Chiến lược giao dịch lưới điện thông minh thích ứng


Ngày tạo: 2024-01-16 14:51:48 sửa đổi lần cuối: 2024-01-16 14:51:48
sao chép: 1 Số nhấp chuột: 985
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược giao dịch lưới điện thông minh thích ứng

Tổng quan

Chiến lược này là một chiến lược giao dịch lưới thông minh tự điều chỉnh dựa trên nền tảng TradingView, được viết bằng cách sử dụng Pine Script v4. Nó được bao phủ trên bảng giá và tạo ra một lưới trong phạm vi được chỉ định để tạo ra tín hiệu mua và bán.

Nguyên tắc chiến lược

Chức năng quan trọng

  1. Bức hình kim tự tháp và quản lý tài chính:

    • Trong khi đó, người dùng Facebook của ông đã có thể sử dụng một số ứng dụng khác để tạo ra một trang web.
    • Các nhà đầu tư có thể sử dụng các chiến lược dựa trên tiền mặt để quản lý quy mô vị thế của mình.
    • Đối với mục đích mô phỏng, vốn ban đầu là 100 đô la, sau đó là 100 đô la.
    • Mỗi giao dịch được tính phí 0.1%.
  2. Phạm vi lưới:

    • Người dùng có thể lựa chọn sử dụng phạm vi tính toán tự động hoặc thiết lập giới hạn trên và dưới của lưới bằng tay.
    • Phạm vi tự động có thể được lấy từ các điểm cao và thấp gần đây hoặc từ đường trung bình di chuyển đơn giản (SMA).
    • Người dùng có thể xác định chu kỳ xem lại để tính toán phạm vi và điều chỉnh độ lệch để mở rộng hoặc thu hẹp phạm vi.
  3. Dòng lưới:

    • Chính sách này cho phép một số lượng đường lưới có thể tùy chỉnh trong phạm vi, khuyến cáo là từ 3 đến 15, và các đường lưới có thể được thay đổi theo từng phạm vi.
    • Dòng lưới được phân chia đều giữa giới hạn trên và dưới.

Chiến lược Logic

  • Tiếp theo, bạn có thể tham gia vào:

    • Khi giá giảm xuống đường lưới và không có lệnh chưa thanh toán liên quan đến đường lưới, kịch bản sẽ mua xuống, sau đó sẽ trả lại.
    • Số lượng mỗi lần mua được tính dựa trên số tiền ban đầu chia cho số lượng dây lưới và điều chỉnh theo giá hiện tại.
  • Cung cấp và rút tiền:

    • Một tín hiệu bán sẽ được kích hoạt khi giá tăng vượt qua đường lưới cao hơn và có lệnh chưa thanh toán liên quan đến đường lưới thấp hơn tiếp theo.
  • Mạng tự điều chỉnh:

    • Nếu sử dụng phạm vi tự động, lưới sẽ thích ứng với điều kiện thị trường thay đổi bằng cách tính lại giới hạn trên và thấp và điều chỉnh cho phù hợp.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này tích hợp các ưu điểm của giao dịch lưới có hệ thống và hiệu quả. Cho phép bổ sung và sử dụng quản lý vốn, có thể kiểm soát rủi ro một cách hiệu quả; lưới tự động thích nghi với thị trường, áp dụng cho các tình huống khác nhau; các tham số có thể được điều chỉnh để phù hợp với phong cách giao dịch khác nhau.

Phân tích rủi ro

Giá phá vỡ giới hạn dưới trên lưới có thể gây ra tổn thất lớn. Các tham số nên được điều chỉnh thích hợp, hoặc kết hợp với dừng để kiểm soát rủi ro. Ngoài ra, giao dịch quá thường xuyên sẽ làm tăng phí giao dịch.

Hướng tối ưu hóa

Có thể xem xét kết hợp các tín hiệu lọc chỉ số xu hướng hoặc các tham số lưới tối ưu hóa, hoặc có thể ngăn chặn rủi ro của tình trạng cực đoan bằng cách dừng lỗ.

Tóm tắt

Chiến lược này tạo ra các điểm mua và bán một cách có hệ thống và quản lý các vị trí, có thể thích ứng với các sở thích khác nhau thông qua điều chỉnh các tham số. Nó kết hợp hữu cơ tính thường xuyên của giao dịch lưới với sự linh hoạt của giao dịch xu hướng, làm giảm độ khó hoạt động và có một số tính khả thi.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 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)