Grid-Handelsstrategie auf der Grundlage von Echtzeit-K-Linien-Tracking

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-01 14:40:22
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Übersicht

Diese Strategie ist eine bidirektionale Netzhandelsstrategie, die auf der Echtzeitverfolgung von K-Linienveränderungen basiert und sowohl auf Bullen- als auch auf Bärenmärkten stabile Gewinne erzielen kann.

Strategie Logik

Berechnen Sie automatisch die Preisspanne und jeden Netzpreis auf der Grundlage der von den Nutzern festgelegten Anzahl von Netzen.
Wenn der Preis einen Gitterpreis durchbricht, eröffnen Sie eine Long-Position mit einer festen Menge; wenn der Preis unter einen Gitterpreis fällt, schließen Sie eine Long-Position und eröffnen Sie eine Short-Position.
Durch die Verfolgung von Preisänderungen können Gewinne erzielt werden, wenn der Preis innerhalb des Netzbereichs schwankt.

Analyse der Vorteile

Berechnen Sie automatisch einen angemessenen Gitterbereich, ohne dass manuell Unterstützung und Widerstand ermittelt werden müssen.
Bidirektionale Handelsmethoden passen sich den sich ändernden Marktbedingungen an.
Eine feste Größe offener Positionen erleichtert die Risikokontrolle.
Einfacher und einfacher Code, der leicht zu verstehen und zu ändern ist.

Risikoanalyse

Eine deutliche Preisschwankung kann zu zunehmenden Verlusten führen.
Die aufgelaufenen Handelsgebühren wirken sich auch auf den Endgewinn aus.
Mehr Gitter bedeuten mehr Trades, aber jeder mit begrenztem Gewinn.

Optimierungsrichtlinien

Einbeziehung einer Stop-Loss-Strategie zur Begrenzung von Verlusten.
Hinzufügen einer dynamischen Anpassung der Anzahl der Gitter.
Erwägen Sie, Hebelwirkung hinzuzufügen, um das Handelsvolumen zu erhöhen.

Zusammenfassung

Die Strategie hat eine allgemeine klare und einfache Logik, um durch den bidirektionalen Netzhandel ein stetiges Einkommen zu erzielen, birgt aber auch bestimmte Handelsrisiken.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

//hk4jerry

strategy("Grid Bot Backtesting", overlay=false, pyramiding=3000, close_entries_rule="ANY", default_qty_type=strategy.cash, initial_capital=100.0, currency="USD", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.025)
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(상단 가격)", 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(하단 가격)", 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(그리드 수)", defval=30, maxval=999, minval=1, type=input.integer)       // how many grid lines are in your grid
initial_balance = input(group="Trading option", title="Initial balance(투자금액)", defval=100, step=0.01)


start_time = input(group="Trading option",defval=timestamp('15 March 2023 06:00'), title='Start Time', type = input.time)
end_time = input(group="Trading option",defval=timestamp('31 Dec 2035 20:00'), title='End Time', type = input.time)
isAfterStartDate = true

tradingtime= (timenow - start_time)/(86400000*30)
yeartime=tradingtime/12


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
if isAfterStartDate
    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=(initial_balance/(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)






var table table = table.new(position.top_right,6,8, frame_color = color.rgb(255, 255, 255),frame_width = 2,border_width = 2, border_color=color.rgb(255, 255, 255))
        


//제목
table.cell(table,0,0,"Upper limit price :", bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)    
table.cell(table,0,1,"Lower limit price :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,0,2,"Grids quantity :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,0,3,"Investment :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,0,4,"USDT per grid :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
//수치
table.cell(table,1,0, tostring(upperBound, '###.#####')+ "  USDT", bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white)    
table.cell(table,1,1, tostring(lowerBound, '###.#####')+ "  USDT", bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white)
table.cell(table,1,2, tostring(i_gridQty, '###'), bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white)
table.cell(table,1,3, tostring(initial_balance,'###.##')+ "  USDT", bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white)
table.cell(table,1,4, tostring(initial_balance/i_gridQty,'###.##')+ "  USDT", bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white)

//제목
table.cell(table,2,0,"Current position :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,2,1,"Position cost price :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,2,2,"Unrealized profit :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,2,3,"Unrealized profit % :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,2,4,"Fee :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))

//수치
table.cell(table,3,0, tostring(strategy.position_size) +   syminfo.basecurrency + "\n"  + tostring(strategy.position_size*strategy.position_avg_price/1, '###.##') + "USDT" ,text_color =color.white,bgcolor=color.new(#5a637e, 0))
table.cell(table,3,1, text=strategy.position_size>0 ? tostring(strategy.position_avg_price,'###.####')+ "  USDT" : "NOT TRADING",text_color =color.white,bgcolor=color.new(#5a637e, 0))
table.cell(table,3,2, tostring(strategy.openprofit, '###.##')+ "  USDT",text_color =color.white,bgcolor=strategy.openprofit > 0 ? color.teal : color.maroon)
table.cell(table,3,3, tostring(strategy.openprofit/initial_balance*100, '###.##')+ "%",text_color =color.white,bgcolor=strategy.openprofit > 0 ? color.teal : color.maroon)
table.cell(table,3,4, "-" + tostring(strategy.position_avg_price*strategy.position_size*0.025/100,'###.##')+ "  USDT",text_color =color.white,bgcolor=color.new(#5a637e, 0))

//제목
table.cell(table,4,0,"Grid profit :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,4,1,"Grid profit % :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,4,2,"Net profit :", bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)    
table.cell(table,4,3,"Net profit % :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,4,4,"Balance USDT :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)


//수치
table.cell(table,5,0, tostring(strategy.netprofit, '###.#####')+ "USDT", text_color =color.white,bgcolor=strategy.netprofit > 0 ? color.teal : color.maroon)
table.cell(table,5,1, tostring((strategy.netprofit)/initial_balance*100/tradingtime, '####.##') + "%",text_color =color.white,bgcolor=strategy.netprofit > 0 ? color.teal : color.maroon)
table.cell(table,5,2, tostring(strategy.netprofit+strategy.openprofit, '###.##') + "  USDT",text_color =color.white,bgcolor=strategy.netprofit+strategy.openprofit > 0 ? color.teal : color.maroon)
table.cell(table,5,3, tostring((strategy.netprofit+strategy.openprofit)/initial_balance*100, '####.##') + "%",text_color =color.white,bgcolor=strategy.netprofit+strategy.openprofit > 0 ? color.teal : color.maroon)
table.cell(table,5,4, tostring(initial_balance+strategy.netprofit+strategy.openprofit, '###.##')+ "  USDT", text_color =color.white,bgcolor=color.new(#3d4d7c, 0))





// plot(strategy.initial_capital+ strategy.netprofit+strategy.openprofit, "Current Balance",color=color.rgb(81, 137, 128))
// plot(initial_balance, "Investment",color=color.rgb(81, 137, 128))

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