متحرک گرڈ تجارتی حکمت عملی پر مبنی


تخلیق کی تاریخ: 2024-01-23 10:53:05 آخر میں ترمیم کریں: 2024-01-23 10:53:05
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 832
1
پر توجہ دیں
1617
پیروکار

متحرک گرڈ تجارتی حکمت عملی پر مبنی

جائزہ

اس حکمت عملی کے ذریعے قیمتوں کی حدود میں متعدد متوازی خرید و فروخت کے احکامات ترتیب دے کر گرڈ ٹریڈنگ کا احساس کیا جاتا ہے ، جس سے مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے مطابق گرڈ کے حلقوں اور لائنوں کو ایڈجسٹ کیا جاتا ہے ، جس سے منافع ہوتا ہے۔

حکمت عملی کا اصول

  1. گرڈ کے اوپر اور نیچے کی حد کو دستی طور پر مقرر کیا جاسکتا ہے یا حالیہ وقت کی اعلی اور کم قیمتوں پر مبنی خود کار طریقے سے حساب کتاب کیا جاسکتا ہے۔
  2. گرڈ کی تعداد کی بنیاد پر گرڈ کے فاصلے کی چوڑائی کا حساب لگائیں۔
  3. قیمتوں کی صفوں کی ایک مساوی تعداد میں گرڈ لائن پیدا کریں۔
  4. جب قیمت کسی گرڈ لائن سے کم ہو تو اس لائن کے نیچے زیادہ آرڈر کھلتا ہے۔ جب قیمت کسی گرڈ لائن سے زیادہ ہو تو اس لائن کے اوپر خالی آرڈر۔
  5. متحرک طور پر گرڈ کے اوپر اور نیچے کی حد کو ایڈجسٹ کریں ، گرڈ کی چوڑائی اور گرڈ لائن کی قیمتیں ، تاکہ یہ مارکیٹ میں تبدیلیوں کے مطابق ہو۔

طاقت کا تجزیہ

  1. ایک طرفہ رجحانات کے بغیر ، افقی اور اتار چڑھاؤ والے بازاروں میں مستحکم منافع حاصل کیا جاسکتا ہے۔
  2. دستی ترتیب کی حمایت بھی خود کار طریقے سے حساب گرڈ کے فاصلے کی حمایت کرتا ہے، لچکدار
  3. آپ کو زیادہ سے زیادہ آمدنی حاصل کرنے کے لئے آپ کو گرڈ کی تعداد، گرڈ کی چوڑائی اور کمیشن کی مقدار کو ایڈجسٹ کرنا ہوگا.
  4. بلٹ میں پوزیشن کنٹرول، خطرے کو کنٹرول کرنے کے لئے.
  5. متحرک طور پر گرڈ کی حد کو ایڈجسٹ کرنے کی حمایت کرتا ہے تاکہ حکمت عملی کو زیادہ قابل اطلاق بنایا جاسکے

خطرے کا تجزیہ

  1. اس کے علاوہ ، یہ بھی کہا گیا ہے کہ اس طرح کے بڑے پیمانے پر رجحانات کے ساتھ ، بڑے پیمانے پر نقصانات ہوسکتے ہیں۔
  2. غیر منصفانہ گرڈ کی تعداد اور پوزیشن کی ترتیب خطرے کو بڑھا سکتی ہے.
  3. خود کار طریقے سے شمار شدہ گرڈ کے فاصلے انتہائی حالات میں غلط ہو سکتے ہیں۔

خطرے کا حل:

  1. گرڈ پیرامیٹرز کو بہتر بنائیں ، مجموعی پوزیشن پر سخت کنٹرول کریں۔
  2. اس سے پہلے کہ کوئی بڑا واقعہ رونما ہو، اس حکمت عملی کو بند کریں۔
  3. رجحانات کے اشارے کے ساتھ مل کر مارکیٹ کی صورتحال کا اندازہ لگائیں ، اور اگر ضروری ہو تو حکمت عملی کو بند کردیں۔

اصلاح کی سمت

  1. مارکیٹ کی خصوصیات اور فنڈز کے سائز کے ساتھ مل کر گرڈ کی بہترین تعداد کا انتخاب کریں۔
  2. مختلف ٹائم پیکیج کو بہتر بنانے کے لئے گرڈ خود کار طریقے سے حساب کے پیرامیٹرز کی جانچ پڑتال کریں.
  3. زیادہ مستحکم آمدنی حاصل کرنے کے لئے کمیشن کی مقدار کے حساب کتاب کو بہتر بنائیں۔
  4. دوسرے اشارے کے ساتھ مل کر بڑے پیمانے پر حالات کا اندازہ لگائیں ، حکمت عملی کو بند کرنے کی شرائط طے کریں۔

خلاصہ کریں۔

اس متحرک گرڈ ٹریڈنگ حکمت عملی نے متحرک طور پر گرڈ کے بینڈ پیرامیٹرز کو مارکیٹ میں تبدیلیوں کے مطابق ڈھال لیا ، جس سے کراس ڈسک اور اتار چڑھاؤ ڈسک میں منافع حاصل کیا جاسکتا ہے۔ جبکہ مناسب پوزیشن کنٹرول کو ترتیب دینے سے خطرے پر قابو پایا جاسکتا ہے۔ گرڈ پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور رجحان کے فیصلے کے اشارے کے ساتھ مل کر حکمت عملی کی استحکام کو مزید بڑھا سکتا ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*backtest
start: 2023-12-23 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("sarasa srinivasa kumar", 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="(Auto) 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="(Auto) 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)