
यह रणनीति एक प्रवृत्ति ट्रैकिंग ग्रिड रणनीति है जो केवल अधिक और खाली नहीं करती है, बड़ी प्रवृत्ति के समय का चयन करती है। डिफ़ॉल्ट ग्रिड का आकार 1 गुना एटीआर है, नीचे की ओर ट्रैक करने के लिए 1, 2 और 3 स्तर के ग्रिड का गठन किया गया है, और 5 वें ग्रिड को रोक दिया गया है। जब खाली स्टॉक में कीमत एक ग्रिड को तोड़ती है, तो पूरा ग्रिड ऊपर की ओर बढ़ता है।
यह रणनीति ईएमए के माध्यम से बड़े रुझान की दिशा का निर्धारण करती है, फिर ग्रिड रणनीति के साथ मिलकर ट्रैकिंग की जाती है, जिससे बड़े रुझान के दौरान अधिक लाभ प्राप्त किया जा सकता है। ग्रिड कई मूल्य बिंदुओं को सेट करता है, जो एक ही स्थान के जोखिम को कम करने के लिए होल्डिंग्स का निर्माण करता है। स्टॉप-स्टॉप-लॉस सेटिंग्स लाभ को लॉक करने और अधिकतम नुकसान को नियंत्रित करने की अनुमति देती हैं। जब स्थिति पूरी तरह से सपाट हो जाती है, तो ग्रिड के उच्च बिंदुओं को फिर से गणना करने में सक्षम है, फिर से स्थिति खोलने के लिए, जिससे लाभ को अधिकतम किया जा सके।
इस रणनीति का मुख्य लाभ ट्रेंड ट्रेडिंग और ग्रिड ट्रेडिंग के संयोजन में है, जो ट्रेंड की दिशा की सटीकता को सुनिश्चित करता है और ग्रिड रणनीति के जोखिम को वितरित करता है। इसके अलावा, स्थिति के बराबर होने के बाद ग्रिड को फिर से गणना करने से असीमित वापसी हो सकती है, जिससे बाजार में एक बड़ी लहर होने पर भारी मुनाफा हो सके।
मुख्य जोखिम यह है कि बड़ी प्रवृत्ति गलत निर्णय है, जिससे प्रतिगामी स्थिति का निर्माण हो सकता है और भारी नुकसान हो सकता है। इसके अलावा, यदि बाजार में भारी झटके आते हैं, तो कई ग्रिड एक साथ बंद हो जाते हैं, तो नुकसान बढ़ जाता है। इसके अलावा, कीमतों में तेजी से गिरावट से स्टॉप लॉस ट्रिगर हो सकता है।
ईएमए मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए बड़े रुझानों को निर्धारित करने की सटीकता में सुधार किया जा सकता है। ग्रिड अंतराल और शुरुआती संख्या को समायोजित करने से समग्र नुकसान को नियंत्रित किया जा सकता है। स्टॉप प्वाइंट की स्थिति को बाजार में उतार-चढ़ाव की आवृत्ति को ध्यान में रखते हुए सेट करने की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, यह भी विचार किया जा सकता है कि कुछ पदों को लाभ के बाद बंद कर दिया गया है, न कि सभी पोजीशनों को बंद कर दिया गया है।
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः
इन अनुकूलन उपायों के माध्यम से, रणनीति को महामारी की स्थिति में अधिक लाभ प्राप्त करने की अनुमति दी जा सकती है, जबकि जोखिम को नियंत्रित किया जा सकता है और सामान्य आघात में नुकसान को कम किया जा सकता है।
यह रणनीति प्रवृत्ति व्यापार और ग्रिड व्यापार का एक जैविक संयोजन है। यह ईएमए का उपयोग करता है और फिर ग्रिड रणनीति का उपयोग करके बड़े पैमाने पर पोजीशन का निर्माण करता है। जोखिम नियंत्रण, स्टॉप-लॉस और ग्रिड को फिर से गणना करने के लिए ट्रैकिंग तंत्र है। कुल मिलाकर, यह रणनीति बाजार में बड़े रुझानों में अच्छी कमाई करने में सक्षम है, जबकि जोखिम को भी नियंत्रित किया जाता है। यदि पैरामीटर को और अनुकूलित किया जाता है और निर्णय की सटीकता में सुधार किया जाता है, तो रिटर्न अधिक मूल्यवान हो सकता है।
/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © zxcvbnm3260
//@version=5
strategy("grid strategy long", overlay=true)
// 版本更新记录:
// v1.0 2021/11/09 只做多、不做空,选择大趋势向上的时间段。网格大小默认为1倍ATR,往下1、2、3个网格吃单,第5个网格止损。空仓时到达往上一个网格则网格整体抬升。(Only go long, not short, choose a time period when the general trend is up. The default grid size is 1x ATR, the next one, two, and three grids will take orders, and the fifth grid will stop loss. When the empty position reaches the upper grid, the grid as a whole rises.)
X_ATR = input.float(title='网格大小是多少倍ATR?', defval = 1)
// 1.基础变量
ema169 = ta.ema(close, 169)
ema144 = ta.ema(close, 144)
ema12 = ta.ema(close, 12)
ema576 = ta.ema(close, 576)
ema676 = ta.ema(close, 676)
plot(ema169, color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2)
// plot(ema144, color=color.orange)
plot(ema12, color=color.blue)
// plot(ema676, color=color.orange, linewidth=1)
mtr = math.max(high - low, math.abs(close[1] - high), math.abs(close[1] - low))
atr = ta.ema(mtr, 30)
is_0930 = hour(time, 'GMT-4') == 9 and minute(time, 'GMT-4') == 30
is_1500 = hour(time, 'GMT-4') == 15 and minute(time, 'GMT-4') == 00
is_1530 = hour(time, 'GMT-4') == 15 and minute(time, 'GMT-4') == 30
is_yangxian = close>open
is_yinxian = close<open
// 2.基本趋势标记
big_trend = ema12 >= ema169 ? 1 : 0
big_trend2 = ema12 <= ema169 ? 1 : 0
// 背景的变色处理:
bgcolor(big_trend == 1 ? color.new(color.green, 90) : color.new(color.red, 90) )
// 3.网格点位初始化
grid_size = atr * X_ATR // 网格大小
price_entry1 = open - grid_size*1
price_entry2 = open - grid_size*2
price_entry3 = open - grid_size*3
price_stop_loss = open - grid_size*5
price_exit1 = price_entry1 + grid_size*1
price_exit2 = price_entry2 + grid_size*1
price_exit3 = price_entry3 + grid_size*1
qty1 = int(1000/price_entry1)
qty2 = int(1000/price_entry2)
qty3 = int(1000/price_entry3)
// 标出各种点位
slm_lines_time(time, price_entry1, price_entry2, price_entry3, price_stop_loss, price_exit1)=>
time2 = time + 1000*3600*24*5
line.new(time, price_stop_loss, time2, price_stop_loss, color=color.red, xloc = xloc.bar_time, width=2) // 止损位
line.new(time, price_entry1, time2, price_entry1, color=color.green, xloc = xloc.bar_time) //
line.new(time, price_entry2, time2, price_entry2, color=color.green, xloc = xloc.bar_time) //
line.new(time, price_entry3, time2, price_entry3, color=color.green, xloc = xloc.bar_time) //
line.new(time, price_exit1, time2, price_exit1, color=color.green, xloc = xloc.bar_time, width=2) //
slm_lines(time, price_entry1, price_entry2, price_entry3, price_stop_loss, price_exit1)=>
line.new(bar_index, price_stop_loss, bar_index[5], price_stop_loss, color=color.red, xloc = xloc.bar_index, width=2) // 止损位
line.new(bar_index, price_entry1, bar_index[5], price_entry1, color=color.green, xloc = xloc.bar_index) //
line.new(bar_index, price_entry2, bar_index[5], price_entry2, color=color.green, xloc = xloc.bar_index) //
line.new(bar_index, price_entry3, bar_index[5], price_entry3, color=color.green, xloc = xloc.bar_index) //
line.new(bar_index, price_exit1, bar_index[5], price_exit1, color=color.green, xloc = xloc.bar_index, width=2) //
// 4.网格点位更新和下单
is_entry0 = big_trend==1 and year>=2020
var is_entry = false
// 未进场时:
if is_entry0 and not is_entry
is_entry := true
grid_size := atr * X_ATR // 网格大小
price_entry1 := close - grid_size*1
price_entry2 := close - grid_size*2
price_entry3 := close - grid_size*3
price_stop_loss := close - grid_size*5
price_exit1 := price_entry1 + grid_size*1
price_exit2 := price_entry2 + grid_size*1
price_exit3 := price_entry3 + grid_size*1
qty1 := int(1000/price_entry1)
qty2 := int(1000/price_entry2)
qty3 := int(1000/price_entry3)
// slm_lines(time, price_entry1, price_entry2, price_entry3, price_stop_loss, price_exit1)
strategy.entry("open1", strategy.long, qty1, limit = price_entry1)
strategy.entry("open2", strategy.long, qty2, limit = price_entry2)
strategy.entry("open3", strategy.long, qty3, limit = price_entry3)
strategy.exit("close1", qty = qty1, limit = price_exit1, stop = price_stop_loss)
strategy.exit("close2", qty = qty2, limit = price_exit2, stop = price_stop_loss)
strategy.exit("close3", qty = qty3, limit = price_exit3, stop = price_stop_loss)
// 已进场的各类情况
// 1.止损
if is_entry and close <= price_stop_loss
strategy.close_all()
is_entry := false
// 2.网格抬升
if is_entry and close >= price_exit1
is_entry := false