vfi-indicator/
vfi (int Period = 130, float VCoef = 2.5, float Coef = 0.2) =>
lastHLC3 = nz(hlc3[1], hlc3)
MF = hlc3 - lastHLC3
Vinter = ta.stdev(math.log(hlc3) - math.log(lastHLC3), 30)
Vave = ta.sma(volume, Period)[1]
Cutoff = Coef * close * Vinter
VC = math.min(volume, Vave * VCoef)
VCP = MF > Cutoff ? VC :
MF < -Cutoff ? -VC : 0.0
VFI1 = nz(math.sum(VCP, Period) / Vave)
VFI = ta.ema(VFI1, 3)
// inputs:
// optional strategy obserservation window parameters:
string ig_ow = 'Observation Window:'
bool i_Sdate = input( title = 'Start date:',
defval = timestamp('2021-01-01'),
inline = 'Sdate',
group = ig_ow
) < time //
bool i_useSdate = input.bool( title = '',
defval = false,
group = ig_ow,
inline = 'Sdate',
tooltip = 'Optional start date to clamp strategy observation window.'
) //
bool i_Edate = input( title = 'End date:',
defval = timestamp('2022-01-01'),
inline = 'Edate',
group = ig_ow
) > time //
bool i_useEdate = input.bool( title = '',
defval = false,
group = ig_ow,
inline = 'Edate',
tooltip = 'Optional end date to clamp strategy observation window.'
) //
//
string ig_ro = 'Lookback Options:'
int i_lback = input.int( title = 'Lookback Shift:',
defval = 0, minval = 0,
group = ig_ro,
tooltip = 'Optional, inspect previous signal values.'
) //
//
string ig_so = 'Signal Options:'
bool i_onlyL = input.bool( title = 'Long Only:',
defval = true,
group = ig_so,
tooltip = 'If switched off, short entries are initiated by sell signals.'
) //
int i_sMonth = input.int( title = 'Sell Month:',
defval = 8, minval = 1, maxval = 12, step = 1,
group = ig_so,
tooltip = 'The worst performing month, originally clamped between months 5 and 8.'
) //
int i_maxVI = input.int( title = 'Max VIX up:',
defval = 60, minval = 50, maxval = 60, step = 5,
group = ig_so,
tooltip = 'Volatility maximum threshold.'
) //
int i_critVFI = input.int( title = 'Critical VFI Sell:',
defval = -20, minval = -20, maxval = -15, step = 5,
group = ig_so,
tooltip = 'Critical money float (VFI) threshold for sell signal.'
) //
float i_K = input.float( title = 'ATR/VIX Ratio:',
defval = 1.5, minval = 1.3, maxval = 1.7, step = 0.2,
group = ig_so,
tooltip = 'ATR to VIX ratio for sell signal.'
) //
//
string i_VIticker = input( title = 'Volatility Index:',
defval = 'VIX',
group = ig_so,
tooltip = 'Volatility Index Ticker.'
) //
string i_VItf = input.timeframe( title = '',
defval = 'D',
group = ig_so,
tooltip = 'Volatility Index Timeframe.'
) //
int i_VIiperiod = input.int( title = 'Implied Volatility period:',
defval = 25,
group = ig_so
) //
int i_VIhperiod = input.int( title = 'Historical Volatility period:',
defval = 15,
group = ig_so
) //
//
int i_VFIperiod = input.int( title = 'VFI period:',
defval = 130,
group = ig_so, inline = 'VFI1'
) //
int i_VFIMperiod = input.int( title = 'MA:',
defval = 10,
group = ig_so, inline = 'VFI1',
tooltip = 'VFI and Moving Average sampling period.'
) //
float i_VFIcoef = input.float( title = 'VFI Coef Cuttoff:',
defval = 0.2,
group = ig_so, inline = 'VFI2'
) //
float i_VFIvcoef = input.float( title = 'Volat.:',
defval = 2.5,
group = ig_so, inline = 'VFI2',
tooltip = 'VFI Cutoff and Volatility coefficient.'
) //
int i_ATRperiod = input.int( title = 'ATR length:',
defval = 15,
group = ig_so, inline = 'ATR',
tooltip = 'ATR length.'
) //
//
string ig_to = 'Table Options:'
bool i_showT = input.bool( title = 'Show Table:',
defval = false,
group = ig_to,
tooltip = 'Optional toggle.'
) //
string i_Tpos = input.string(title = 'Position:',
defval = position.middle_right,
options = [ position.top_left, position.top_center, position.top_right,
position.middle_left, position.middle_center, position.middle_right,
position.bottom_left, position.bottom_center, position.bottom_right ],
group = ig_to) //
int i_Ttransp = input.int( title = 'Transparency:',
defval = 0, minval = 1, maxval = 99,
group = ig_to
) //
//
color i_Tcframe = input.color( title = 'Table Colors:',
defval = #000000,
group = ig_to, inline = 'table color'
) //
color i_Tcrowe = input.color( title = '',
defval = #d6dae3,
group = ig_to, inline = 'table color'
) //
color i_Tcrowo = input.color( title = '',
defval = #cccccc,
group = ig_to, inline = 'table color',
tooltip = 'Table background colors, in order: frame, even row, odd row.'
) //
string i_Ttsize = input.string(title = 'Table Text:',
defval = size.small,
options = [size.auto, size.huge, size.large, size.normal, size.small, size.tiny],
group = ig_to, inline = 'table text'
) //
color i_Tcdeft = input.color( title = 'Text Colors:',
defval = #000000,
group = ig_to, inline = 'table text'
) //
color i_Tcsigt = input.color( title = '',
defval = color.red,
group = ig_to, inline = 'table text'
) //
color i_Tctitt = input.color( title = '',
defval = color.navy,
group = ig_to, inline = 'table text',
tooltip = 'Table text size and colors, in order: default, short signal, title.'
) //
// Comparison Index
float VIX = request.security(i_VIticker, i_VItf, close)
[VIdn, VIup] = volatility(VIX, i_VIiperiod) // Implied
[ATRdn, ATRup] = volatility(ta.atr(i_VIhperiod), i_VIiperiod) // Historical
float VFI = vfi(i_VFIperiod, i_VFIvcoef, i_VFIcoef)
float VFI10 = ta.sma(VFI, i_VFIMperiod)
//
bool VFIatCrit = VFI > i_critVFI
bool lowVolat = (VIup < i_maxVI) or (ATRup < (i_K * i_maxVI))
bool VolatC = VFIatCrit ? lowVolat : false
bool Long = ((month >= 10) or (month < i_sMonth)) and VolatC[1]
bool Sseasonal = month == i_sMonth // SEASONAL EXIT/SHORT
bool Svol = VIup > (2.0 * i_maxVI) // VOLATILITY EXIT/SHORT
bool Scrit = ta.cross(i_critVFI, VFI) and (VFI10 < VFI10[1]) // VFI EXIT/SHORT
bool Short = Sseasonal or Svol[1] or Scrit[1]
bool withinObsWindow = true
//
if withinObsWindow and strategy.equity > 0
_L = strategy.long
_S = strategy.short
strategy.entry('L' , direction = _L, when = Long )
if i_onlyL
strategy.close('L', comment = 'EXIT SEASONAL' , when = Sseasonal )
strategy.close('L', comment = 'EXIT VOLATILITY', when = Svol[1] )
strategy.close('L', comment = 'EXIT MF' , when = Scrit[1] )
else
strategy.entry('S Seasonal' , direction = _S, when = Sseasonal )
strategy.entry('S Volatility', direction = _S, when = Svol[1] )
strategy.entry('S MF Crit.' , direction = _S, when = Scrit[1] )
else
strategy.close_all()
string SIGNAL = switch
(Long) => 'Long Seasonal'
(Sseasonal and i_onlyL) => 'Exit Seasonal'
(Svol[1] and i_onlyL) => 'Exit Volatility'
(Scrit[1] and i_onlyL) => 'Exit Money Flow'
(Sseasonal and not i_onlyL) => 'Short Seasonal'
(Svol[1] and not i_onlyL) => 'Short Volatility'
(Scrit[1] and not i_onlyL) => 'Short Money Flow Bearish'
=> 'none'
string date = str.format(
'{0,number,0000}-{1,number,00}-{2,number,00}',
year, month, dayofmonth
)
var table dTable = table.new(position = i_Tpos,
columns = 2,
rows = 17,
frame_color = color.new(#000000, i_Ttransp),
frame_width = 4
) //
// @function Helper to populate the table rows.
tRow(tableId, idx, left, right, tcol=0) =>
color _bg = color.new(idx % 2 ? i_Tcrowo : i_Tcrowe, i_Ttransp)
color _tx = switch (tcol)
(1) => color.new(i_Tcsigt, i_Ttransp)
(2) => color.new(i_Tctitt, i_Ttransp)
=> color.new(i_Tcdeft, i_Ttransp)
// table.cell( table_id=tableId,
// column=0, row=idx,
// text=left, text_color=_tx, text_halign=text.align_right, text_size=i_Ttsize,
// bgcolor=_bg) //
// table.cell( table_id=tableId,
// column=1, row=idx,
// text=str.tostring(right), text_color=_tx, text_halign=text.align_left, text_size=i_Ttsize,
// bgcolor=_bg) //
if i_showT
float _atr10 = ta.atr(10)[i_lback]
string _nf = '0.00'
string _aru = '🔼 ', string _ard = '🔽 '
// id | idx | left label | right label | conditional color |
tRow(dTable, 00, 'S&P500 Hybrid Seasonal ' , '' , 2 )
tRow(dTable, 01, 'Created By: Markos Katsanos' , '' , 2 )
tRow(dTable, 02, 'Date:' , date[i_lback] )
tRow(dTable, 03, 'Signal:' , SIGNAL[i_lback] )
tRow(dTable, 04, 'Price:' , open[i_lback] )
tRow(dTable, 05, 'VIX:' , str.tostring( VIX[i_lback], _nf) )
tRow(dTable, 06, 'VFI:' , str.tostring( VFI[i_lback], _nf) , VFIatCrit ? 1 : 0 )
tRow(dTable, 07, 'ATR:' , str.tostring( _atr10, _nf) )
tRow(dTable, 08, 'VIup%:' , str.tostring( VIup[i_lback], _nf) , VIup > i_maxVI ? 1 : 0 )
tRow(dTable, 09, 'ATRup%:' , str.tostring(ATRup[i_lback], _nf) , ATRup > i_K * i_maxVI ? 1 : 0 )
tRow(dTable, 10, 'VIdn%:' , str.tostring( VIdn[i_lback], _nf) )
tRow(dTable, 11, 'ATRdn%:' , str.tostring(ATRdn[i_lback], _nf) )
tRow(dTable, 12, _aru + 'Long Seasonal:' , Long[i_lback] )
tmp = 12
if not i_onlyL
tmp := 13
tRow(dTable, 13, _ard + 'Short:' , Short[i_lback] , Short[i_lback] ? 1 : 0 )
tRow(dTable, tmp+1, _ard + 'Seasonal:' , Sseasonal[i_lback] , Sseasonal[i_lback] ? 1 : 0 )
tRow(dTable, tmp+2, _ard + 'Volatility:' , Svol[1+i_lback] , Svol[1 + i_lback] ? 1 : 0 )
tRow(dTable, tmp+3, _ard + 'Money Flow:' , Scrit[i_lback] , Scrit[i_lback] ? 1 : 0 )