ロングショート適応型動的グリッド戦略に基づく
概要
これは,Pine Script に基づく多空自在適応ダイナミックグリッドの取引戦略である.この戦略の核心思想は,最近の価格の高点と低点,または単純な移動平均に基づいて,自動的にグリッドの上下界を計算し,その範囲を複数のグリッドラインに分割することです.価格が特定のグリッドラインに触れたときに,その位置でポジションを多めに開き,または平めにします.この方法で,戦略は,震動の状況でポジションを平めにし,価格差の利益を得ることができます.同時に,グリッドの境界を動的に調整し,異なる市場動向にも適応できます.
戦略原則
-
格子上下界を計算する. ユーザの選択に応じて,上下界は,最近のN根K線の最高点と最低点に基づいて,拡大または縮小するパーセントを設定することができる. また,最近のN根K線の閉盘価格に基づく単純な移動平均を設定して,上下偏差の比率を設定することもできる.
-
格子線の配列を生成する。設定された格子線の数に応じて,格子範囲を均等に分割して,価格に対応する格子線の配列を生成する。
-
入場/加仓。下から上へとグリッドラインを横断し,現在の閉店価格が某グリッドライン価格より低く,そのグリッドラインがまだポジションを保有していない場合は,その位置に多項を開きます。そうすれば,価格がより高いグリッドラインに触れたときに継続的に加仓する。
-
出口/減仓。上下をグリッドラインを横切る.現在のクローズアップ価格が某グリッドライン価格より高く,低格のグリッドラインが保有している場合は,低格のグリッドラインの多項を平らにする。そうすれば,価格が下がった時に継続的に減仓する。
-
動的調整 動的格子機能を選択すると,各K線は格子上の上下界と格子線配列を再計算し,格子が状況の変化に合わせて自律的に適応できるようにする.
優位分析
-
適応性強.格子取引戦略は,震動とトレンドの状況に適応することができる.震動の状況では,格子戦略は,平仓を継続して開き,価格差を稼ぐことができる.トレンドの状況では,格子が価格の動きに伴い,一定のポジションを維持し,トレンドの利益を得ることもできる.
-
リスクはコントロールできます. ポジションの大きさは,設定されたグリッドの数によって決定され,単一のリスクの隙間は小さく,コントロールできます. 同時に,価格が上部グリッドラインに触れたときにポジションを平らにして利益を得るため,潜在的損失を一定程度にカバーします.
-
自動化程度が高い.この戦略は,基本的には完全に自動で,人間の介入を必要とせず,長期にわたって安定した収益を望む投資家に適しています.
-
パラメータの柔軟性 ユーザは,市場特性に応じて,グリッドラインの数を柔軟に設定し,ダイナミックグリッドパラメータなど,戦略のパフォーマンスを最適化することができます.
リスク分析
-
黒天<unk>のリスク. 極端な市場の暴落に遭遇し,価格が直ぐに最低の格子線以下に飛び上がれば,この戦略は満ポジションで大きな引き上げに直面する. このリスクを軽減するために,ストップ・ロスの条件を設定し,損失が<unk>値に達すると全ポジションをクリアする.
-
格子パラメータの設定が不適切である。格子が過密である場合,毎回の開設価格の差は小さく,手数料は収益のほとんどを蝕む可能性がある。格子が過幅である場合,一回開設比率は高く,リスクの隙間は大きい。標識の資産特性を注意深く評価し,適切な格子パラメータを選択する必要がある。
-
基差リスク。この戦略は,現在の価格で開設された開設条件に基づいており,先物などの市場では,契約価格と標識価格の差が大きい場合,実際の開設価格が予想より偏っている可能性があります。
最適化の方向
-
トレンドフィルターを追加する. 格子策略は,一面的なトレンド状況で不良なパフォーマンスを発揮し,トレンド指標をフィルターとして追加することができます.例えば,ADXが特定の<unk>値を下回ったときにのみ格子を有効にし,傾向が明らかであるときに格子を閉じ,一面的なポジションのみを保持する.
-
信号最適化。 格子+平均線などの他の信号をグリッドの基礎に重ねることができる.すなわち,主にグリッドが平仓を開くことを決定するが,価格が特定の平均線を横切るときに再び開く.そうでなければ開かない。 仓庫は,頻繁に平仓を開くコストを減らすことができる。
-
ポジション管理 ⇒ 現在の戦略の各ポジションは固定で,価格が市場平均価格から遠かったときに各ポジションを適切に下げ,市場平均価格に近づいたときに各ポジションを大きくして,資金利用効率を上げることができる.
-
格子密度を自主調整する.価格変動率に応じて格子密度を動的に調整する.高変動率であれば格子数を適切に増やし,低変動率であれば格子数を減らす.このように格子幅を最適化し,資金利用率を向上させる.
要約する
この戦略は,自己適応的なダイナミック・グリッドによって,揺動的な行情で頻繁に平仓を取って価格の差を引き出すことができ,また,傾向的な行情で一定の<unk>口方向を維持してトレンドの利益を得ることができる.これは,自己適応性の強い中長期線形定量化戦略である.合理的なグリッドの設定によって,トリガーロジックとポジション管理によって,安定した利益を得ることができる.しかし,極端な行情と価格跳躍のリスクを注意する必要がある.これは,適切な停止条件を設定して制御する必要がある.さらに,パラメータの設定とリスク管理の面で,さらに最適化できる余地がある.
// 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- 1