Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên sự đảo ngược trục


Ngày tạo: 2023-12-12 11:07:46 sửa đổi lần cuối: 2023-12-12 11:07:46
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 724
avatar of ChaoZhang ChaoZhang
1
tập trung vào
1621
Người theo dõi

Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên sự đảo ngược trục

Tổng quan

Đây là một chiến lược giao dịch định lượng sử dụng các điểm hỗ trợ làm tín hiệu đầu vào. Nó sẽ tính toán các điểm hỗ trợ tăng và giảm, và khi giá vượt qua các điểm hỗ trợ này, nó sẽ khởi động vị trí dài hoặc ngắn.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này chủ yếu dựa trên lý thuyết đảo ngược điểm hỗ trợ. Đầu tiên, nó sẽ tính toán các điểm hỗ trợ của đường N-phần K bên trái và đường M-phần K bên phải. Sau đó, theo dõi giá trong thời gian thực xem liệu giá có phá vỡ các điểm hỗ trợ này hay không.

Khi giá phá vỡ ngưỡng hỗ trợ tăng, ranchang đã không đủ sức mạnh để tiếp tục đẩy giá lên cao, khi đó việc làm trắng có thể thu được lợi nhuận tốt hơn. Khi giá phá vỡ ngưỡng hỗ trợ giảm, cho thấy sức mạnh trống đã cạn kiệt, lúc này làm nhiều hơn có thể thu được lợi nhuận tốt hơn.

Cụ thể, chiến lược này tính toán các điểm hỗ trợ tăng và điểm hỗ trợ giảm thông qua các hàm ta.pivothigh và ta.pivotlow. Sau đó, so sánh liệu giá cao nhất hiện tại đã phá vỡ điểm hỗ trợ tăng và giá thấp nhất đã phá vỡ điểm hỗ trợ giảm. Nếu phá vỡ, hãy khởi động chiến lược làm nhiều điều tương ứng.

Ngoài ra, chiến lược này cũng sử dụng dừng lỗ để kiểm soát rủi ro. Cụ thể, khi giá phá vỡ điểm hỗ trợ, hãy đặt hàng ngay lập tức, đồng thời đặt dừng lỗ ở phía bên kia của điểm hỗ trợ, để tối đa hóa việc ngăn chặn sự thất bại của đơn dẫn đến tổn thất mở rộng.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này có một số lợi thế:

  1. Tín hiệu đảo ngược điểm dựa là đáng tin cậy hơn, tỷ lệ thắng cao hơn
  2. Kiểm soát rủi ro, thiết lập dừng lỗ hợp lý
  3. Dễ thực hiện, mã đơn giản
  4. Có thể sử dụng cho các giống khác nhau, linh hoạt hơn

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro cần lưu ý:

  1. Điểm hỗ trợ có thể bị hỏng, dẫn đến tín hiệu sai
  2. Có thể có sự hồi âm sau khi phá vỡ điểm hỗ trợ, gây ra thiệt hại dừng được kích hoạt
  3. Tỷ lệ giao dịch có thể cao hơn, chi phí giao dịch là một chi phí ẩn
  4. Hiệu ứng liên quan đến giống, thiết lập tham số, cần điều chỉnh

Để giảm thiểu nguy cơ, bạn có thể xem xét:

  1. Tối ưu hóa số lượng đường K bên phải và bên phải để đảm bảo tính toán điểm dựa có độ tin cậy cao hơn
  2. Giới hạn lỗ hổng một cách thích hợp để tránh lỗ hổng quá dày
  3. Thiết lập mục tiêu lợi nhuận tối thiểu, giảm giao dịch lặp đi lặp lại
  4. Kiểm tra các giống và tham số khác nhau để tìm cấu hình tốt nhất

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa hơn nữa:

  1. Kết hợp với các chỉ số khác để đánh giá độ tin cậy của điểm đâm phá
  2. Thêm mô hình học máy để đánh giá xu hướng giá
  3. Sử dụng dữ liệu tần số cao để nâng cao độ nhạy của tín hiệu giao dịch
  4. Thêm mô-đun quản lý vị trí, điều chỉnh vị trí theo điều kiện động
  5. Truy cập mô-đun tài khoản chi tiết, tính phí giao dịch thực

Những cải tiến này có thể cải thiện tỷ lệ chiến thắng, lợi nhuận và sự ổn định của chiến lược.

Tóm tắt

Nói tóm lại, đây là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên lý thuyết đảo ngược điểm dựa trên. Nó sử dụng điểm hỗ trợ phá vỡ giá làm tín hiệu giao dịch, đồng thời sử dụng cơ chế kiểm soát rủi ro dừng. Chiến lược này dễ thực hiện, có thể áp dụng rộng rãi, là một chiến lược giao dịch định lượng thực tế.

Mã nguồn chiến lược 
/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Weekly Returns with Benchmark', overlay=true, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=25, 
     commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

////////////
// Inputs //

// Pivot points inputs
leftBars   = input(2, group = "Pivot Points")
rightBars  = input(1, group = "Pivot Points")

// Styling inputs
prec       = input(1, title='Return Precision',                            group = "Weekly Table")
from_date  = input(timestamp("01 Jan 3000 00:00 +0000"), "From Date", group = "Weekhly Table")
prof_color = input.color(color.green, title = "Gradient Colors", group = "Weeky Table", inline = "colors")
loss_color = input.color(color.red,   title = "",                group = "Weeky Table", inline = "colors")

// Benchmark inputs
use_cur    = input.bool(true,        title = "Use current Symbol for Benchmark", group = "Benchmark")
symb_bench = input('BTC_USDT:swap', title = "Benchmark",                        group = "Benchmark")
disp_bench = input.bool(false,       title = "Display Benchmark?",               group = "Benchmark")
disp_alpha = input.bool(false,       title = "Display Alpha?",                   group = "Benchmark")

// Pivot Points Strategy
swh = ta.pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = ta.pivotlow (leftBars, rightBars)

hprice = 0.0
hprice := not na(swh) ? swh : hprice[1]

lprice = 0.0
lprice := not na(swl) ? swl : lprice[1]

le = false
le := not na(swh) ? true : le[1] and high > hprice ? false : le[1]

se = false
se := not na(swl) ? true : se[1] and low < lprice ? false : se[1]

if le
    strategy.entry('PivRevLE', strategy.long, comment='PivRevLE', stop=hprice + syminfo.mintick)

if se
    strategy.entry('PivRevSE', strategy.short, comment='PivRevSE', stop=lprice - syminfo.mintick)

plot(hprice, color=color.new(color.green, 0), linewidth=2)
plot(lprice, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)


///////////////////
// WEEKLY TABLE //

new_week = weekofyear(time[1]) != weekofyear(time)
new_year = year(time) != year(time[1])

eq       = strategy.equity
bench_eq = close

// benchmark eq
bench_eq_htf = request.security(symb_bench, timeframe.period, close)

if (not use_cur)
    bench_eq := bench_eq_htf

bar_pnl   = eq / eq[1] - 1
bench_pnl = bench_eq / bench_eq[1] - 1



// Current Weekly P&L
cur_week_pnl  = 0.0
cur_week_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                 time >= from_date and (time[1] < from_date or new_week) ? bar_pnl : 
                 (1 + cur_week_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1

// Current Yearly P&L
cur_year_pnl  = 0.0
cur_year_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                 time >= from_date and (time[1] < from_date or new_year) ? bar_pnl : 
                 (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1


// Current Weekly P&L - Bench
bench_cur_week_pnl  = 0.0
bench_cur_week_pnl := bar_index == 0 or (time[1] < from_date and time >= from_date) ? 0 : 
                       time >= from_date and new_week ? bench_pnl : 
                       (1 + bench_cur_week_pnl[1]) * (1 + bench_pnl) - 1 

// Current Yearly P&L - Bench
bench_cur_year_pnl  = 0.0
bench_cur_year_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                       time >= from_date and (time[1] < from_date  or new_year) ? bench_pnl : 
                       (1 + bench_cur_year_pnl[1]) * (1 + bench_pnl) - 1




var week_time = array.new_int(0)
var year_time = array.new_int(0)

var week_pnl = array.new_float(0)
var year_pnl = array.new_float(0)

var bench_week_pnl = array.new_float(0)
var bench_year_pnl = array.new_float(0)


// Filling weekly / yearly pnl arrays
if array.size(week_time) > 0
    if weekofyear(time) == weekofyear(array.get(week_time, array.size(week_time) - 1))
        array.pop(week_pnl)
        array.pop(bench_week_pnl)
        array.pop(week_time)


if array.size(year_time) > 0
    if year(time) == year(array.get(year_time, array.size(year_time) - 1))
        array.pop(year_pnl)
        array.pop(bench_year_pnl)
        array.pop(year_time)


if (time >= from_date)
    array.push(week_time, time)
    array.push(year_time, time)
    
    array.push(week_pnl, cur_week_pnl)
    array.push(year_pnl, cur_year_pnl)
    
    array.push(bench_year_pnl, bench_cur_year_pnl)
    array.push(bench_week_pnl, bench_cur_week_pnl)


// Weekly P&L Table  

table_size = size.tiny
var weekly_table = table(na)

if array.size(year_pnl) > 0 and barstate.islastconfirmedhistory

    weekly_table := table.new(position.bottom_right, 
                 columns=56, rows=array.size(year_pnl) * 3 + 5, border_width=1)

// Fill weekly performance
    table.cell(weekly_table, 0, 0,  'Perf', 
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)


    for numW = 1 to 53 by 1
        table.cell(weekly_table, numW, 0,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)


    table.cell(weekly_table, 54, 0, ' ',    
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)
    table.cell(weekly_table, 55, 0, 'Year', 
                 bgcolor = #999999, text_size= table_size)

    max_abs_y = math.max(math.abs(array.max(year_pnl)), math.abs(array.min(year_pnl)))
    max_abs_m = math.max(math.abs(array.max(week_pnl)), math.abs(array.min(week_pnl)))

    
    for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1 by 1
        table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1,
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size=table_size)
                 
        table.cell(weekly_table, 53, yi + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
                 
        table.cell(weekly_table, 54, yi + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)

        y_color = color.from_gradient(array.get(year_pnl, yi), -max_abs_y, max_abs_y, loss_color, prof_color) 

        table.cell(weekly_table, 55, yi + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size=table_size)
    
    int iw_row= na
    int iw_col= na

    for wi = 0 to array.size(week_time) - 2 by 1
        w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
        w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))

        w_color = color.from_gradient(array.get(week_pnl, wi), -max_abs_m, max_abs_m, loss_color, prof_color)
        
        if iw_row + 1 == w_row and iw_col + 1 == w_col
            table.cell(weekly_table, w_col, w_row-1,
                 str.tostring(math.round(array.get(week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
        else
            table.cell(weekly_table, w_col, w_row,
                 str.tostring(math.round(array.get(week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
        
        
        iw_row:= w_row
        iw_col:= w_col


    // Fill benchmark performance
    next_row =  array.size(year_pnl) + 1  

    if (disp_bench)
    
        table.cell(weekly_table, 0,  next_row, 'Bench', 
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
        
        for numW = 1 to 53 by 1
            table.cell(weekly_table, numW, next_row,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)

        table.cell(weekly_table, 54, next_row, ' '   ,   
                 bgcolor = #999999, text_size=table_size)
        table.cell(weekly_table, 55, next_row, 'Year',   
                 bgcolor = #999999, text_size=table_size)
    
        max_bench_abs_y = math.max(math.abs(array.max(bench_year_pnl)), math.abs(array.min(bench_year_pnl)))
        max_bench_abs_w = math.max(math.abs(array.max(bench_week_pnl)), math.abs(array.min(bench_week_pnl)))
    
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size=table_size)

            table.cell(weekly_table, 53, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
            
            table.cell(weekly_table, 54, yi + 1 + next_row + 1, ' ', 
                 bgcolor=#999999, text_size=table_size)
                 
            y_color = color.from_gradient(array.get(bench_year_pnl, yi), -max_bench_abs_y, max_bench_abs_y, loss_color, prof_color)
            table.cell(weekly_table, 55, yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_year_pnl, yi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size=table_size)
     
    
        int iw_row1= na
        int iw_col1= na

        for wi = 0 to array.size(week_time) - 1 by 1
            w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))
        
            w_color = color.from_gradient(array.get(bench_week_pnl, wi), -max_bench_abs_w, max_bench_abs_w, loss_color, prof_color)
    
            if iw_row1 + 1 == w_row and iw_col1 + 1 == w_col
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row    , 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_week_pnl, wi) * 100, prec)),
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
            else
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row + 1, 
                 str.tostring(math.round(array.get(bench_week_pnl, wi) * 100, prec)), 
                 bgcolor=w_color, text_size=table_size)
                
            iw_row1:= w_row
            iw_col1:= w_col
    
    
// Fill Alpha
    if (disp_alpha)
    
        // columns
        next_row :=  array.size(year_pnl) * 2 + 3   
        table.cell(weekly_table, 0,  next_row, 'Alpha', 
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)


        for numW = 1 to 53 by 1
            table.cell(weekly_table, numW, next_row,  str.tostring(numW), 
                 bgcolor= #999999, text_size= table_size)


        table.cell(weekly_table, 54, next_row, ' '   ,  
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
        table.cell(weekly_table, 55, next_row, 'Year',  
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
        
        
        
        max_alpha_abs_y = 0.0
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            if (math.abs(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi)) > max_alpha_abs_y)
                max_alpha_abs_y := math.abs(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi))
    
        max_alpha_abs_w = 0.0
        for wi = 0 to array.size(week_pnl) - 1 by 1
            if (math.abs(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) > max_alpha_abs_w)
                max_alpha_abs_w := math.abs(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi))
    
    
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            table.cell(weekly_table, 0,  yi + 1 + next_row + 1, 
                 str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), 
                 bgcolor=#cccccc, text_size= table_size)
                 
            table.cell(weekly_table, 53, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)
                 
            table.cell(weekly_table, 54, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   
                 bgcolor=#999999, text_size= table_size)

            y_color = color.from_gradient(array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi), -max_alpha_abs_y, max_alpha_abs_y, loss_color, prof_color)
            table.cell(weekly_table, 55, yi + 1 + next_row + 1,
                 str.tostring(math.round((array.get(year_pnl, yi)  - array.get(bench_year_pnl, yi)) * 100, prec)), 
                 bgcolor=y_color, text_size= table_size)
     
     
        int iw_row2= na
        int iw_col2= na
        
        for wi = 0 to array.size(week_time) - 1 by 1
            w_row   = year(array.get(week_time, wi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            w_col   = weekofyear(array.get(week_time, wi))
            w_color = color.from_gradient(array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi), -max_alpha_abs_w, max_alpha_abs_w, loss_color, prof_color)
    
            if iw_row2 + 1 == w_row and iw_col2 + 1 == w_col
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row , 
                     str.tostring(math.round((array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) * 100, prec)), 
                     bgcolor=w_color, text_size= table_size)
            else
                table.cell(weekly_table, w_col, w_row  + next_row + 1 , 
                     str.tostring(math.round((array.get(week_pnl, wi) - array.get(bench_week_pnl, wi)) * 100, prec)), 
                     bgcolor=w_color, text_size= table_size)
        
            iw_row2:= w_row
            iw_col2:= w_col
Forums
PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 About Us
Product
Robot Strategy Node Platforms Tickets
API
Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator

© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)