গ্রিড ট্রেডিং এর উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত ক্রিপ্টোকারেন্সি আরবিট্রেজ কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2024-01-19 14:17:50 অবশেষে সংশোধন করুন: 2024-01-19 14:17:50
অনুলিপি: 1 ক্লিকের সংখ্যা: 1123
1
ফোকাস
1617
অনুসারী

গ্রিড ট্রেডিং এর উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত ক্রিপ্টোকারেন্সি আরবিট্রেজ কৌশল

ওভারভিউ

এই কৌশলটি একটি স্বনির্ধারিত ক্রিপ্টোকারেন্সি আরবিটেশন কৌশল যা গ্রিড ট্রেডিং এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। এটি বাজার ওঠানামার উপর ভিত্তি করে গ্রিড ট্রেডিংয়ের মূল্যের পরিসীমা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে সক্ষম এবং এই মূল্যের পরিসরে দক্ষতার সাথে আরবিটেশন ট্রেডিং করতে সক্ষম।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূল ভাবনা হল:

  1. ঐতিহাসিক মূল্যের উচ্চতা এবং নিম্নের উপর ভিত্তি করে, ডায়নামিক একটি লেনদেনের গ্রিডের মূল্যের পরিসীমা গণনা করে।

  2. এই মূল্য পরিসরে, N টি ট্রেডিং গ্রিড লাইন সমান ব্যবধানে সেট করুন।

  3. যখন দাম প্রতিটি গ্রিড লাইন অতিক্রম করে, তখন স্থির সংখ্যার উপর ভিত্তি করে পজিশন খোলা হয়।

  4. প্রতিবেশী গ্রিড লাইনের মধ্যে বাজারজাত করা হয় এবং মুনাফা অর্জনের পর প্লেইন করা হয়।

  5. যখন দাম গ্রিডের মধ্যে ফিরে আসে, তখন গ্রিড লাইনের মার্জিনাল কোস্ট প্রাইসে পজিশনিং চালিয়ে যান।

  6. এইভাবে, চক্রটি পুনরাবৃত্তি হয় এবং উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি অ্যারে ট্রেডিং নেট মূল্যের মধ্যে হয়।

বিশেষ করে, কৌশলটি প্রথমে কনফিগার করা Lookback উইন্ডো ((i_boundLookback) এবং ওঠানামা ব্যাপ্তি ((i_boundDev) প্যারামিটারগুলির উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইমে গ্রিডের দামের উপরের এবং নীচের সীমা গণনা করে।

তারপর N টি গ্রিড লাইন উপরের এবং নীচের সীমাবদ্ধতার মধ্যে বিভক্ত করা হয়। এই গ্রিড লাইনগুলির দামগুলি গ্রিডলাইনআরআর অ্যারেতে সংরক্ষণ করা হয়।

যখন মূল্য একটি গ্রিড লাইন অতিক্রম করে, তখন একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে (কৌশল মূলধন ভাগ করে গ্রিডের সংখ্যা দ্বারা) পজিশন খোলা হয়। অর্ডারটি অর্ডারআরআর অ্যারেতে রেকর্ড করা হয়।

যখন দাম আবারও সংলগ্ন গ্রিড লাইন অতিক্রম করে, তখন পূর্ববর্তী অর্ডারের সাথে মিলিত মুনাফা অর্জন করা যায়।

এইভাবে, দামের অস্থিরতার মধ্যে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সির বাজারজাতকরণের একটি চক্র চালু হয়।

সামর্থ্য বিশ্লেষণ

ঐতিহ্যগত গ্রিড কৌশল তুলনায়, এই কৌশল সবচেয়ে বড় সুবিধা হল যে গ্রিড পরিসীমা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা হয়, বাজার ওঠানামা অনুযায়ী নিজেকে মানিয়ে নিতে সক্ষম। নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য আছেঃ

  1. এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করে, মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই।

  2. ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়, ট্রেডিংয়ের সময়।

  3. এদিকে, বাংলাদেশের সরকারি কর্মকর্তারা বলছেন, ‘এটি একটি ঝুঁকিপূর্ণ পরিস্থিতি।

  4. ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি বেশি, মুনাফা বেশি।

  5. সহজেই বোঝা যায়, সহজেই কনফিগার করা যায়।

  6. এই প্রকল্পের আওতাভুক্ত এলাকায় প্রায় ২,৫০,০০০ লোক বসবাস করে।

  7. রোবট ট্রেডিংয়ের জন্য রিয়েল-টাইম মার্কেট পরিবর্তন।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

যদিও এই কৌশলটির অনেক সুবিধা রয়েছে, এর সাথে কিছু ঝুঁকিও রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছেঃ

  1. দামের তীব্র ওঠানামা হলে, বড় ক্ষতির ঝুঁকি থাকতে পারে।

  2. সঠিক সময় এবং ট্রেডিং জোড়া প্রয়োজন মুনাফা অর্জনের জন্য।

  3. তহবিলের আকার এবং তার ওঠানামার সাথে সামঞ্জস্যের বিষয়ে সতর্কতা অবলম্বন করা প্রয়োজন।

  4. এটি সঠিকভাবে কাজ করার জন্য নিয়মিত পর্যবেক্ষণ এবং অপ্টিমাইজেশান প্রয়োজন হতে পারে।

প্রতিক্রিয়ামূলক পদক্ষেপের মধ্যে রয়েছেঃ

  1. নেট স্পেস বাড়ান, নেট ব্যাপ্তি বাড়ান।

  2. পর্যাপ্ত তরলতা নিশ্চিত করার জন্য তহবিলের আকার পরিবর্তন করুন।

  3. স্বয়ংক্রিয়ভাবে নজরদারি ও সতর্কতা ব্যবস্থা গড়ে তোলা।

অপ্টিমাইজেশান দিক

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ

  1. গতিশীল গ্রিড: ট্রেডিং জোড়ার অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে গ্রিডের প্যারামিটারগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা যায়।

  2. ক্ষতিপূরণ ব্যবস্থা: একটি যুক্তিসঙ্গত স্টপ লজিস্টিক সেট করুন, চরম পরিস্থিতির ঝুঁকি এড়িয়ে চলুন।

  3. কম্পোজিট গ্রিড: বিভিন্ন সময়ে বিভিন্ন প্যারামিটার ব্যবহার করে গ্রিড সমন্বয়, সময় পুনরাবৃত্তি বাস্তবায়ন।

  4. মেশিন শিক্ষা: নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো বিকল্প নিয়ম ব্যবহার করে প্যারামিটারগুলির স্বয়ংক্রিয় অপ্টিমাইজেশন করা।

  5. ক্রস-মার্কেট সালিশ: ক্রস-এক্সচেঞ্জ বা ক্রস-মুদ্রা জোড়ায় আরবিট্রেডিং।

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি সামগ্রিকভাবে একটি খুব ব্যবহারিক স্ব-অনুকূলিতকরণ ক্রিপ্টোকারেন্সি গ্রিড অ্যারে কৌশল। traditionalতিহ্যবাহী গ্রিড কৌশলগুলির তুলনায়, এর সর্বাধিক বৈশিষ্ট্য হ’ল গ্রিডের পরিধি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য হয়, বাজার পরিবর্তনের সাথে সাথে নিজস্ব লেনদেনের পরিধি কনফিগার করা যায়। কৌশলটি পরিষ্কার, সহজেই বোঝা যায় এবং কনফিগার করা যায়, যা একটি নির্দিষ্ট ভিত্তির সাথে ব্যক্তিগত বিনিয়োগকারীদের ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত, এবং ট্রেডিং রোবট হিসাবে কৌশল টেমপ্লেট হিসাবেও উপযুক্ত। যদি প্যারামিটারগুলি সঠিকভাবে কনফিগার করা হয় তবে উচ্চ তহবিলের ব্যবহারের দক্ষতা অর্জন করা যায়।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2024-01-11 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("(IK) Grid Script", overlay=true, pyramiding=14, close_entries_rule="ANY", default_qty_type=strategy.cash, initial_capital=100.0, currency="USD", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
i_autoBounds    = input(group="Grid Bounds", title="Use Auto Bounds?", defval=true, type=input.bool)                             // calculate upper and lower bound of the grid automatically? This will theorhetically be less profitable, but will certainly require less attention
i_boundSrc      = input(group="Grid Bounds", title="(Auto) Bound Source", defval="Hi & Low", options=["Hi & Low", "Average"])     // should bounds of the auto grid be calculated from recent High & Low, or from a Simple Moving Average
i_boundLookback = input(group="Grid Bounds", title="(Auto) Bound Lookback", defval=250, type=input.integer, maxval=500, minval=0) // when calculating auto grid bounds, how far back should we look for a High & Low, or what should the length be of our sma
i_boundDev      = input(group="Grid Bounds", title="(Auto) Bound Deviation", defval=0.10, type=input.float, maxval=1, minval=-1)  // if sourcing auto bounds from High & Low, this percentage will (positive) widen or (negative) narrow the bound limits. If sourcing from Average, this is the deviation (up and down) from the sma, and CANNOT be negative.
i_upperBound    = input(group="Grid Bounds", title="(Manual) Upper Boundry", defval=0.285, type=input.float)                      // for manual grid bounds only. The upperbound price of your grid
i_lowerBound    = input(group="Grid Bounds", title="(Manual) Lower Boundry", defval=0.225, type=input.float)                      // for manual grid bounds only. The lowerbound price of your grid.
i_gridQty       = input(group="Grid Lines",  title="Grid Line Quantity", defval=8, maxval=15, minval=3, type=input.integer)       // how many grid lines are in your grid

f_getGridBounds(_bs, _bl, _bd, _up) =>
    if _bs == "Hi & Low"
        _up ? highest(close, _bl) * (1 + _bd) : lowest(close, _bl)  * (1 - _bd)
    else
        avg = sma(close, _bl)
        _up ? avg * (1 + _bd) : avg * (1 - _bd)

f_buildGrid(_lb, _gw, _gq) =>
    gridArr = array.new_float(0)
    for i=0 to _gq-1
        array.push(gridArr, _lb+(_gw*i))
    gridArr

f_getNearGridLines(_gridArr, _price) =>
    arr = array.new_int(3)
    for i = 0 to array.size(_gridArr)-1
        if array.get(_gridArr, i) > _price
            array.set(arr, 0, i == array.size(_gridArr)-1 ? i : i+1)
            array.set(arr, 1, i == 0 ? i : i-1)
            break
    arr

var upperBound      = i_autoBounds ? f_getGridBounds(i_boundSrc, i_boundLookback, i_boundDev, true) : i_upperBound  // upperbound of our grid
var lowerBound      = i_autoBounds ? f_getGridBounds(i_boundSrc, i_boundLookback, i_boundDev, false) : i_lowerBound // lowerbound of our grid
var gridWidth       = (upperBound - lowerBound)/(i_gridQty-1)                                                       // space between lines in our grid
var gridLineArr     = f_buildGrid(lowerBound, gridWidth, i_gridQty)                                                 // an array of prices that correspond to our grid lines
var orderArr        = array.new_bool(i_gridQty, false)                                                              // a boolean array that indicates if there is an open order corresponding to each grid line

var closeLineArr    = f_getNearGridLines(gridLineArr, close)                                                        // for plotting purposes - an array of 2 indices that correspond to grid lines near price
var nearTopGridLine = array.get(closeLineArr, 0)                                                                    // for plotting purposes - the index (in our grid line array) of the closest grid line above current price
var nearBotGridLine = array.get(closeLineArr, 1)                                                                    // for plotting purposes - the index (in our grid line array) of the closest grid line below current price
strategy.initial_capital = 50000
for i = 0 to (array.size(gridLineArr) - 1)
    if close < array.get(gridLineArr, i) and not array.get(orderArr, i) and i < (array.size(gridLineArr) - 1)
        buyId = i
        array.set(orderArr, buyId, true)
        strategy.entry(id=tostring(buyId), long=true, qty=(strategy.initial_capital/(i_gridQty-1))/close, comment="#"+tostring(buyId))
    if close > array.get(gridLineArr, i) and i != 0
        if array.get(orderArr, i-1)
            sellId = i-1
            array.set(orderArr, sellId, false)
            strategy.close(id=tostring(sellId), comment="#"+tostring(sellId))

if i_autoBounds
    upperBound  := f_getGridBounds(i_boundSrc, i_boundLookback, i_boundDev, true)
    lowerBound  := f_getGridBounds(i_boundSrc, i_boundLookback, i_boundDev, false)
    gridWidth   := (upperBound - lowerBound)/(i_gridQty-1)
    gridLineArr := f_buildGrid(lowerBound, gridWidth, i_gridQty)

closeLineArr    := f_getNearGridLines(gridLineArr, close)
nearTopGridLine := array.get(closeLineArr, 0)
nearBotGridLine := array.get(closeLineArr, 1)