Количественная торговая стратегия криптовалюты на основе динамического DCA

DCA TP SO (Safety Orders) API OHLC4 HL2 HL3 ROI
Дата создания: 2025-02-19 16:59:45 Последнее изменение: 2025-02-27 17:56:06
Копировать: 1 Количество просмотров: 462
2
Подписаться
319
Подписчики

Количественная торговая стратегия криптовалюты на основе динамического DCA Количественная торговая стратегия криптовалюты на основе динамического DCA

Обзор

Это количественная торговая стратегия, разработанная специально для криптовалютного рынка, которая использует высокую волатильность криптовалютного рынка, динамически наращивая позиции при реверсии цены с помощью интеллектуальных средних затрат (DCA). Стратегия работает в 15-минутном временном периоде и позволяет эффективно реагировать на быстрые колебания криптовалютного рынка, избегая при этом рисков, связанных с чрезмерной торговлей.

Стратегический принцип

Стратегия состоит из четырех основных модулей:

  1. Система умного входа: первая постройка позиции на основе взвешенной средней цены OHLC4, адаптированная к высокой волатильности криптовалютного рынка
  2. Динамический механизм пополнения позиций: вызывает безопасные заказы при изменении цены, увеличивая пополнение по мере увеличения глубины, чтобы максимально использовать рыночные колебания
  3. Система управления рисками: оптимизация соотношения риска и прибыли с помощью пирамидального набора и гибкой корректировки леверижа
  4. Быстрый сдерживающий контроль: сдерживающий механизм, предназначенный для быстро меняющихся характеристик криптовалютного рынка, включающий оптимизацию комиссий

Стратегические преимущества

  1. Рыночная адаптивность: оптимизация для криптовалютных рынков с высокой волатильностью
  2. Распределение риска: снижение внезапных рисков на криптовалютном рынке путем динамического создания запасов
  3. Эффективность арбитража: как извлечь выгоду из колебаний цен на криптовалютном рынке
  4. Автоматизированное исполнение: API-доступ к нескольким основным криптовалютным биржам
  5. Эффективность капитала: повышение эффективности использования капитала в криптовалютных сделках с помощью интеллектуального управления ливером

Стратегический риск

  1. Рыночные риски: экстремальные колебания на криптовалютном рынке могут привести к большому отступлению
  2. Риск ликвидности: некоторые криптовалюты малой стоимости могут столкнуться с проблемой недостаточной ликвидности
  3. Риск использования левеведера: высокая волатильность криптовалютного рынка увеличивает риск использования леведера
  4. Технические риски: зависимость от стабильности API биржи и качества сетевого подключения
  5. Регулирующие риски: изменения в политике криптовалютного рынка могут повлиять на реализацию стратегии

Направление оптимизации стратегии

  1. Самостоятельная адаптация к волатильности: введение параметров динамической корректировки для показателей волатильности, характерных для криптовалютного рынка
  2. Многовалютная кооперация: разработка логики многовалютных сделок для дифференциации рисков в одновалютной валюте
  3. Фильтрация настроений на рынке: интегрированный индикатор настроений на криптовалютном рынке, оптимизация времени входа
  4. Оптимизация затрат на транзакции: снижение затрат с помощью интеллектуального маршрутизации и выбора биржи
  5. Система предупреждения риска: создание системы предупреждения, основанной на необычных рыночных колебаниях

Подвести итог

Стратегия предоставляет полное автоматизированное решение для торговли криптовалютами с помощью инновационных методов DCA и динамического управления рисками. Хотя криптовалютный рынок представляет собой высокий риск, благодаря тщательно разработанным механизмам управления рисками и оптимизации рыночной адаптации стратегия может сохранять стабильность в большинстве рыночных условий. Будущие оптимизации будут сосредоточены на повышении адаптации стратегии к особенностям криптовалютного рынка.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2020-08-29 15:00:00
end: 2025-02-18 17:22:45
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"TRB_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Autotrade.it DCA', overlay=true, pyramiding=999, default_qty_type=strategy.cash, initial_capital=10000, commission_value=0.02)

// Date Ranges
from_month = 1
from_day = 1
from_year = 2021
to_month = 1
to_day = 1
to_year = 9999
start = timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00)  // backtest start window
finish = timestamp(to_year, to_month, to_day, 23, 59)  // backtest finish window
window = time >= start and time <= finish ? true : false  // create function "within window of time"

source_type = 'OHLC4'
source_function(type) =>
    if type == 'Close'
        close
    else if type == 'Open'
        open
    else if type == 'High'
        high
    else if type == 'Low'
        low
    else if type == 'HL2'
        hl2
    else if type == 'HL3'
        hlc3
    else if type == 'OHLC4'
        ohlc4
    else if type == 'Median Body'
        (open + close) / 2
    else if type == 'Weighted Close'
        (high + low + 2 * close) / 4
    else if type == 'Trend Biased'
        close > open ? (high + close) / 2 : (low + close) / 2
    else if type == 'Trend Biased Extreme'
        close > open ? high : low
truncate(number, decimals) =>
    factor = math.pow(10, decimals)
    int(number * factor) / factor
// Strategy Inputs
price_deviation = input.float(1.0, title='Price deviation to open safety orders (%)', minval=0.0) / 100
take_profit = 1.0 / 100
base_order = 10.0
safe_order = 10.0
safe_order_volume_scale = 1.1
safe_order_step_scale = 1.1
max_safe_order = 30

var current_so = 0
var initial_order = 0.0
var previous_high_value = 0.0
var original_ttp_value = 0.0
// Calculate our key levels
take_profit_level = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit)
startTrade = input.int(defval=1, title='Trade Start')
margin = input.float(title='Margin', defval=1, step=1, tooltip='USDT')
leverage = input.int(title='Leverage', defval=50, tooltip='it only used on futures trade')
multi = 1.125
var float multiplier = 1
symbol = str.replace_all(syminfo.ticker, '.P', '')
var float totalMargin = 0.0
var bool isTrade =false
var float totalPrice = 0.0
var int totalTrade = 0
var float totalQtys = 0
var float sellPrice = 0
var float sellQty = 0


// // First Position
if strategy.position_size == 0 and window and source_function(source_type) > 0 and previous_high_value == 0.0
    strategy.entry('No Position', strategy.long, qty=base_order / source_function(source_type))
    initial_order := source_function(source_type)
    current_so := 1
    previous_high_value := 0.0
    original_ttp_value := 0
    original_ttp_value

threshold = 0.0
if safe_order_step_scale == 1.0
    threshold := initial_order - initial_order * price_deviation * safe_order_step_scale * current_so
    threshold
else
    threshold := initial_order - initial_order * ((price_deviation * math.pow(safe_order_step_scale, current_so) - price_deviation) / (safe_order_step_scale - 1))
    threshold

// Average Down
if current_so > 0 and source_function(source_type) <= threshold and current_so <= max_safe_order and previous_high_value == 0.0
    if(startTrade<=current_so)
        margin := math.round(margin * multiplier * 100) / 100
        multiplier *= multi
        totalMargin += margin
        avePrice = (totalPrice/totalTrade)
        qty = margin*leverage/close
        isTrade := true
        totalPrice+=close
        totalTrade+=1
        totalQtys+=qty
        alert('{"category": "linear", "mode": 3, "tradeMode": 0, "symbol": "' + str.tostring(symbol) + '", "leverage": "' + str.tostring(leverage) + '", "side": "Buy", "orderType": "Market", "marketUnit": "quoteCoin", "qty": "' + str.tostring(margin) + '", "reduceOnly": false, "positionIdx": 1 }')
        strategy.entry('Trade # ' + str.tostring(current_so) +"---Margin: $" + str.tostring(margin), direction=strategy.long, qty=safe_order * math.pow(safe_order_volume_scale, current_so - 1) / source_function(source_type))
    else
        strategy.entry('Trade # ' + str.tostring(current_so) +" No position", direction=strategy.long, qty=safe_order * math.pow(safe_order_volume_scale, current_so - 1) / source_function(source_type))
    current_so += 1
    current_so


// Take Profit!
if take_profit_level <= source_function(source_type) and strategy.position_size > 0 or previous_high_value > 0.0
    if(isTrade)
        avePrice = totalMargin * leverage / totalQtys * 1.002  // Include fee directly
        percentGain = math.round((close - avePrice) / avePrice * 100 * 100) / 100
        gain = math.round(percentGain * leverage * totalMargin / 100 * 100) / 100
        isTrade := false
        sellPrice := avePrice*0.95
        sellQty := totalMargin * leverage/sellPrice
        loop = current_so-1
        testQty = sellQty/loop
        strategy.close_all(comment= "Take Profit: $" + str.tostring(gain))
        alert('{"category": "linear", "mode": 3, "tradeMode": 0, "symbol": "' + str.tostring(symbol) + '", "leverage": "' + str.tostring(testQty) + '", "side": "Sell", "orderType": "Market", "marketUnit": "baseCoin", "qty": "' + str.tostring(sellQty) + '", "reduceOnly": true, "positionIdx": 1, "loop": "' + str.tostring(loop) + '" }')
                    
    else
        strategy.close_all(comment='No Position')
    current_so := 0
    previous_high_value := 0
    original_ttp_value := 0
    multiplier:=1
    totalMargin:=0.0
    totalPrice:=0
    totalTrade:=0
    totalQtys:=0