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【去中心化交易所开发】数字货币量化做回测

发布时间:2021-03-24 23:04
发布者:admin
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 【去中心化交易所开发】数字货币量化做回测

有时市场进入非趋势阶段。它会上下波动一会儿。极值很可能会一次突破移动平均线,这将导致多头开放,但很快就会再次下跌,从而像移动平均线一样赔钱。以趋势为主要指标的策略将开始亏损。
 
是否有任何指标可以在这个动荡的范围内赚钱?
 
本书[1]提到了一种索引摆动索引,具体如下:
 
1. ROC变化速度指标
2.移动平均摆动指数
3. RSI相对强度指数
4.%K%D随机指数
5.%R拉里·威廉姆斯指数
 
如果仅使用此指标进行操作,您将获得以下结果(第二个指标未进行回测;以下是每日周期的结果,原因是其他周期很糟糕;每个目标都是选择5个最佳参数):
 


目标年化收益率年化收益率累计净值
中华民国btc 1.174125986 2.224403738 11.0582382
RSI BTC 1.072732534 2.31663654 8.646893631
%K%D btc 0.639996048 0.96211594 4.582430639
%R btc -0.472762385 -0.447489255 0.944854711
中华民国EOS 1.24164862 2.993421348 6.552156097
RSI EOS 0.778567719 1.598392061 3.63962201
%K%D eos 1.536035556 6.286656477 8.405712678
%R eos 0.506411022 0.7555505 2.592662734
中华民国eth 2.528624181 4.867490773 49.91585591
RSI eth 1.371922023 2.460055626 12.70925004
%K%D eth 1.139447871 2.467959443 11.80324693
%R eth 0.31622202 0.352416034 2.336150505
可以看出,btc的RSI和ROC均表现良好,前者回撤幅度较小,而后者则回升幅度较大。道德上的ROC远远落后于其他指标。在eos上,%K%D是最好的,而收益实际上并不多。高,但回撤幅度很小,大约20%以上...
 
 【去中心化交易所开发】数字货币量化做回测

当然,有些人不喜欢看桌子。没关系。我们准备了一种可视化方法:
 
 
总而言之,ROC值得成为本书中的第一个,并且效果很好,但是这些指标的共同缺点是它们仅对每日K周期有影响,并且只有%K%D才具有良好的普遍性。在整个周期中:
 
符号年化收益率年化收益率提取比率累计净值
btc 1.970293065 3.238584596 42.25471119
eos 2.596686743 6.69865011 21.54254871
eth 1.431198617 2.588272854 17.56399644
构建结合移动平均线和摆动指数的策略
现在我们知道移动平均线在跟踪趋势方面具有良好的性能,并且振荡指标可以跟踪并识别振荡区间中的极限区域,将这两个指标组合在一起会发生什么反应?
 


然后,我们将建立一个非常简单的策略:简单的移动平均线+ ROC(第K天)。
 
根据移动平均线[2]中的规则:收盘价穿过移动平均线并变多,而收盘价穿过移动平均线并变短。
 
同时判断ROC是否大于100,如果大于,则允许做多,否则,不做,如果小于,则不允许做空。
 
连续出现在市场中,没有空头头寸的状态,这样的策略,结果如下:
 
 【去中心化交易所开发】数字货币量化做回测

策略符号年收益率年收益率提用率累计净值
新策略btc 1.719338735 4.482908945 21.78143312
新策略EOS 1.534622835 4.730028297 8.516511183
新策略eth 2.599383955 4.873579422 53.0472862
简单移动平均btc 1.263270416 2.823976066 12.37056851
简单移动平均EOS 1.454925737 3.634954621 7.881942122
简单移动平均线eth 1.513185223 2.512807595 17.23816438
中华民国btc 1.174125986 2.224403738 11.0582382
中华民国EOS 1.24164862 2.993421348 6.552156097
中华民国eth 2.528624181 4.867490773 49.91585591
可以看出btc和eos的效果有了显着改善,这只是一个简单的拼接,然后看一下它的参数plain:
 
 
以上是回旋指数回测的内容。我有机会看看我们是否可以制定模式识别算法。