그리드 달러 비용 평균화 전략


생성 날짜: 2024-03-28 16:28:31 마지막으로 수정됨: 2024-03-28 16:28:31
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그리드 달러 비용 평균화 전략

개요

격자 달러 비용 평균 전략 (GridDCA) 은 달러 비용 평균법을 이용한 자동 거래 전략으로, 여러 가격 격자 상에 투자가 이루어지며, 투자 위험을 줄이고, 자산 축적의 안정성을 증가시킨다. 이 전략은 TradingView 플랫폼에 기반한 Pine Script 개발로, 격자 수, 격자 거리, 중지 손실 비율 및 수익 목표 등의 파라미터를 유연하게 설정할 수 있으며, 시가격과 제한 가격 두 가지 주문 방식을 지원한다.

전략 원칙

DCA는 고정된 금액을 고정된 시간 간격으로 투자함으로써 자산의 현재 가격을 고려하지 않고 투자에 대한 영향을 줄이는 장기 투자 전략이다. 그릿DCA 전략은 가격 격자의 개념을 도입하여 사용자가 설정한 격자 수와 격자 거리에 따라 여러 개의 다른 가격을 생성한다. 각 격자에는 대응되는 구매 수와 가격이 있습니다. 가격이 특정 격자에 닿으면, 전략은 시장 가격 또는 제한 가격 방식으로 구매 작업을 수행합니다.

우위 분석

  1. 자동화 거래: 그리드DCA 전략은 자동으로 거래를 수행하고, 시간을 절약하고, 인간의 감정적 간섭을 줄입니다.
  2. 위험을 줄이십시오. DCA 전략은 다양한 가격에 투자함으로써 시장의 변동이 투자에 미치는 영향을 줄이고 자산 축적의 안정성을 증가시킵니다.
  3. 유연성:GridDCA 정책은 사용자 정의 가능한 개요인 그리드 수, 그리드 거리, 스톱 로드 비율 및 수익 목표와 같은 파라미터를 지원합니다. 사용자는 자신의 필요에 따라 조정할 수 있습니다.
  4. 다양화 주문: 전략은 시장 가격 주문과 제한 가격 주문을 지원하여 다양한 사용자의 선호도를 충족시킵니다.

위험 분석

  1. 시장 추세 위험: 시장이 장기적으로 하향 추세에 있다면, 그리드DCA 전략의 구매 비용은 시장 평균보다 높을 수 있다. 해결책은 합리적으로 그리드 거리와 스톱 스포트 비율을 설정하여 하향 위험에 과도하게 노출되는 것을 피하는 것이다.
  2. 매개 변수 설정 위험: 부적절한 매개 변수 설정으로 인해 전략이 제대로 작동하지 않을 수 있다. 해결책은 재검토에서 매개 변수를 최적화하고 시장 상황에 따라 적절하게 조정하는 것이다.
  3. 유동성 위험: 시장 유동성이 부족할 경우, 제한 가격은 거래되지 않을 수 있습니다. 해결책은 시장 가격을 사용하거나 제한 가격 단위를 조정하는 것입니다.

최적화 방향

  1. 동적 조정 매개 변수: 시장 상태와 자산 성과에 따라, 시장 변화에 적응하여 전략 성능을 향상시키기 위해 격자 거리와 스톱 로즈 비율 및 수익 목표와 같은 매개 변수를 동적으로 조정합니다.
  2. 추세 판단을 도입: DCA를 기반으로 이동 평균과 같은 추세 지표와 결합하여 상승 추세에서 구매량을 늘리고 하향 추세에서 구매량을 줄여서 위험을 더 낮추고 수익을 향상시킵니다.
  3. 다중 통화 다중 시간 프레임: 여러 통화와 여러 시간 프레임에 그리드DCA 전략을 적용하여 분산 투자를 통해 단일 시장의 위험을 줄이고 다른 시장과 시간 프레임의 기회를 잡습니다.

요약하다

그리드 달러 비용 평균 전략 (GridDCA) 은 달러 비용 평균 법칙에 기반한 자동화 거래 전략으로, 여러 가격 그리드에 투자함으로써 투자에 대한 시장 변동의 영향을 효과적으로 감소시키고 자산 축적의 안정성을 증가시킨다. 이 전략은 자동화 거래, 위험 감축, 유연성, 강력한 다양화 주문 등의 장점이 있지만, 시장 추세 위험, 파라미터 설정 위험 및 유동성 위험 등의 과제도 있다. 동적으로 파라미터를 조정하고, 추세 판단, 다중 통화 시간 프레임과 같은 최적화를 도입함으로써 그리드DCA 전략의 성능을 더욱 향상시킬 수 있으며, 거래 분야에 대한 깊이 있는 연구와 응용이 가치가 있는 전략이 된다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-03-22 00:00:00
end: 2023-08-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("DCA Trading Strategy", overlay=true)

// Define input options
numGrids = input.int(5, title="Number of Grids")
gridDistance = input.float(0.5, title="Grid Distance")
stopLossPct = input.float(1, title="Stop Loss Percentage")
takeProfitPct = input.float(1, title="Take Profit Percentage")
useMarketOrder = input.bool(false, title="Use Market Order")

// Define DCA function
dca(quantity, price, stopLoss, takeProfit) =>
    if useMarketOrder
        strategy.entry("DCA Buy", strategy.short, qty=quantity)
    else
        strategy.entry("DCA Buy", strategy.short, qty=quantity, limit=price)
    strategy.exit("Stop Loss/ Take Profit", "DCA Buy", stop=stopLoss, limit=takeProfit)

// Calculate grid levels
gridLevels = math.floor(strategy.position_size / (numGrids + 1) + 0.5)

// Calculate buy quantity
buyQuantity = strategy.position_size / numGrids

// Loop through each grid level
for i = 1 to numGrids
    priceLevel = strategy.position_avg_price * (1 - gridDistance * i)
    stopLossPrice = priceLevel * (1 - stopLossPct / 100)
    takeProfitPrice = priceLevel * (1 + takeProfitPct / 100)
    dca(buyQuantity, priceLevel, stopLossPrice, takeProfitPrice)

// Plot grid levels
plotshape(series=gridLevels, title="Grid Levels", location=location.abovebar, color=color.blue, style=shape.triangleup, size=size.small)