ग्रिड ट्रेडिंग जोखिम हेजिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2024-03-27 18:15:12 अंत में संशोधित करें: 2024-03-27 18:15:12
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ग्रिड ट्रेडिंग जोखिम हेजिंग रणनीति

रणनीति अवलोकन

एक ग्रिड ट्रेडिंग जोखिम-संरक्षण रणनीति एक ग्रिड ट्रेडिंग अवधारणा पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है, जिसमें जोखिम-संरक्षण विचार शामिल हैं। यह रणनीति पूर्वनिर्धारित मूल्य सीमा के भीतर कई खरीद और बिक्री आदेशों को स्थापित करके कीमतों में उतार-चढ़ाव से लाभ उठाती है। साथ ही, यह रणनीति एक जोखिम-संरक्षण तंत्र भी पेश करती है, जो ग्रिड की सीमाओं को गतिशील रूप से समायोजित करती है ताकि बाजार की परिस्थितियों में बदलाव के लिए रणनीति जोखिम को कम किया जा सके।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति का मूल सिद्धांत ग्रिड ट्रेडिंग है। सबसे पहले, उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित पैरामीटर के आधार पर, ग्रिड के ऊपरी और निचले किनारे और ग्रिड लाइनों की संख्या निर्धारित की जाती है। फिर, ग्रिड लाइन पर खरीद और बिक्री के आदेश लगाए जाते हैंः यदि कोई आदेश नहीं है, तो ग्रिड लाइन पर जब कीमत टच करती है, तो स्थिति खोलें; यदि पहले कोई आदेश है, तो पट्टे। इस तरह से, रणनीति कीमत में उतार-चढ़ाव के दौरान लगातार पट्टे और पट्टे खोल सकती है, जिससे लाभ होता है।

इसके अलावा, जोखिम को कम करने के लिए, इस रणनीति में एक गतिशील ग्रिड सीमा समायोजन तंत्र भी शामिल है। उपयोगकर्ता की पसंद के आधार पर, ग्रिड के ऊपरी और निचले किनारों को दो तरीकों से स्वचालित रूप से समायोजित किया जा सकता हैः 1) हाल ही में उच्चतम और निम्नतम कीमतों के आधार पर, और उपयोगकर्ता द्वारा सेट किए गए पलायन को ध्यान में रखते हुए; 2) चलती औसत के आधार पर, और उपयोगकर्ता द्वारा सेट किए गए पलायन को ध्यान में रखते हुए। ग्रिड की सीमा को गतिशील रूप से समायोजित करके, ग्रिड को हमेशा वर्तमान मूल्य के आसपास रखा जा सकता है, जिससे कीमतों के ग्रिड सीमा को तोड़ने के जोखिम को कम किया जा सकता है।

इसके अलावा, यह रणनीति कुल पूंजी को N भागों में विभाजित करती है और प्रत्येक स्थान पर समान मात्रा में पूंजी का उपयोग करती है, जिससे एकल लेनदेन का जोखिम कम हो जाता है।

श्रेष्ठता विश्लेषण

  1. अनुकूलनशीलता: ग्रिड की सीमाओं को गतिशील रूप से समायोजित करके, रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सकती है, चाहे वह रुझान हो या उतार-चढ़ाव, बेहतर रिटर्न के लिए स्वचालित रूप से समायोजित किया जा सकता है।

  2. जोखिम नियंत्रितः एक एकल लेनदेन जोखिम के साथ स्थिति खोलने के लिए एक ही मात्रा में धन का उपयोग करने की रणनीति; साथ ही, गतिशील ग्रिड सीमा समायोजन तंत्र, कीमतों के ग्रिड सीमाओं को तोड़ने के जोखिम को कम कर सकता है।

  3. उच्च ट्रेडिंग आवृत्तिः चूंकि ग्रिड आमतौर पर अधिक ऑर्डर देता है, इसलिए ट्रेडिंग आवृत्ति अधिक होती है, जो उतार-चढ़ाव की स्थिति में लाभ कमाने में आसान होती है।

  4. पैरामीटर लचीलापनः उपयोगकर्ता अपनी पसंद के अनुसार, ग्रिड की संख्या, ऊपरी और निचले सीमा, गतिशील समायोजन पैरामीटर आदि को सेट कर सकते हैं, जिससे विभिन्न ट्रेडिंग शैलियों को अनुकूलित किया जा सके।

जोखिम विश्लेषण

  1. प्रवृत्ति में खराब प्रदर्शनः यदि कीमतें लगातार एकतरफा बढ़ती हैं या गिरती हैं, तो ग्रिड की सीमाओं को तोड़ देती हैं, और गतिशील समायोजन मूल्य परिवर्तन की गति के साथ नहीं चलते हैं, तो रणनीति को अधिक जोखिम हो सकता है।

  2. प्रसंस्करण शुल्कः रणनीतिक लेनदेन की उच्च आवृत्ति के कारण, प्रसंस्करण शुल्क से आय पर कुछ प्रभाव पड़ सकता है।

  3. अनुचित पैरामीटर सेटिंगः यदि पैरामीटर सेटिंग अनुचित है, जैसे कि ग्रिड की बहुत अधिक संख्या, अनुचित ग्रिड बॉर्डर सेटिंग आदि, तो यह खराब नीति प्रदर्शन का कारण बन सकता है।

समाधानः 1) प्रवृत्ति की स्थिति में, या प्रवृत्ति की रणनीति के साथ संयोजन में, ग्रिड की सीमा को बढ़ाने के लिए समायोजन की चौड़ाई पर विचार किया जा सकता है; 2) कम शुल्क वाले एक्सचेंजों और सिक्कों का चयन करें; 3) वास्तविक संचालन से पहले, पैरामीटर को पर्याप्त रूप से वापस मापने और अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशा

  1. अन्य रणनीतियों के साथ संयोजनः ट्रेडिंग ग्रिड रणनीतियों को अन्य प्रकार की रणनीतियों के साथ संयोजित करने पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि ट्रेंडिंग रणनीतियों, औसत वापसी रणनीतियों आदि, ताकि रणनीति की अनुकूलनशीलता और स्थिरता में सुधार हो सके।

  2. गतिशील समायोजन तंत्र में सुधार: वर्तमान रणनीति में गतिशील समायोजन तंत्र अपेक्षाकृत सरल है, जिसे आगे अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि अधिक कारकों को ध्यान में रखना (जैसे कि यातायात, उतार-चढ़ाव, आदि), और अधिक उन्नत एल्गोरिदम (जैसे कि अनुकूलन एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, आदि) ।

  3. धन प्रबंधन का अनुकूलन करेंः वर्तमान रणनीति में समकक्ष धन प्रबंधन का उपयोग किया जाता है, और धन प्रबंधन के अधिक उन्नत तरीकों को पेश करने पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि केली नियम, इष्टतम विधि, आदि, धन के उपयोग की दक्षता और रिटर्न को और बेहतर बनाने के लिए।

  4. स्टॉप-स्टॉप लॉजिस्टिक्स को शामिल करनाः ग्रिड ट्रेडिंग के आधार पर, स्टॉप-स्टॉप लॉजिस्टिक्स को शामिल किया जा सकता है, जैसे कि मूविंग स्टॉप-स्टॉप, अस्थिरता स्टॉप-स्टॉप और अन्य, रणनीति जोखिम को और कम करने के लिए।

संक्षेप

ग्रिड ट्रेडिंग रिस्क हेजिंग रणनीति एक उच्च स्वचालित, अनुकूलनशील, जोखिम-नियंत्रित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। ग्रिड ट्रेडिंग और डायनामिक ग्रिड समायोजन के माध्यम से, रणनीति विभिन्न स्थितियों में लाभ कमा सकती है, लेकिन जोखिम को नियंत्रित करने में भी सक्षम है। हालांकि, रणनीति ट्रेंडिंग स्थितियों में खराब प्रदर्शन कर सकती है, और प्रसंस्करण शुल्क से आय पर प्रभाव पड़ सकता है, इसलिए वास्तविक अनुप्रयोगों में और अधिक अनुकूलन और सुधार की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, यह रणनीति एक अधिक परिपक्व मात्रात्मक ट्रेडिंग विचारधारा प्रदान करती है, जो आगे के अध्ययन और आवेदन के लायक है।

रणनीति स्रोत कोड
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start: 2024-03-19 00:00:00
end: 2024-03-23 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)