
Strategi ini menggunakan cara penembusan peringkat, melakukan banyak blanja di bawah keadaan penembusan tertentu, dan mempunyai fungsi pengulangan automatik untuk mencari kombinasi parameter terbaik.
Parameter input merangkumi jumlah hari yang dilihat kembali, peratusan hentian, peratusan hentian, dan parameter pengesanan semula automatik seperti jumlah hari yang dilihat kembali, julat hentian hentian dan sebagainya.
Mengkaji semula pelbagai kombinasi jumlah hari, peratusan berhenti, dan peratusan berhenti, dan mencatat kerugian dalam setiap kombinasi.
Ulasan isyarat terobosan: harga penutupan di atas band atas dan bukan tiang masa masuk ke pasaran, lakukan lebih banyak; harga penutupan di bawah band bawah dan bukan tiang masa masuk ke pasaran, lakukan kosong.
Keputusan syarat berhenti: Jika tidak berhenti dan mencetuskan garis berhenti, berhenti bermain.
Keadaan penangguhan keputusan: Jika tidak terhenti dan mencetuskan tali penangguhan, penangguhan akan keluar dari permainan.
Melihat jadual terperinci hasil tinjauan balik, boleh disusun mengikut kadar keuntungan atau keuntungan bersih atau jumlah transaksi mengikut tetapan pengguna.
Fungsi pengesanan semula automatik dapat dengan cepat mencari kombinasi parameter terbaik, tanpa ujian manual.
Anda boleh menyusun keputusan pengembalian berdasarkan kadar keuntungan, keuntungan bersih, dan jumlah dagangan, dengan pilihan yang fleksibel sesuai dengan parameter optimum yang anda perlukan.
Untuk melihat keuntungan dan kerugian dalam setiap transaksi.
Parameter pengesanan boleh disesuaikan untuk menguji ruang parameter yang lebih luas untuk mencari yang terbaik secara keseluruhan.
Peraturan-peraturan perdagangan strategik adalah mudah difahami dan mudah dilaksanakan.
Tempoh jangka pendek boleh menyebabkan keputusan tidak stabil. Penyelesaian: Tetapkan tempoh jangka panjang.
Perdagangan yang kerap boleh menyebabkan tergelincir yang menjejaskan keuntungan. Penyelesaian: Melepaskan Stop Loss yang sesuai.
Hasil ujian semula satu barangan mungkin tidak mewakili. Penyelesaian: Uji semula pelbagai jenis, cari kombinasi parameter yang stabil.
Parameter yang terlalu dioptimumkan boleh menyebabkan terlalu sesuai. Penyelesaian: mengesahkan kestabilan parameter dalam pelbagai varieti dan tempoh masa.
Mengabaikan kos urus niaga boleh menyebabkan kecacatan dalam keputusan pengukuran. Penyelesaian: Tetapkan parameter bayaran yang munasabah.
Menambah dimensi pengoptimuman parameter, seperti menambahkan hentian bergerak atau had jumlah dagangan.
Mengoptimumkan syarat kemasukan ke pasaran dengan penapisan trend indicator.
Mengoptimumkan strategi hentian hentian, seperti hentian dinamik atau hentian hentian.
Menambah pengoptimuman parameter bantuan algoritma seperti pembelajaran mesin.
Optimumkan struktur kod untuk meningkatkan kelajuan pengesanan semula.
Kestabilan parameter yang disahkan dalam pelbagai jenis pelbagai kitaran.
Pertimbangkan untuk mengintegrasikan fungsi perdagangan automatik.
Strategi ini idea keseluruhan jelas dan mudah difahami, fungsi pengesanan semula automatik boleh cepat mengoptimumkan parameter, menunjukkan keadaan untung-rugi adalah baik untuk penambahbaikan strategi. Terdapat risiko tertentu perlu diperhatikan, tetapi boleh terus diperbaiki melalui pelbagai aspek pengoptimuman, mempunyai nilai praktikal yang kuat. Secara keseluruhannya, strategi ini menggunakan idea terobosan mudah, dilengkapi dengan alat pengesanan semula automatik, dapat membantu peniaga untuk membangunkan 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)
// 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)