दीर्घ-लघु अनुकूली गतिशील ग्रिड रणनीति पर आधारित
ChaoZhang
अवलोकन
यह एक गतिशील ग्रिड ट्रेडिंग रणनीति है जो पाइन स्क्रिप्ट पर आधारित है। इस रणनीति का मुख्य विचार यह है कि एक ग्रिड के ऊपरी और निचले सीमाओं को स्वचालित रूप से हालिया कीमतों के उच्च और निम्न या सरल चलती औसत के आधार पर गणना की जाती है, और फिर उस सीमा को कई ग्रिड लाइनों में विभाजित किया जाता है। जब कीमत किसी ग्रिड लाइन को छूती है, तो वह उस स्थिति में अधिक या कम हो जाती है। इस तरह से, रणनीति लगातार स्थिति को कम करने और उतार-चढ़ाव की स्थिति में अंतर लाभ प्राप्त करने में सक्षम होती है। साथ ही, ग्रिड की सीमाओं को गतिशील रूप से समायोजित करके, यह विभिन्न बाजार रुझानों के अनुकूल भी हो सकती है।
रणनीति सिद्धांत
ग्रिड की ऊपरी और निचली सीमा की गणना करें। उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार, ऊपरी और निचली सीमा निकटतम एन रूट के लाइन के उच्चतम और निम्नतम बिंदुओं पर आधारित हो सकती है, और प्रतिशत को बड़ा या छोटा करने के लिए सेट किया जा सकता है; या यह निकटतम एन रूट के लाइन के समापन मूल्य के आधार पर सरल चलती औसत हो सकता है, और ऊपर से नीचे विचलन अनुपात सेट किया जा सकता है।
ग्रिड लाइनों की एक सरणी उत्पन्न करना. ग्रिड लाइनों की एक सरणी उत्पन्न करने के लिए, सेट की गई ग्रिड लाइनों की संख्या के आधार पर ग्रिड के दायरे को विभाजित करें।
प्रवेश/अधिग्रहण. नीचे से ऊपर तक ग्रिड लाइन को पार करें, यदि वर्तमान समापन मूल्य किसी ग्रिड लाइन की कीमत से कम है और वह ग्रिड लाइन अभी तक कोई स्थिति नहीं रखती है, तो उस स्थिति में एक और ऑर्डर खोलें। इस प्रकार जब कीमत उच्च ग्रिड लाइन को छूती है तो स्थिति बढ़ जाती है।
बाहर निकलें / कम करें। ग्रिड लाइन को ऊपर से नीचे तक पार करें, यदि वर्तमान समापन मूल्य किसी ग्रिड लाइन की कीमत से अधिक है और निचले ग्रिड लाइन में एक स्थिति है, तो निचले ग्रिड लाइन के एकाधिक को समतल करें। इस प्रकार, जब कीमत वापस आ जाती है, तो स्थिति को कम करना जारी रहेगा।
गतिशील समायोजन. यदि गतिशील ग्रिड फ़ंक्शन का चयन किया जाता है, तो प्रत्येक के-लाइन ग्रिड के ऊपरी और निचले सीमाओं और ग्रिड लाइनों के सरणी को फिर से गणना करेगा, जिससे ग्रिड को स्थिति के साथ लगातार अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
अनुकूलनशील। ग्रिड ट्रेडिंग रणनीति को उतार-चढ़ाव और प्रवृत्ति की स्थिति के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। उतार-चढ़ाव की स्थिति में, ग्रिड रणनीति लगातार पोजीशन खोल सकती है, कीमत अंतर को कम कर सकती है; प्रवृत्ति की स्थिति में, ग्रिड मूल्य के साथ चलने के कारण, यह एक निश्चित स्थिति को बनाए रख सकता है, प्रवृत्ति लाभ प्राप्त कर सकता है।
जोखिम नियंत्रित. प्रत्येक स्थिति के आकार को सेट किए गए ग्रिड की संख्या से निर्धारित किया जाता है, एक बार का जोखिम गेट छोटा और नियंत्रित होता है. साथ ही, जब कीमत ऊपर की ग्रिड लाइन को छूती है तो स्थिति को लाभदायक बनाती है, इसलिए संभावित नुकसान को कुछ हद तक कवर किया जाता है।
उच्च स्तर की स्वचालन। यह रणनीति पूरी तरह से स्वचालित है और इसमें मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है, जो उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जिन्हें दीर्घकालिक स्थिर रिटर्न की आवश्यकता है।
पैरामीटर लचीलापन. उपयोगकर्ता बाजार की विशेषताओं के आधार पर लचीलापन सेट कर सकते हैं, ग्रिड लाइनों की संख्या, गतिशील ग्रिड पैरामीटर आदि, रणनीति के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए।
जोखिम विश्लेषण
ब्लैक स्क्वायर जोखिम। यदि चरम बाजार में गिरावट आती है, तो कीमतें सीधे सबसे कम ग्रिड लाइन के नीचे कूदती हैं, तो यह रणनीति पूरी तरह से बंद हो जाती है और एक बड़ी वापसी का सामना करती है। इस जोखिम को कम करने के लिए, स्टॉप लॉस की शर्तें सेट की जा सकती हैं, यदि नुकसान मूल्यह्रास तक पहुंच जाता है तो पूरी तरह से बंद हो जाता है।
अनुचित ग्रिड पैरामीटर सेट करें। यदि ग्रिड बहुत घना है, तो प्रत्येक खुले स्थान का मूल्य अंतर बहुत छोटा होगा, और प्रसंस्करण शुल्क अधिकांश आय को खा सकता है। यदि ग्रिड बहुत चौड़ा है, तो एक बार खोलने का अनुपात अधिक है, जोखिम का एक बड़ा छेद है। संकेत की संपत्ति विशेषताओं का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करने और उपयुक्त ग्रिड पैरामीटर चुनने की आवश्यकता है।
बेसिक डिफरेंस रिस्क. यह रणनीति वर्तमान मूल्य पर आधारित है, और यदि अनुबंध की कीमतों और बेंचमार्क की कीमतों के बीच बड़ा अंतर है, तो वास्तविक स्थिति की कीमत उम्मीद से अधिक विचलित हो सकती है।
अनुकूलन दिशा
प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ें. एकल पक्षीय प्रवृत्ति में खराब प्रदर्शन करने वाली ग्रिड रणनीति, प्रवृत्ति संकेतक को फ़िल्टर के रूप में जोड़ा जा सकता है, जैसे कि ग्रिड को केवल तभी चालू किया जाए जब ADX एक निश्चित थ्रेशोल्ड से कम हो, और जब प्रवृत्ति स्पष्ट हो तो ग्रिड को बंद करें, केवल एकल पक्षीय स्थिति रखें।
सिग्नल ऑप्टिमाइज़ेशन. ग्रिड के आधार पर अन्य सिग्नल को ओवरले किया जा सकता है, जैसे कि ग्रिड + औसत रेखा, यानी मुख्य रूप से ग्रिड द्वारा पोजीशन खोलने का निर्णय लिया जाता है, लेकिन जब कीमत किसी औसत रेखा को पार करती है, तो फिर से पोजीशन खोला जाता है, अन्यथा नहीं खोला जाता है। इस तरह से पोजीशन को कम किया जा सकता है।
स्थिति प्रबंधन वर्तमान रणनीति में प्रति वर्ग की स्थिति निश्चित है, इसे बाजार के औसत मूल्य से दूर होने पर प्रति वर्ग की स्थिति को कम करने के लिए सेट किया जा सकता है, और बाजार के औसत मूल्य के करीब होने पर स्थिति को बढ़ाकर, धन के उपयोग की दक्षता में सुधार किया जा सकता है
स्व-अनुकूलित ग्रिड घनत्व. कीमतों में उतार-चढ़ाव के आधार पर ग्रिड घनत्व को गतिशील रूप से समायोजित करना, उच्च उतार-चढ़ाव के साथ ग्रिड की संख्या को उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है, कम उतार-चढ़ाव के साथ ग्रिड की संख्या को कम किया जा सकता है। इस प्रकार ग्रिड की चौड़ाई का अनुकूलन किया जा सकता है, धन उपयोगिता में सुधार किया जा सकता है।
संक्षेप
यह रणनीति गतिशील ग्रिड के अनुकूल है, जो अक्सर उतार-चढ़ाव की स्थिति में कीमतों को कम करने में सक्षम है, और रुझान की स्थिति में एक निश्चित ब्रेक की दिशा बनाए रखने के लिए प्रवृत्ति की आय प्राप्त करने के लिए एक मजबूत अनुकूलनशीलता है। यह एक मजबूत अनुकूलनशीलता वाली मध्यम-लंबी रेखा है। उचित रूप से सेट ग्रिड ट्रिगर तर्क और स्थिति प्रबंधन के माध्यम से, स्थिर लाभ प्राप्त किया जा सकता है। हालांकि, चरम प्रवृत्ति और मूल्य कूद जोखिम पर ध्यान देने की आवश्यकता है, जो उचित स्टॉपलॉस को नियंत्रित करने के लिए उपयुक्त स्थितियों की स्थापना की आवश्यकता है। इसके अलावा, पैरामीटर सेटिंग और जोखिम प्रबंधन के मामले में और अधिक अनुकूलन की जगह है।
// 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)