
यह रणनीति एक स्व-अनुकूली ग्रिड ट्रेडिंग रणनीति है जो एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर आधारित है। यह रणनीति स्वचालित या मैनुअल ग्रिड ट्रेडिंग रेंज को सेट करके ग्रिड ट्रेडिंग को लागू करती है, जो खरीद और बिक्री के आदेशों को समान अंतराल पर रखती है। जब कीमतें ग्रिड के ऊपर और नीचे की सीमा को तोड़ती हैं, तो रणनीति स्वचालित रूप से ग्रिड के दायरे को समायोजित करती है।
एक ग्रिड की ऊपरी और निचली सीमाओं की कीमतों को सेट करें। आप स्वचालित रूप से एक निश्चित सीमा के भीतर ऐतिहासिक उच्चतम और निम्नतम बिंदुओं की गणना कर सकते हैं, या आप मैन्युअल रूप से एक निश्चित ऊपरी और निचली सीमाएं सेट कर सकते हैं।
प्रत्येक ग्रिड के लिए मूल्य अंतराल की गणना ऊपरी और निचले सीमा मूल्य और ग्रिड की संख्या के आधार पर की जाती है।
ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच, कई खरीद और बिक्री बिंदुओं को समान अंतराल पर एक ग्रिड के रूप में व्यवस्थित करें।
जब बाजार मूल्य ग्रिड की निचली सीमा को तोड़ता है, तो एक खरीद आदेश को अगले ग्रिड में रखा जाता है जहां नवीनतम अप्रासंगिक स्टॉक ऑर्डर ग्रिड में है; जब बाजार मूल्य ग्रिड की ऊपरी सीमा को तोड़ता है, तो एक बिक्री आदेश को नवीनतम अप्रासंगिक स्टॉक ऑर्डर ग्रिड के शीर्ष ग्रिड में रखा जाता है
इस प्रकार, ग्रिड पर निचले सीमा के बीच लगातार खरीद और बिक्री की कार्रवाई होती है। जब कीमत की प्रवृत्ति उलट जाती है, तो पिछले आदेश धीरे-धीरे रुक जाते हैं या बंद हो जाते हैं।
ग्रिड ट्रेडों को पारदर्शी और अस्थिर स्थितियों में मुनाफा हो सकता है।
एक अनुकूलन योग्य ग्रिड स्कोप, जो मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित किया जा सकता है।
निवेश की राशि को पूर्व निर्धारित किया जा सकता है, प्रत्येक ग्रिड पर आनुपातिक रूप से वितरित किया जाता है, और प्रत्येक जोखिम को नियंत्रित किया जाता है।
सरल तर्क, समझने में आसान, पैरामीटर समायोजन में लचीला।
ऊपरी और निचली सीमा को तोड़ने से नुकसान
प्रवृत्ति ने बार-बार घाटे का कारण बना
गलत पैरामीटर
मशीन लर्निंग का उपयोग मूल्य परिवर्तन की सीमा और प्रवृत्ति की भविष्यवाणी करने के लिए, गतिशील रूप से ग्रिड पैरामीटर को समायोजित करने के लिए।
ट्रेंडिंग स्थिति में, ट्रेडिंग को ट्रेंडिंग में बदलें और ट्रेडिंग घाटे से बचें।
जोखिम नियंत्रण के लिए धन के उपयोग, रिटर्न, आदि के साथ-साथ।
इस तरह के कार्यक्रमों के माध्यम से लोगों को विभिन्न प्रकार के संसाधनों का लाभ उठाना होगा।
यह रणनीति एक स्वचालित रूप से समायोजित करने योग्य पैरामीटर अनुकूलन ग्रिड रणनीति है, जो कि स्टॉक, डिजिटल मुद्रा और विदेशी मुद्रा किस्मों के लिए लागू है, जो कि बाजार की विभिन्न स्थितियों के लिए पैरामीटर पैरामीटर के समायोजन के साथ अनुकूलित किया जा सकता है, जिसका कुछ वास्तविक मूल्य है।
/*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))