Estratégia de backtesting de avanço na arquitetura

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-10-17 17:26:03
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Resumo

Esta estratégia adota uma abordagem de avanço de nível para ir longo ou curto sob certas condições de avanço e possui capacidades de auto-backtesting para encontrar a combinação de parâmetros ideal.

Princípio

Os parâmetros de entrada incluem dias de lookback, percentagem de lucro, percentagem de stop loss e parâmetros de backtesting automático, como intervalo de lookback, intervalo de take profit/stop loss, etc.
Durante o backtesting, atravesse várias combinações de lookback, tire lucro e pare de perder e registre o PnL para cada combinação.
Lógica do sinal de ruptura: longa quando o fechamento está acima da banda superior e não da barra de entrada, curta quando o fechamento está abaixo da banda inferior e não da barra de entrada.
Condição de stop loss: se não for obtido lucro e a stop loss for acionada, saia da negociação.
Condição de Take Profit: se não parar e Take Profit é acionado, saia do comércio.
Mostrar uma tabela detalhada dos resultados dos backtests, classificável por taxa de vitória, lucro líquido ou número de transações com base nas configurações do utilizador.

Vantagens

O backtest automático pode encontrar rapidamente conjuntos de parâmetros ideais sem testes manuais.
Ordenar os resultados dos backtests de forma flexível por taxa de vitória, lucro líquido, número de negócios, etc. de acordo com as necessidades.
Visualizar o PnL para cada transacção.
Parâmetros de backtest personalizáveis para testar um espaço de parâmetros mais amplo para encontrar o ótimo global.
Regras comerciais simples e claras, fáceis de compreender e de aplicar.

Riscos e soluções

Solução: utilizar um período de backtest mais longo.
Solução: relaxar os níveis de take profit/stop loss adequadamente.
Solução: ensaio em diferentes produtos para encontrar conjuntos de parâmetros robustos.
Solução: testar a estabilidade dos parâmetros em todos os produtos e prazos.
Ignorar os custos de transação leva a um viés nos resultados.

Orientações para a melhoria

Aumentar as dimensões de otimização, como adicionar o trailing stop ou limites de negociação.
Otimizar as condições de entrada com filtros de tendência.
Melhorar o take profit/stop loss como o take profit dinâmico ou o trailing stop loss.
Introduzir aprendizado de máquina para otimização de parâmetros.
Otimizar a estrutura do código para um backtesting mais rápido.
Testar a robustez dos parâmetros em todos os produtos e prazos.
Considere a integração de capacidades de negociação automática.

Conclusão

A estratégia tem lógica clara e simples, auto backtesting permite ajuste rápido de parâmetros, exibição PnL facilita melhorias adicionais. Os riscos existem, mas podem ser reduzidos através de otimizações multidimensionais, com forte valor prático.

/*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)

Mais.