Chiến lược Backtesting đột phá về kiến trúc
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược này sử dụng phương pháp phá vỡ cấp độ, làm nhiều thời gian trong điều kiện phá vỡ nhất định và có chức năng phản hồi tự động để tìm ra sự kết hợp tham số tốt nhất.
Nguyên tắc
Các tham số đầu vào bao gồm số ngày xem lại, tỷ lệ dừng, tỷ lệ dừng, và các tham số tự động đo lường như số ngày xem lại, phạm vi dừng.
Đánh giá qua các kết hợp khác nhau về số ngày, tỷ lệ dừng và tỷ lệ dừng, ghi lại lợi nhuận và lỗ hổng trong mỗi kết hợp.
Đánh giá tín hiệu đột phá: giá đóng cửa vượt qua dải upper và không vào thị trường, làm nhiều; giá đóng cửa vượt qua dải lower và không vào thị trường, làm trống.
Xác định điều kiện dừng lỗ: Nếu không dừng và kích hoạt đường dừng lỗ, sẽ dừng lỗ.
Xác định điều kiện dừng: Nếu không bị hư hỏng và kích hoạt dây dừng, dừng sẽ ra sân.
Hiển thị bảng chi tiết kết quả phản hồi, có thể được sắp xếp theo tỷ lệ lợi nhuận hoặc lợi nhuận ròng hoặc số lần giao dịch theo cài đặt của người dùng.
Ưu điểm
Chức năng phản hồi tự động cho phép tìm nhanh sự kết hợp tham số tốt nhất mà không cần kiểm tra thủ công.
Có thể sắp xếp các kết quả theo tỷ lệ lợi nhuận, lợi nhuận ròng, số lần giao dịch, tùy chọn linh hoạt phù hợp với các tham số tối ưu cho nhu cầu của bạn.
Hình ảnh cho thấy lợi nhuận và lỗ hổng của mỗi giao dịch.
Các tham số phản hồi có thể được tùy chỉnh, có thể thử nghiệm một không gian tham số rộng hơn để tìm ra tối ưu nhất trên toàn cầu.
Các quy tắc giao dịch chiến lược rất đơn giản, rõ ràng và dễ hiểu.
Rủi ro và giải pháp
Chu kỳ phản hồi ngắn có thể gây ra kết quả không ổn định. Giải pháp: Thiết lập chu kỳ phản hồi dài hơn.
Giao dịch thường xuyên có thể gây ra điểm trượt ảnh hưởng đến lợi nhuận. Giải pháp: Giảm mức dừng lỗ thích hợp.
Kết quả xét nghiệm một sản phẩm có thể không đại diện. Giải pháp: xét nghiệm các giống khác nhau để tìm ra một bộ tham số ổn định.
Các tham số được tối ưu hóa có thể dẫn đến quá phù hợp. Cách giải quyết: Xác minh tính ổn định của tham số trong các giống và thời gian khác nhau.
Việc bỏ qua chi phí giao dịch có thể dẫn đến sự lệch lạc trong kết quả đo lường. Giải pháp: Thiết lập tham số phí xử lý hợp lý.
Hướng tối ưu hóa
Thêm chiều tối ưu hóa tham số, chẳng hạn như thêm lệnh dừng di chuyển hoặc giới hạn số lần giao dịch.
Tối ưu hóa điều kiện ra thị trường, kết hợp với bộ lọc các chỉ số xu hướng.
Tối ưu hóa các chiến lược dừng lỗ, chẳng hạn như dừng động hoặc theo dõi dừng lỗ.
Thêm tối ưu hóa tham số hỗ trợ thuật toán như học máy.
Tối ưu hóa cấu trúc mã, tăng tốc độ phản hồi.
Xác định độ ổn định của tham số trong nhiều giống nhiều chu kỳ.
Xem xét việc tích hợp các chức năng giao dịch tự động.
Tóm tắt
Ý tưởng tổng thể của chiến lược rất rõ ràng và dễ hiểu, chức năng tự động phản hồi có thể nhanh chóng tối ưu hóa các tham số, cho thấy tình trạng thua lỗ có lợi cho cải thiện chiến lược. Có một số rủi ro cần lưu ý, nhưng có thể cải thiện liên tục bằng cách tối ưu hóa nhiều mặt, có giá trị thực tế rất mạnh. Nói chung, chiến lược sử dụng ý tưởng đột phá đơn giản, trang bị công cụ phản hồi tự động, có thể hỗ trợ các nhà giao dịch nhanh chóng thiết lập một hệ thống giao dịch ổn định.
/*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)