Basierend auf einer dynamischen Netzhandelsstrategie


Erstellungsdatum: 2024-01-23 10:53:05 zuletzt geändert: 2024-01-23 10:53:05
Kopie: 0 Klicks: 832
1
konzentrieren Sie sich auf
1617
Anhänger

Basierend auf einer dynamischen Netzhandelsstrategie

Überblick

Diese Strategie ermöglicht den Gitterhandel, indem sie mehrere parallele Kauf- und Verkaufsanweisungen innerhalb der Preisspanne einrichtet und die Gitterrange und -linien entsprechend der Marktfluktuation anpasst, um Gewinne zu erzielen.

Strategieprinzip

  1. Die Grid-Ober-Untergrenze kann manuell eingestellt werden oder automatisch berechnet werden, basierend auf den Höhen und Tiefen der letzten Zeit.
  2. Berechnen Sie die Breite des Rasterbereichs anhand der Anzahl der gesetzten Raster.
  3. Erzeugt eine entsprechende Anzahl von Grid-Line-Preis-Arrays.
  4. Wenn der Preis unter einer bestimmten Gitterlinie liegt, wird unter dieser Gitterlinie mehrere Optionen eröffnet; wenn der Preis über einer bestimmten Gitterlinie liegt, wird eine leere Option über dieser Gitterlinie eröffnet.
  5. Dynamische Anpassung der Ober- und Untergrenzen, der Spaltbreiten und der Preise der Gitterlinien an die Marktänderungen.

Analyse der Stärken

  1. Es ist möglich, stabile Gewinne zu erzielen, ohne sich von einseitigen Ereignissen beeinflussen zu müssen.
  2. Die Unterstützung von manuellen Einstellungen unterstützt auch die automatische Berechnung der Rasterräume und ist sehr anpassungsfähig.
  3. Die Erträge können durch Anpassung der Anzahl der Gitter, der Gitterbreite und der Auftragsmenge optimiert werden.
  4. Gefahr steuert die eingebaute Positionskontrolle.
  5. Unterstützt die dynamische Anpassung des Gitterbereichs, um eine stärkere Anpassungsfähigkeit der Strategie zu ermöglichen.

Risikoanalyse

  1. Bei starken Trends kann es zu größeren Verlusten kommen.
  2. Unzureichende Größen und Positionen können das Risiko erhöhen.
  3. Die automatische Berechnung der Rasterintervalle kann unter extremen Umständen fehlschlagen.

Risikolösungen:

  1. Optimierung der Grid-Parameter und strenge Kontrolle der Gesamtposition.
  2. Die Strategie, sich vor einem großen Anstieg zu schließen.
  3. Die Strategie wird in Kombination mit Trendindikatoren beurteilt und bei Bedarf abgeschaltet.

Optimierungsrichtung

  1. Auswahl der optimalen Größe in Kombination mit Markteigenschaften und Kapitalgröße.
  2. Die Parameter für die automatische Berechnung des Optimierungsgitters für verschiedene Zeitspannen werden getestet.
  3. Optimierung der Berechnungsmethode für die Anzahl der Auftraggeber, um einen stabileren Ertrag zu erzielen.
  4. In Kombination mit anderen Indikatoren, um eine starke Entwicklung zu beurteilen und die Strategie zu schließen.

Zusammenfassen

Die dynamische Grid-Trading-Strategie ermöglicht die Erzielung von Gewinnen in der Quer- und Schwankplatte durch die dynamische Anpassung der Grid-Bereichsparameter an Marktveränderungen. Gleichzeitig kann die Risiken durch die Einrichtung geeigneter Positionskontrollen kontrolliert werden. Die Strategie kann durch die Optimierung der Grid-Parameter und die Kombination von Trend-Kriterien zur weiteren Steigerung der Strategiestabilität beitragen.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-12-23 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("sarasa srinivasa kumar", 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="(Auto) 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="(Auto) 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)