Chiến lược lợi nhuận hàng tháng với điểm chuẩn

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-30 17:40:05
Tags:

Tổng quan

Đây là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên hiển thị lợi nhuận hàng tháng. Nó sử dụng Pine Script để tính toán và trình bày lợi nhuận hàng tháng và hàng năm của chiến lược, cũng như lợi nhuận chuẩn, trong một bảng trên biểu đồ để phân tích.

Chiến lược logic

Lý thuyết cốt lõi của chiến lược này là theo dõi và tính toán hiệu suất hàng tháng và hàng năm, và hiển thị nó theo định dạng bảng.

Tính toán lợi nhuận hàng tháng và hàng năm dựa trên sự thay đổi trong vốn chủ sở hữu.
Tính toán lợi nhuận hàng tháng và hàng năm dựa trên sự thay đổi giá.
Lưu trữ báo cáo hàng tháng và hàng năm trong mảng.
Khi thanh được xác nhận, lấp đầy một bảng bằng cách sử dụng các mảng trả về được lưu trữ để trình bày perf hàng tháng.
Hiển thị điểm chuẩn trong hàng bảng thứ hai. Hiển thị alpha trong hàng thứ ba.

Bằng cách đó, kịch bản này có thể hiển thị rõ ràng các lợi nhuận hàng tháng trong một bảng được tổ chức, cùng với so sánh điểm chuẩn.

Ưu điểm

Những lợi thế chính của chiến lược lợi nhuận hàng tháng này là:

Hiển thị trực quan về lợi nhuận hàng tháng.
So sánh điểm chuẩn rõ ràng. Hiển thị một hàng điểm chuẩn riêng cho phép phân tích chiến lược so với hiệu suất thị trường.
Tính toán alpha: Dòng alpha cho thấy liệu chiến lược có hiệu suất vượt trội hơn / kém so với chỉ số chuẩn hay không.
Các thông số tùy chỉnh cho tính linh hoạt. Người dùng có thể đặt màu sắc, phạm vi ngày, biểu tượng chuẩn vv khi cần thiết.

Rủi ro

Một số rủi ro cần lưu ý với chiến lược này là:

Không có logic giao dịch. Nó chỉ hiển thị lợi nhuận, không bao gồm các giao dịch thực tế.
Hiệu suất lịch sử có thể không tiếp tục.
Lỗi trong tính toán lợi nhuận có thể dẫn đến số liệu lợi nhuận hàng tháng không chính xác.

Nhìn chung kịch bản này chủ yếu phục vụ như một công cụ trực quan hóa hiệu suất. Các rủi ro có thể được giảm thiểu bằng cách đảm bảo tính toán chính xác và không chỉ dựa vào backtests.

Cơ hội gia tăng

Một số cách để cải thiện chiến lược trả lại hàng tháng này là:

Thêm chiến lược giao dịch thực tế mà hiệu suất được hiển thị. Kết hợp với một chiến lược lượng.
Thêm thêm các thông số tùy chỉnh điểm chuẩn như biểu tượng điểm chuẩn, khung thời gian v.v.
Cải thiện định dạng bảng cho hình ảnh tốt hơn - màu sắc, ô, định dạng vv
Thêm các số liệu về lợi nhuận khác - CAGR, tỷ lệ Sharpe vv để phân tích thêm.

Kết luận

Đây là một chiến lược tập trung đặc biệt vào việc hiển thị lợi nhuận hàng tháng của hệ thống và điểm chuẩn trong định dạng bảng để dễ dàng phân tích hơn. Ưu điểm của nó là hình ảnh trực quan và so sánh chiến lược so với điểm chuẩn. Rủi ro là thiếu logic giao dịch và phụ thuộc vào backtest. Nó có thể được tăng cường bằng cách kết hợp với chiến lược lượng, thêm các tùy chọn tùy chỉnh thêm và nhiều số liệu hơn.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Monthly 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(2, title='Return Precision',                            group = "Monthly Table")
from_date  = input(timestamp("01 Jan 2000 00:00 +0000"), "From Date", group = "Monthly Table")
prof_color = input.color(color.green, title = "Gradient Colors", group = "Monthly Table", inline = "colors")
loss_color = input.color(color.red,   title = "",                group = "Monthly 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(true,        title = "Display Benchmark?",               group = "Benchmark")
disp_alpha = input.bool(true,        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)

///////////////////
// MONTHLY TABLE //

new_month = month(time) != month(time[1])
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

cur_month_pnl = 0.0
cur_year_pnl  = 0.0

// Current Monthly P&L
cur_month_pnl := bar_index == 0 ? 0 : 
                 time >= from_date and (time[1] < from_date or new_month) ? bar_pnl : 
                 (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1

// Current Yearly P&L
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

bench_cur_month_pnl = 0.0
bench_cur_year_pnl  = 0.0

// Current Monthly P&L - Bench
bench_cur_month_pnl := bar_index == 0 or (time[1] < from_date and time >= from_date) ? 0 : 
                       time >= from_date and new_month ? bench_pnl : 
                       (1 + bench_cur_month_pnl[1]) * (1 + bench_pnl) - 1 

// Current Yearly P&L - Bench
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 month_time = array.new_int(0)
var year_time  = array.new_int(0)

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

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

// Filling monthly / yearly pnl arrays
if array.size(month_time) > 0
    if month(time) == month(array.get(month_time, array.size(month_time) - 1))
        array.pop(month_pnl)
        array.pop(bench_month_pnl)
        array.pop(month_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(month_time, time)
    array.push(year_time,  time)
    
    array.push(month_pnl, cur_month_pnl)
    array.push(year_pnl,  cur_year_pnl)
    
    array.push(bench_year_pnl,  bench_cur_year_pnl)
    array.push(bench_month_pnl, bench_cur_month_pnl)

// Monthly P&L Table    
var monthly_table = table(na)

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

    monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns=15, rows=array.size(year_pnl) * 3 + 5, border_width=1)

    // Fill monthly performance

    table.cell(monthly_table, 0, 0,  'Perf', bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 1, 0,  'Jan',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 2, 0,  'Feb',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 3, 0,  'Mar',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 4, 0,  'Apr',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 5, 0,  'May',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 6, 0,  'Jun',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 7, 0,  'Jul',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 8, 0,  'Aug',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 9, 0,  'Sep',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 10, 0, 'Oct',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 11, 0, 'Nov',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 12, 0, 'Dec',  bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 13, 0, ' ', bgcolor = #999999)
    table.cell(monthly_table, 14, 0, 'Year', bgcolor = #999999)

    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(month_pnl)), math.abs(array.min(month_pnl)))

    for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1 by 1
        table.cell(monthly_table, 0,  yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor=#cccccc)
        table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, ' ',   bgcolor=#999999)
        y_color = color.from_gradient(array.get(year_pnl, yi), -max_abs_y, max_abs_y, loss_color, prof_color) 
        table.cell(monthly_table, 14, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor=y_color)

    for mi = 0 to array.size(month_time) - 1 by 1
        m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
        m_col = month(array.get(month_time, mi))
        m_color = color.from_gradient(array.get(month_pnl, mi), -max_abs_m, max_abs_m, loss_color, prof_color)

        table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor=m_color)
    
    // Fill benchmark performance
    next_row =  array.size(year_pnl) + 1  
    
    if (disp_bench)
    
        table.cell(monthly_table, 0,  next_row, 'Bench', bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 1,  next_row, 'Jan',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 2,  next_row, 'Feb',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 3,  next_row, 'Mar',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 4,  next_row, 'Apr',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 5,  next_row, 'May',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 6,  next_row, 'Jun',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 7,  next_row, 'Jul',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 8,  next_row, 'Aug',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 9,  next_row, 'Sep',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 10, next_row, 'Oct',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 11, next_row, 'Nov',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 12, next_row, 'Dec',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 13, next_row, ' ',     bgcolor = #999999)
        table.cell(monthly_table, 14, next_row, 'Year',  bgcolor=#999999)
    
        max_bench_abs_y = math.max(math.abs(array.max(bench_year_pnl)),  math.abs(array.min(bench_year_pnl)))
        max_bench_abs_m = math.max(math.abs(array.max(bench_month_pnl)), math.abs(array.min(bench_month_pnl)))
    
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            table.cell(monthly_table, 0,  yi + 1 + next_row + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor=#cccccc)
            table.cell(monthly_table, 13, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   bgcolor=#999999)
            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(monthly_table, 14, yi + 1 + next_row + 1, str.tostring(math.round(array.get(bench_year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor=y_color)
     
        for mi = 0 to array.size(month_time) - 1 by 1
            m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            m_col = month(array.get(month_time, mi))
            m_color = color.from_gradient(array.get(bench_month_pnl, mi), -max_bench_abs_m, max_bench_abs_m, loss_color, prof_color)
    
            table.cell(monthly_table, m_col, m_row  + next_row + 1, str.tostring(math.round(array.get(bench_month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor=m_color)
    
    // Fill Alpha
    if (disp_alpha)
    
        next_row :=  array.size(year_pnl) * 2 + 3   
        table.cell(monthly_table, 0,  next_row, 'Alpha', bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 1,  next_row, 'Jan',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 2,  next_row, 'Feb',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 3,  next_row, 'Mar',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 4,  next_row, 'Apr',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 5,  next_row, 'May',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 6,  next_row, 'Jun',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 7,  next_row, 'Jul',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 8,  next_row, 'Aug',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 9,  next_row, 'Sep',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 10, next_row, 'Oct',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 11, next_row, 'Nov',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 12, next_row, 'Dec',   bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 13, next_row, '',      bgcolor=#999999)
        table.cell(monthly_table, 14, next_row, 'Year',  bgcolor=#999999)
        
        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_m = 0.0
        for mi = 0 to array.size(month_pnl) - 1 by 1
            if (math.abs(array.get(month_pnl, mi) - array.get(bench_month_pnl, mi)) > max_alpha_abs_m)
                max_alpha_abs_m := math.abs(array.get(month_pnl, mi) - array.get(bench_month_pnl, mi))
                
        for yi = 0 to array.size(year_time) - 1 by 1
            table.cell(monthly_table, 0,  yi + 1 + next_row + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor=#cccccc)
            table.cell(monthly_table, 13, yi + 1 + next_row + 1, ' ',   bgcolor=#999999)
            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(monthly_table, 14, 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)
     
        for mi = 0 to array.size(month_time) - 1 by 1
            m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
            m_col = month(array.get(month_time, mi))
            m_color = color.from_gradient(array.get(month_pnl, mi) - array.get(bench_month_pnl, mi), -max_alpha_abs_m, max_alpha_abs_m, loss_color, prof_color)
    
            table.cell(monthly_table, m_col, m_row  + next_row + 1, str.tostring(math.round((array.get(month_pnl, mi) - array.get(bench_month_pnl, mi)) * 100, prec)), bgcolor=m_color)

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu