为策略订单编写日期范围过滤器

当我们将一个TradingView策略加载到图表时，它默认会对图表上所有可用的历史数据进行回测。这能让我们的交易思路在尽可能多的数据上得到检验。但有时，自定义回测的开始和结束日期也大有裨益。

通过自定义日期，我们可以测试策略在特定市场阶段的表现。同时，这也方便我们在未来使用完全相同的参数重复进行某次回测，以确保结果的可比性。此外，这也是一个限制交易总数的好方法，因为TradingView的回测并非允许无限量的交易。

那么，就让我们在策略中加入一个日期范围过滤器吧！

实现回测日期过滤器的步骤

要实现一个日期范围过滤器，我们需要完成四件事：创建用于指定开始和结束日期的输入选项；判断当前的K线是否落在我们设定的日期范围之内；确保只有在日期范围内才提交开仓订单；当日期范围结束时，平掉所有持有的仓位。下面我们来逐一探讨每个步骤。

第一步，创建日期范围输入选项。为策略添加开始和结束日期的输入选项，可以让我们在不修改代码的情况下，方便地配置日期过滤器。同时，再增加一个用于启用或禁用日期过滤功能的复选框也会很有用。要创建这些输入选项，我们可以将以下代码添加到策略脚本中：

// 步骤 1. 创建用于配置回测日期范围的输入选项
useDateFilter = input.bool(true, title="启用回测日期范围过滤",
     group="回测时间段")
backtestStartDate = input.time(timestamp("1 Jan 2021"), 
     title="开始日期", group="回测时间段",
     tooltip="此开始日期基于图表交易品种所在交易所的时区。" + 
     "它不使用图表或您电脑设置的时区。")
backtestEndDate = input.time(timestamp("1 Jan 2022"),
     title="结束日期", group="回测时间段",
     tooltip="此结束日期基于图表交易品种所在交易所的时区。" + 
     "它不使用图表或您电脑设置的时区。")

这段代码创建了三个输入选项。首先，input.bool() 函数创建了一个复选框，用于控制是否启用日期过滤，我们用 useDateFilter 变量来跟踪它的状态。

接着，input.time() 函数创建了两个时间输入框，分别用于设置回测的开始和结束日期。我们使用 timestamp() 函数和日期字符串来设定它们的默认值，你可以根据需要自由修改。这两个输入框的值分别存储在 backtestStartDate 和 backtestEndDate 变量中。

为了让设置界面更美观，我们使用了 group 参数来为这些选项创建一个分组标题，并用 tooltip 为时间输入框添加了详细的提示说明。这些输入选项在设置界面中看起来是这样的：

第二步，判断当前是否在交易窗口内。有了开始和结束日期，我们现在需要判断当前K线是否处于这个设定的时间范围内。如果是，策略才被允许进行交易。我们可以通过下面这段代码来实现这个判断：

// 步骤 2. 判断当前K线是否落在日期范围内
inTradeWindow = not useDateFilter or (time >= backtestStartDate and
     time < backtestEndDate)

这段代码创建了一个布尔（真/假）变量 inTradeWindow。在两种情况下它的值会是 true：一是用户没有勾选”启用回测日期范围过滤”的复选框，那么 not useDateFilter 的结果就是 true，这会使得 inTradeWindow 在每根K线上都为 true，策略可以不受限制地进行交易；二是用户勾选了复选框，那么策略只有在当前K线的时间位于设定的日期范围内时才能交易——我们通过 time >= backtestStartDate and time < backtestEndDate 来进行判断，第一个条件检查当前K线的开盘时间是否晚于或等于开始日期，第二个条件则检查其是否早于结束日期。

值得注意的是，内置变量 time 和时间输入框使用的都是交易品种所在交易所的时区。正因如此，我们可以直接对它们进行比较。然而，如果你图表上显示的时区与交易所时区不同，你可能会觉得策略的开始和结束时间看起来有偏差，这是正常的时区差异所致。

第三步，过滤开仓订单。现在，我们有了一个变量 inTradeWindow，它能告诉我们脚本当前是否可以交易。开仓订单的逻辑也需要遵循这个规则，否则它们就会在指定的日期范围之外被触发。所以，我们需要将 inTradeWindow 变量整合到策略的开仓条件中。它看起来可能像这样：

// 步骤 3. 将日期过滤器整合到开仓条件中
if inTradeWindow and high > highestHigh
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)

if inTradeWindow and low < lowestLow
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)

这里我们有两个 if 语句，分别用于开立多头和空头仓位。下单的条件由一个交易规则（例如 high > highestHigh）和我们上一步创建的 inTradeWindow 变量共同决定。因为我们要求 inTradeWindow 必须为 true 才能生成订单，所以策略就不会在指定的日期范围之外开仓了。

你的策略代码可能与上面的例子完全不同，但这没关系。你只需将 inTradeWindow 变量加入到你的交易条件中，确保开仓订单只在该变量为 true 时才被触发即可。

顺便一提，PineScript中有两个函数可以开仓：strategy.entry() 和 strategy.order()。如果你面对一段不熟悉的策略代码，可以先搜索这两个函数出现的位置，然后找到它们的触发条件，并将 inTradeWindow 变量注入其中。

第四步，在日期范围结束时平仓。最后一步，是在日期范围结束时，平掉策略所有持有的仓位，并取消所有待处理的挂单。我们可以用下面这段代码来实现：

// 步骤 4. 当回测日期范围结束时，平掉所有持有的
// 仓位并取消所有未成交的挂单
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all(comment="日期范围结束退出")

这个 if 语句用于监测 inTradeWindow 变量从 true 变为 false 的那一刻。这个条件（not inTradeWindow and inTradeWindow[1]）只会在日期范围结束后的第一根K线上成立。

在这根K线上，我们执行两个操作：首先，调用 strategy.cancel_all() 来取消所有未成交的挂单，确保在回测期结束后不会再有订单被意外触发；然后，调用 strategy.close_all() 来平掉所有已有的仓位，确保策略不会在结束日期之后还持有头寸。

请注意，这种实现方式存在一点微小的滞后。我们是在日期范围结束之后的那根K线上才生成平仓订单的，所以实际的平仓时间不会精确地落在你设定的结束日期和时间点上。但由于PineScript无法预知下一根K线的情况，这种等待时间窗口关闭后再行动的方式是最可靠的实现方法。

示例策略

让我们看一个使用日期范围过滤器的完整策略。下面的脚本基于20周期高低点突破进行交易，当价格穿越高低点通道的中线时则退出市场。我们整合了上面讨论的所有步骤，使得这个策略只在特定的日期范围内进行交易。

策略的完整代码如下：

//@version=5
strategy(title="Backtest specific date range", overlay=true)

// 步骤 1. 创建用于配置回测日期范围的输入选项
useDateFilter = input.bool(true, title="启用回测日期范围过滤",
     group="回测时间段")
backtestStartDate = input.time(timestamp("1 Jan 2021"), 
     title="开始日期", group="回测时间段",
     tooltip="此开始日期基于图表交易品种所在交易所的时区。")
backtestEndDate = input.time(timestamp("1 Jan 2022"),
     title="结束日期", group="回测时间段",
     tooltip="此结束日期基于图表交易品种所在交易所的时区。")

// 步骤 2. 判断当前K线是否落在日期范围内
inTradeWindow = not useDateFilter or (time >= backtestStartDate and
     time < backtestEndDate)

// 计算并绘制高低点通道及中线
highestHigh = ta.highest(high, 20)[1]
lowestLow   = ta.lowest(low, 20)[1]
midPoint    = (highestHigh + lowestLow) / 2
plot(highestHigh, color=color.green, title="Highest High")
plot(lowestLow, color=color.red, title="Lowest Low")
plot(midPoint, color=color.blue, title="Middle Line")

// 步骤 3. 将日期过滤器整合到开仓条件中
if inTradeWindow and high > highestHigh
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
if inTradeWindow and low < lowestLow
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)

// 生成平仓交易
if ta.crossunder(close, midPoint)
    strategy.close("Enter Long", comment="Exit Long")
if ta.crossover(close, midPoint)
    strategy.close("Enter Short", comment="Exit Short")

// 步骤 4. 当回测日期范围结束时，平掉所有持有的
// 仓位并取消所有未成交的挂单
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all(comment="日期范围结束退出")

我们首先用 strategy() 函数命名脚本，然后创建了三个输入选项来配置回测的时间段。接着，我们判断当前K线是否处于该时间窗口内，并将结果存入 inTradeWindow 变量。

之后，代码计算并绘制了20周期的高低点通道及其中线。接下来是开仓逻辑（步骤3），两个 if 语句分别处理多头和空头的突破开仓，并且都包含了 inTradeWindow 作为必要条件。然后是常规的平仓逻辑，当价格反向穿越通道中线时，平掉相应的仓位。策略的最后是一个 if 语句，它实现了步骤4：监控日期范围的结束，并在结束时取消所有挂单并平掉所有持仓。

在图表上，我们可以看到该策略的交易活动没有进入2022年——因为默认的结束日期是2021年12月31日：

简单总结一下：默认情况下，TradingView策略会对整个图表的数据进行回测。通过一个自定义的日期过滤器，我们可以精确地控制脚本进行交易的时间段。实现这一点需要四个步骤：首先创建输入选项来配置日期范围，然后判断当前K线是否处于该时间窗口内，之后确保只在该时间段内提交开仓订单，最后当时间段结束时平掉所有持有的仓位。