用ChatGPT回测交易策略

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本文探讨了 “《回测者的优势：代码和AI如何改变你的策略游戏》” 中的概念，深入介绍了交易者如何利用编程和AI工具（如ChatGPT）构建、测试和优化交易策略。

前提条件和工具

1. 包含OHLC数据的CSV文件。这个数据是来自TradingView的NQ数据，但你可以使用任何来源。
2. ChatGPT-4o。

1、提示

以下提示是我使用的原始输入，没有经过润色，并按原样呈现。

提示 1

我上传了包含股票OHLCV列的CSV文件，并像这样开始对话：

“读取文件并告诉我里面的内容”

提示 2

向它解释我的策略，以便它可以编写代码。

在此添加9个周期的EMA。
添加9个周期的ATR
当价格收盘高于9 EMA时，做多。
当价格收盘低于9 EMA时，做空。
止损 = 2 ATR
止盈 = 5 ATR
如果已有仓位，不要创建新仓位。

它做了一些事情，内部计算了很多变量来进行回测。然而输出并不简洁。让我们让它进一步处理。

提示 3

只显示表格中的交易，并使用东部时间。
绘制收盘价，并在图表上绘制长期和短期信号及其退出点

图表的X轴被拉伸了，让我们尝试将其固定。

提示 4

进行额外调整。

短线退出应为绿色X，长线退出应为红色X
还请显示总盈亏
不要在X轴上使用时间。时间有间隙，使图表拉伸，我不喜欢这样

最后，看看交易。

提示 5

显示利润曲线

这是一个示例策略。我没有要求它包含佣金和滑点，这可能导致亏损。

提示 6

最大回撤是多少？

提示 7

显示这些数据的统计信息

提示 8

用合约大小、佣金和滑点检查一下

假设我想用1份E-mini合约。盈亏将乘以20。每笔交易的佣金是3美元。假设止损执行的滑点为0.25。
显示利润曲线和统计数据

如ChatGPT所述，这是一条波动较大的权益曲线，存在严重的回撤，因此不可用。

提示 9

给我整个策略的代码

这给了我们可以在本地运行的代码。当然，你应该审查每一行代码。

2、接下来该去哪里

这是一个使用ChatGPT和一点Python的简单演示。如果你想深入了解，可以探索以下方向：

• 参数优化
  测试EMA周期、ATR长度、止损和止盈倍数的不同变化，看看哪些组合最稳健。这被称为参数扫描或网格搜索。
• 交易绩效指标
  添加夏普比率、盈利因子、最大回撤和平均交易持续时间等统计信息，以评估策略质量，而不仅仅是净收益。
• 回撤和风险分析
  可视化回撤和权益曲线，以了解策略的情感压力和资本需求。
• 策略增强
  尝试添加过滤器，如趋势方向、波动率条件或更高时间框架的确认，以优化您的入场。

记住： 在每一步中，最好验证AI的输出。它可能会忘记并中途恢复。如果感觉卡住了，最好从头开始重新开始。

原文链接：How to Backtest a Simple Trading Strategy Using ChatGPT

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