Stratégie commerciale adaptative pour un réseau intelligent
ChaoZhang
Aperçu
La stratégie est une stratégie de trading de grille intelligente adaptative basée sur la plate-forme TradingView, écrite en utilisant Pine Script v4. Elle est couverte sur la table des prix et crée une grille dans la plage indiquée pour générer des signaux d’achat et de vente.
Principe de stratégie
Fonctions clés
Les pyramides et la gestion des fonds:
- Les utilisateurs peuvent ajouter jusqu’à 14 titres à la pyramide.
- La taille de la position est gérée par une stratégie basée sur la trésorerie.
- Pour les besoins de la simulation, le capital initial est fixé à 100 dollars, et le capital de base est fixé à 100 dollars.
- La commission est de 0,1% par transaction.
Portée de la grille
- L’utilisateur peut choisir d’utiliser une plage calculée automatiquement ou de définir manuellement la limite supérieure ou inférieure de la grille.
- La gamme automatique peut être extraite des hauts et des bas les plus récents ou d’une moyenne mobile simple (SMA).
- L’utilisateur peut définir un cycle de révision pour le calcul de la portée et ajuster l’écart pour élargir ou réduire la portée.
La ligne de grille:
- Cette stratégie permet de personnaliser le nombre de lignes de grille dans la plage, recommandée entre 3 et 15, et d’ajouter des lignes de grille dans la plage.
- Les lignes de grille sont uniformément espacées entre les limites supérieure et inférieure.
Logique de stratégie
Les détenteurs d’une position:
- Le scénario prend une action de vente lorsque le prix tombe en dessous de la grille et que cette grille n’est pas couverte par des ordres en cours.
- Le montant de chaque achat est calculé sur la base du capital initial divisé par le nombre de lignes de grille et ajusté en fonction du prix actuel.
Les détenteurs d’une position doivent:
- Un signal de vente est déclenché lorsque la hausse des prix dépasse la grille supérieure et qu’il existe des ordres de position non liquidés liés à la grille inférieure suivante.
La grille d’adaptation:
- Si l’on utilise la portée automatique, la grille s’adapte aux conditions changeantes du marché en recalculant la limite supérieure et inférieure et en l’ajustant en conséquence.
Analyse des avantages
Cette stratégie intègre les avantages de la systématisation et de l’exécution efficace des transactions en grille. Elle permet d’ajouter et d’utiliser la gestion des fonds, ce qui permet de contrôler efficacement les risques. La grille s’adapte automatiquement au marché et s’applique à différentes situations. Les paramètres peuvent être ajustés pour s’adapter à différents styles de transactions.
Analyse des risques
Le risque de rupture de la limite supérieure de la grille peut être plus élevé. Les paramètres doivent être ajustés de manière appropriée ou combinés avec des arrêts pour contrôler le risque. De plus, les transactions trop fréquentes augmentent les frais de transaction.
Direction d’optimisation
On peut envisager de combiner des signaux de filtrage d’indicateurs de tendance ou d’optimiser les paramètres de la grille, ou de prévenir les risques de tendances extrêmes en bloquant les pertes.
Résumer
Cette stratégie génère systématiquement des points d’achat et de vente et gère les positions, en ajustant les paramètres pour s’adapter aux différentes préférences. Elle combine de manière organique la régularité des transactions de grille avec la flexibilité des transactions de tendance, ce qui réduit la difficulté des opérations et a une certaine tolérance à l’erreur.
/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 5m
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)