एक दीर्घ-अल्प-अनुकूली गतिशील ग्रिड रणनीति आधारित

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-03-19 14:19:12
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अवलोकन

यह पाइन स्क्रिप्ट पर आधारित एक लंबी-छोटी अनुकूली गतिशील ग्रिड ट्रेडिंग रणनीति है। इस रणनीति का मुख्य विचार हाल के मूल्य उच्च और निम्न या एक साधारण चलती औसत के आधार पर स्वचालित रूप से ग्रिड की ऊपरी और निचली सीमाओं की गणना करना है, और फिर इस सीमा को कई ग्रिड लाइनों में समान रूप से विभाजित करना है। जब कीमत एक निश्चित ग्रिड लाइन तक पहुंचती है, तो यह उस स्तर पर एक लंबी स्थिति खोलेगी या एक स्थिति को बंद कर देगी। इस तरह, रणनीति कीमत के प्रसार को पकड़ने के लिए एक सीमा बाजार में लगातार पदों को खोल और बंद कर सकती है। साथ ही, गतिशील रूप से ग्रिड सीमाओं को समायोजित करके, यह विभिन्न बाजार रुझानों के अनुकूल भी हो सकती है।

रणनीतिक सिद्धांत

ग्रिड सीमाओं की गणना करें. उपयोगकर्ता की पसंद के आधार पर, सीमाओं की गणना हाल के एन मोमबत्तियों के उच्चतम और निम्नतम बिंदुओं से की जा सकती है, जिसमें एक प्रतिशत द्वारा रेंज को चौड़ा या संकीर्ण करने का विकल्प है; या वे हाल के एन मोमबत्तियों के समापन मूल्य के सरल चलती औसत पर आधारित हो सकते हैं, जिसमें ऊपर और नीचे विचलन अनुपात सेट करने का विकल्प है।
ग्रिड लाइन सरणी उत्पन्न करें. ग्रिड लाइनों की सेट संख्या के अनुसार, ग्रिड लाइन की कीमतों की सरणी उत्पन्न करने के लिए ग्रिड रेंज को समान रूप से विभाजित करें.
प्रवेश/जोड़ स्थिति. नीचे से ऊपर तक ग्रिड लाइनों को पार करें. यदि वर्तमान समापन मूल्य ग्रिड लाइन मूल्य से कम है और उस ग्रिड लाइन पर कोई स्थिति नहीं है, तो उस स्तर पर एक लंबी स्थिति खोलें. इस तरह, जब कीमत उच्च ग्रिड लाइनों तक पहुंचती है, तो यह पदों को जोड़ना जारी रखेगा.
बाहर निकलें/कम करें स्थिति. ग्रिड लाइनों को ऊपर से नीचे तक पार करें. यदि वर्तमान समापन मूल्य ग्रिड लाइन मूल्य से अधिक है और नीचे ग्रिड लाइन पर एक स्थिति है, तो निचली ग्रिड लाइन पर लंबी स्थिति बंद करें. इस तरह, जब कीमत वापस गिरती है, तो यह पदों को कम करना जारी रखेगा.
गतिशील समायोजनः यदि गतिशील ग्रिड फ़ंक्शन चुना गया है, तो ग्रिड की ऊपरी और निचली सीमाओं और ग्रिड लाइन सरणी को प्रत्येक मोमबत्ती पर पुनः गणना की जाएगी, ताकि ग्रिड लगातार बाजार परिवर्तन के अनुसार अनुकूलित हो सके।

लाभ विश्लेषण

मजबूत अनुकूलन क्षमता. ग्रिड ट्रेडिंग रणनीति रेंजबाउंड और ट्रेंडिंग दोनों बाजारों के अनुकूल हो सकती है। रेंजबाउंड बाजार में, ग्रिड रणनीति लगातार मूल्य प्रसार अर्जित करने के लिए पदों को खोल और बंद कर सकती है; एक ट्रेंडिंग बाजार में, क्योंकि ग्रिड मूल्य आंदोलन का पालन करता है, यह प्रवृत्ति लाभ प्राप्त करने के लिए एक निश्चित स्थिति भी बनाए रख सकता है।
नियंत्रित जोखिम. प्रत्येक उद्घाटन की स्थिति का आकार ग्रिड की सेट संख्या से निर्धारित होता है, इसलिए एकल जोखिम जोखिम छोटा और नियंत्रित होता है। साथ ही, चूंकि ऊपरी ग्रिड लाइनों तक पहुंचने से लाभ के लिए स्थिति बंद हो जाएगी, यह कुछ हद तक संभावित नुकसान को भी कवर करता है।
उच्च स्तर का स्वचालन। यह रणनीति मूल रूप से मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना पूरी तरह से स्वचालित रूप से चल सकती है, जो उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जिन्हें दीर्घकालिक स्थिर रिटर्न की आवश्यकता होती है।
लचीले मापदंड। उपयोगकर्ता रणनीतिक प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए बाजार की विशेषताओं के अनुसार ग्रिड लाइनों की संख्या, गतिशील ग्रिड मापदंडों आदि को लचीले ढंग से सेट कर सकते हैं।

जोखिम विश्लेषण

ब्लैक स्वान जोखिम. एक चरम बाजार दुर्घटना के मामले में, यदि कीमत सीधे सबसे कम ग्रिड लाइन से नीचे की ओर गिर जाती है, तो रणनीति पूरी तरह से पदों पर होगी और एक बड़े ड्रॉडाउन का सामना करेगी। इस जोखिम को कम करने के लिए, एक स्टॉप-लॉस शर्त सेट की जा सकती है एक बार नुकसान एक सीमा तक पहुँचने के बाद सभी पदों को बंद करने के लिए।
गलत ग्रिड पैरामीटर सेटिंग। यदि ग्रिड घनत्व बहुत अधिक है, तो प्रत्येक खुले और बंद का प्रसार बहुत छोटा होगा, और लेनदेन की लागत अधिकांश लाभों को कम कर सकती है। यदि ग्रिड चौड़ाई बहुत बड़ी है, तो एक बार खोलने का अनुपात अधिक है और जोखिम जोखिम बड़ा है। उपयुक्त ग्रिड पैरामीटर का चयन करने के लिए अंतर्निहित परिसंपत्ति की विशेषताओं का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करने की आवश्यकता है।
आधार जोखिम. यह रणनीति वर्तमान मूल्य के आधार पर उद्घाटन और समापन की शर्तें निर्धारित करती है। वायदा जैसे बाजारों में, यदि अनुबंध मूल्य अंतर्निहित मूल्य से बहुत भिन्न होता है, तो वास्तविक उद्घाटन और समापन मूल्य अपेक्षाओं से काफी भिन्न हो सकते हैं।

अनुकूलन दिशाएँ

ट्रेंड फ़िल्टर जोड़ें। ग्रिड रणनीतियाँ एकतरफा ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा प्रदर्शन नहीं करती हैं। ट्रेंड इंडिकेटर को फ़िल्टर के रूप में जोड़ा जा सकता है, जैसे कि केवल ग्रिड को सक्षम करना जब ADX एक सीमा से नीचे हो, और ग्रिड को बंद करना जब ट्रेंड स्पष्ट हो, केवल एकतरफा पदों को पकड़ना।
सिग्नल अनुकूलन। ग्रिड के आधार पर अन्य संकेतों को ओवरलैप किया जा सकता है, जैसे ग्रिड + मूविंग एवरेज, अर्थात, उद्घाटन और समापन मुख्य रूप से ग्रिड द्वारा निर्धारित किए जाते हैं, लेकिन केवल खुली स्थिति जब कीमत एक निश्चित मूविंग एवरेज को पार करती है, अन्यथा पदों को न खोलें। इससे बार-बार खोलने और बंद करने की लागत कम हो सकती है।
स्थिति प्रबंधन. वर्तमान में, रणनीति में प्रत्येक ग्रिड की स्थिति तय है। यह उचित रूप से प्रत्येक ग्रिड की स्थिति को कम करने के लिए सेट किया जा सकता है जब कीमत बाजार औसत मूल्य से दूर है, और स्थिति को बढ़ाने के लिए जब यह बाजार औसत मूल्य के करीब है ताकि पूंजी उपयोग की दक्षता में सुधार हो सके।
अनुकूली ग्रिड घनत्व। मूल्य अस्थिरता के अनुसार ग्रिड घनत्व को गतिशील रूप से समायोजित करें। जब अस्थिरता अधिक होती है, तो ग्रिड की संख्या को उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है; जब अस्थिरता कम होती है, तो ग्रिड की संख्या को कम किया जा सकता है। यह ग्रिड चौड़ाई को अनुकूलित कर सकता है और पूंजी उपयोग में सुधार कर सकता है।

सारांश

अनुकूलनशील गतिशील ग्रिड के माध्यम से, यह रणनीति अक्सर रेंजबाउंड बाजारों में मूल्य स्प्रेड अर्जित करने के लिए पदों को खोल और बंद कर सकती है, और प्रवृत्ति लाभ प्राप्त करने के लिए ट्रेंडिंग बाजारों में जोखिम की दिशा का एक निश्चित स्तर भी बनाए रख सकती है। यह एक मध्यम से दीर्घकालिक मात्रात्मक रणनीति है जिसमें मजबूत अनुकूलन क्षमता है। ग्रिड ट्रिगर लॉजिक और स्थिति प्रबंधन को उचित रूप से सेट करके, स्थिर रिटर्न प्राप्त किया जा सकता है। हालांकि, चरम बाजार की स्थिति और मूल्य अंतराल के जोखिमों पर ध्यान देना आवश्यक है, जिसे नियंत्रित करने के लिए उपयुक्त स्टॉप-लॉस शर्तों की स्थापना की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, पैरामीटर सेटिंग और जोखिम प्रबंधन में अनुकूलन के लिए और अधिक जगह है। प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग, ओवरपॉजिशन, सिग्नल प्रबंधन, अनुकूलन ग्रिड घनत्व और अन्य साधनों को पेश करके रणनीति की मजबूती और लाभप्रदता में सुधार किया जा सकता है। सारांश में, ग्रिड के बुनियादी तर्क के आधार पर, यह रणनीति एक अनुकूलनशील तंत्र को शामिल करती है, जो निवेशकों के लिए नए मध्यम-लं

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jcloyd

//@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)

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