Стратегия динамического бэктестинга с несколькими таймфреймами
ChaoZhang
Обзор
Стратегия использует динамический механизм обратной обработки в нескольких временных рамках для определения ценовых тенденций путем сравнения максимальных и минимальных цен в разные временные периоды, что позволяет достичь низкого риска.
Стратегический принцип
Эта стратегия получает наивысшую цену nhigh и наименьшую цену nlow для разных временных циклов путем вызова настраиваемой функции f_get_htfHighLow. В частности, в зависимости от настроенных пользователем временных циклов resolution, кратность временных циклов HTFMultiplier, обратный параметр lookahead и gaps, а также компенсация смещения, вызов функции security получает наивысшую и наименьшую цену для разных временных циклов.
Например, когда офсет равен 0, получается наивысшая и наименьшая цены текущей линии K; когда офсет равен 1, получается наивысшая и наименьшая цены предыдущей линии K. Для определения направления тренда сравнивайте изменения цены между двумя линиями K.
Если цены выше и выше, то это считается тенденцией к повышению; если цены выше и ниже, то это считается тенденцией к снижению. Согласно направлению тренда, долго или коротко торгуйте, чтобы совершить арбитражную торговлю.
Стратегические преимущества
- Использование многовременного анализа для повышения точности суждений
- Использование механизма динамического отсчета, чтобы избежать репаитинга
- Гибкость в установке различных комбинаций параметров для адаптации к изменениям рынка
- Позиции можно открывать только при определённых тенденциях, чтобы эффективно контролировать риски.
Стратегический риск
- Риск ошибочного понимания многократных временных рамок
- Неправильная настройка регрессионных параметров может привести к репаитингу
- Слишком высокая частота сделок может привести к увеличению стоимости сделок и риску проскальзывания.
Решение проблемы:
- Оптимизация параметров временного цикла для повышения точности суждения
- Строго проверяйте обратные параметры, избегайте repainting
- Соответствующая корректировка условий открытия позиций, контроль частоты торгов
Направление оптимизации стратегии
- Добавление модулей машинного обучения для определения тенденций с помощью ИИ
- Динамическая корректировка позиции в сочетании с волатильностью цен на акции
- Присоединение к механизму погашения убытков для эффективного контроля риска потерь
Подвести итог
Эта стратегия имеет четкую общую концепцию, использует динамические временные рамки для определения тенденций цен на акции, максимально уменьшает ошибки в человеческом суждении, является типичной программированной торговой стратегией. Благодаря оптимизации параметров и расширению функций можно дополнительно повысить стабильность стратегии и прибыльность, что заслуживает более глубокого изучения и отслеживания.
/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © HeWhoMustNotBeNamed
//@version=4
strategy("HTF High/Low Repaint Strategy", overlay=true, initial_capital = 20000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, pyramiding = 1, commission_value = 0.01)
i_startTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2010 00:00 +0000"), title = "Start Time", type = input.time)
i_endTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2099 00:00 +0000"), title = "End Time", type = input.time)
inDateRange = true
resolution = input("3M", type=input.resolution)
HTFMultiplier = input(22, minval=1, step=1)
offset = input(0, minval=0, step=1)
lookahead = input(true)
gaps = false
f_secureSecurity_on_on(_symbol, _res, _src, _offset) => security(_symbol, _res, _src[_offset], lookahead = barmerge.lookahead_on, gaps=barmerge.gaps_on)
f_secureSecurity_on_off(_symbol, _res, _src, _offset) => security(_symbol, _res, _src[_offset], lookahead = barmerge.lookahead_on, gaps=barmerge.gaps_off)
f_secureSecurity_off_on(_symbol, _res, _src, _offset) => security(_symbol, _res, _src[_offset], lookahead = barmerge.lookahead_off, gaps=barmerge.gaps_on)
f_secureSecurity_off_off(_symbol, _res, _src, _offset) => security(_symbol, _res, _src[_offset], lookahead = barmerge.lookahead_off, gaps=barmerge.gaps_off)
f_multiple_resolution(HTFMultiplier) =>
target_Res_In_Min = timeframe.multiplier * HTFMultiplier * (
timeframe.isseconds ? 1. / 60. :
timeframe.isminutes ? 1. :
timeframe.isdaily ? 1440. :
timeframe.isweekly ? 7. * 24. * 60. :
timeframe.ismonthly ? 30.417 * 24. * 60. : na)
target_Res_In_Min <= 0.0417 ? "1S" :
target_Res_In_Min <= 0.167 ? "5S" :
target_Res_In_Min <= 0.376 ? "15S" :
target_Res_In_Min <= 0.751 ? "30S" :
target_Res_In_Min <= 1440 ? tostring(round(target_Res_In_Min)) :
tostring(round(min(target_Res_In_Min / 1440, 365))) + "D"
f_get_htfHighLow(resolution, HTFMultiplier, lookahead, gaps, offset)=>
derivedResolution = resolution == ""?f_multiple_resolution(HTFMultiplier):resolution
nhigh_on_on = f_secureSecurity_on_on(syminfo.tickerid, derivedResolution, high, offset)
nlow_on_on = f_secureSecurity_on_on(syminfo.tickerid, derivedResolution, low, offset)
nhigh_on_off = f_secureSecurity_on_off(syminfo.tickerid, derivedResolution, high, offset)
nlow_on_off = f_secureSecurity_on_off(syminfo.tickerid, derivedResolution, low, offset)
nhigh_off_on = f_secureSecurity_off_on(syminfo.tickerid, derivedResolution, high, offset)
nlow_off_on = f_secureSecurity_off_on(syminfo.tickerid, derivedResolution, low, offset)
nhigh_off_off = f_secureSecurity_off_off(syminfo.tickerid, derivedResolution, high, offset)
nlow_off_off = f_secureSecurity_off_off(syminfo.tickerid, derivedResolution, low, offset)
nhigh = lookahead and gaps ? nhigh_on_on :
lookahead and not gaps ? nhigh_on_off :
not lookahead and gaps ? nhigh_off_on :
not lookahead and not gaps ? nhigh_off_off : na
nlow = lookahead and gaps ? nlow_on_on :
lookahead and not gaps ? nlow_on_off :
not lookahead and gaps ? nlow_off_on :
not lookahead and not gaps ? nlow_off_off : na
[nhigh, nlow]
[nhigh, nlow] = f_get_htfHighLow(resolution, HTFMultiplier, lookahead, gaps, offset)
[nhighlast, nlowlast] = f_get_htfHighLow(resolution, HTFMultiplier, lookahead, gaps, offset+1)
plot(nhigh , title="HTF High",style=plot.style_circles, color=color.green, linewidth=1)
plot(nlow , title="HTF Low",style=plot.style_circles, color=color.red, linewidth=1)
buyCondition = nhigh > nhighlast and nlow > nlowlast
sellCondition = nhigh < nhighlast and nlow < nlowlast
strategy.entry("Buy", strategy.long, when= buyCondition and inDateRange, oca_name="oca_buy")
strategy.entry("Sell", strategy.short, when= sellCondition and inDateRange, oca_name="oca_sell")