Estrategia de comercio de red adaptativa basada en una plataforma de comercio cuantitativo
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia es una estrategia de comercio de la red adaptativa basada en una plataforma de comercio cuantitativa. La estrategia se realiza mediante la configuración de un rango de comercio de la red automática o manual, colocando las órdenes de compra y venta a intervalos iguales en el rango. La estrategia ajusta automáticamente el rango de la red cuando el precio supera el límite superior y inferior de la red.
Principio de estrategia
Se puede calcular automáticamente los máximos y mínimos de los precios históricos dentro de un determinado intervalo como los máximos y mínimos, o se puede establecer manualmente los precios máximos y mínimos fijos.
Se calcula el intervalo de precios de cada cuadrícula en función del precio máximo y mínimo y del número de cuadrículas.
Entre los precios máximos y mínimos, coloque varios puntos de compra y venta a intervalos iguales como una grilla.
Cuando el precio de mercado rompe el límite inferior de la grilla, se coloca una orden de compra en la siguiente grilla de la grilla donde se encuentra la última orden de depósito sin liquidar; cuando el precio de mercado rompe el límite superior de la grilla, se coloca una orden de venta en la primera grilla de la grilla donde se encuentra la última orden de depósito sin liquidar.
De esta manera, las operaciones de compra y venta se realizan continuamente entre los límites inferiores de la red. Cuando la tendencia de los precios se invierte, las órdenes anteriores se detienen o se detienen gradualmente.
Ventajas estratégicas
El comercio de la red puede ser rentable en situaciones de pronóstico horizontal y oscilante.
Adaptación automática del alcance de la rejilla, que se puede ajustar automáticamente en función de las fluctuaciones del mercado, sin necesidad de intervención humana.
Se puede predecir la cantidad de dinero que se invierte, distribuida proporcionalmente en las redes, para controlar cada riesgo.
La lógica es simple, fácil de entender, y los parámetros se ajustan con flexibilidad.
Riesgos y contramedidas
Los perjuicios de la ruptura del límite superior e inferior
- Solución: Establezca una posición de parada de pérdidas razonable.
Las tendencias generan pérdidas repetidas
- Solución: Identificar las tendencias y suspender las transacciones a tiempo.
Los parámetros están mal configurados.
- Solución: ajustar el número de cuadrículas y el intervalo de precios.
Dirección de optimización
Utiliza el aprendizaje automático para predecir el rango y la tendencia de las fluctuaciones de precios y ajustar dinámicamente los parámetros de la cuadrícula.
En el caso de una tendencia, cambie a la tendencia para evitar pérdidas en la red.
Control de riesgos en combinación con indicadores como la tasa de utilización de los fondos y la tasa de rendimiento.
La variedad se extiende y los fondos se utilizan.
Resumir
Esta estrategia es una estrategia de parámetros auto-ajustables para la red de parámetros, que se aplica a las acciones, monedas digitales y variedades de divisas que se mueven en el horizonte, y que, con el ajuste de los parámetros de Parámetros, se puede adaptar a diferentes situaciones del mercado, con un cierto valor en la vida real.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-24 23:59:59
period: 1h
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,"상단 라인 :", bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,0,1,"하단 라인 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,0,2,"그리드 수 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,0,3,"투자금액 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,0,4,"그리드당 투자금액 :",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,"현재 포지션 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,2,1,"현재 포지션 평단가 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,2,2,"현재 포지션 수익 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,2,3,"현재 포지션 수익 % :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,2,4,"현재 포지션 수수료 :",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,"그리드 수익 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,4,1,"그리드 수익률 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0))
table.cell(table,4,2,"총 수익 :", bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,4,3,"총 수익률 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white)
table.cell(table,4,4,"현재 자산 :",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, "총 수익 USDT",color=color.rgb(81, 137, 128))
// plot(initial_balance, "투자금액",color=color.rgb(81, 137, 128))