এই কৌশলটি একটি পূর্বনির্ধারিত মূল্য পরিসীমা মধ্যে ক্রয় এবং বিক্রয় অর্ডার স্থাপন করতে মহাসাগর তত্ত্বের গ্রিড ট্রেডিং পদ্ধতি ব্যবহার করে। কৌশলটি গ্রিড মূল্য পরিসীমা স্বয়ংক্রিয় হিসাব এবং গ্রিড লাইন অভিন্ন বিতরণ বৈশিষ্ট্য, যা কার্যকরভাবে ঝুঁকি পরিচালনা করতে সাহায্য করে।
কৌশলটি প্রথমে ব্যবহারকারীর পছন্দ বা ডিফল্ট সেটিংসের উপর ভিত্তি করে মূল্য গ্রিডের উপরের এবং নীচের সীমা গণনা করে। গণনার দুটি উপায় রয়েছেঃ ব্যাকটেস্টিং সময়ের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন দাম পাওয়া, বা একটি সময়সীমার উপর চলমান গড় গণনা করা। তারপরে গ্রিড লাইনগুলি ব্যবহারকারীর দ্বারা সেট করা গ্রিডের সংখ্যা অনুসারে অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়।
ট্রেডিং সিগন্যালগুলি মূল্য এবং গ্রিড লাইনের মধ্যে সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে উত্পন্ন হয়। যখন মূল্য একটি গ্রিড লাইনের নীচে থাকে, তখন একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে গ্রিড লাইনের মূল্যে একটি দীর্ঘ অবস্থান খোলা হয়; যখন মূল্য একটি গ্রিড লাইনের উপরে যায়, তখন অবস্থানটি নীচের গ্রিড লাইনে বন্ধ হয়। গ্রিডের মধ্যে দামের ওঠানামা হওয়ার সাথে সাথে লাভ অর্জনের জন্য অবস্থানগুলি সেই অনুযায়ী পরিবর্তিত হয়।
বিশেষত, কৌশলটি একটি গ্রিড লাইন মূল্য অ্যারে এবং একটি বুল অ্যারে বজায় রাখে যা প্রতিটি লাইনে অর্ডার দেওয়া হয় কিনা তা নির্দেশ করে। যখন কোনও অর্ডার ছাড়াই মূল্য একটি লাইনের নীচে থাকে, তখন লাইনে লং পজিশন খোলা হয়; যখন দাম একটি লাইনের উপরে থাকে যখন নীচের লাইনে অর্ডার বিদ্যমান থাকে, তখন অবস্থানগুলি নীচের লাইনে বন্ধ হয়। গ্রিড ট্রেডিং এইভাবে বাস্তবায়িত হয়।
গ্রিড পরিসীমা স্বয়ংক্রিয়ভাবে গণনা করা হয়, ম্যানুয়াল সেটিং অসুবিধা এড়ানো। বিভিন্ন গণনার বিকল্প উপলব্ধ।
ঘন গ্রিডের কারণে ওভারট্রেডিং এড়াতে গ্রিড লাইনগুলি সমানভাবে বিতরণ করা হয়। গ্রিডের সংখ্যা সামঞ্জস্য করা যায়।
গ্রিড ট্রেডিং পদ্ধতি কার্যকরভাবে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। যতক্ষণ গ্রিডের মধ্যে দামের ওঠানামা থাকে ততক্ষণ মুনাফা অর্জন করা যায়।
দামের দিকনির্দেশনা নেই, পরিসীমা-বদ্ধ বাজারের জন্য উপযুক্ত।
বিভিন্ন ট্রেডিং ইনস্ট্রুমেন্টের জন্য কমিশন এবং পজিশনের আকারের সেটিংস কাস্টমাইজ করা যায়।
গ্রিডের রেখাগুলির ভিজ্যুয়ালাইজেশন ট্রেডিং পরিস্থিতি বুঝতে সাহায্য করে।
দামের ঝুঁকিঃ গ্রিডের উপরের বা নীচের সীমা অতিক্রম করলে আরও বেশি ক্ষতি হতে পারে।
অত্যধিক নেট স্পেস ঝুঁকি। খুব আলগা গ্রিডগুলি সহজেই লাভ করতে পারে না যখন খুব সংকীর্ণ ব্যয় বৃদ্ধি করে। ভারসাম্য প্রয়োজন।
দীর্ঘায়িত হোল্ডিং ঝুঁকি দীর্ঘায়িত হোল্ডিং লাভকে কঠিন করে তোলে কিন্তু খরচ বাড়ায়।
অনুপযুক্ত প্যারামিটার সেটিং ঝুঁকিঃ ব্যাকটেস্টিং সময় বা চলমান গড় সময় গ্রিড ব্যাপ্তি গণনা প্রভাবিত করতে পারে যদি অনুপযুক্তভাবে সেট করা হয়।
সিস্টেমিক বাজার ঝুঁকিঃ দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতাযুক্ত বাজারগুলির পরিবর্তে পরিসীমা-সীমাবদ্ধ বাজারগুলির জন্য আরও উপযুক্ত।
গ্রিড প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন। গ্রিডের সংখ্যা, লুকব্যাক সময়কাল ইত্যাদি অপ্টিমাইজ করার জন্য বাজারের পরিস্থিতি, ব্যয় ইত্যাদি ব্যাপকভাবে বিবেচনা করুন।
গতিশীল গ্রিড পরিসীমা সমন্বয় প্রবর্তন করুন। যখন বাজারের উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন ঘটে তখন গ্রিড পরিসীমা সামঞ্জস্য করুন।
স্টপ লস প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করুন। ক্ষতি সীমাবদ্ধ করার জন্য সঠিক স্টপ লস লাইন সেট করুন। গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
অন্য সূচক ব্যবহার করে ফিল্টার যোগ করুন। যেমন বোলিংজার ব্যান্ড, প্রবণতা সূচক ইত্যাদি অনুপযুক্ত ট্রেডিং এড়াতে।
মূলধন ব্যবহারের দক্ষতা বৃদ্ধি করা। স্থিতিশীল সময়ের মধ্যে ট্রেডিং কমাতে অস্থিরতা বিশ্লেষণ চালু করা।
কৌশলটি গ্রিড ট্রেডিং নীতিগুলিকে কাজে লাগিয়ে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রিত পরিসীমা ট্রেডিং উপলব্ধি করে। স্বয়ংক্রিয় গ্রিড গণনা এবং অভিন্ন বিতরণ পরামিতি টিউনিংয়ের মাধ্যমে বিভিন্ন বাজারের জন্য উপযুক্ত সুবিধা সরবরাহ করে। ঝুঁকিগুলি সীমিত এবং পরিচালনা করা সহজ। তবে, সীমাবদ্ধতা রয়েছে এবং বিকশিত বাজারের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য ধারাবাহিক উন্নতি প্রয়োজন। সামগ্রিকভাবে, কৌশলটি গ্রিড ট্রেডিং বাস্তবায়নের জন্য একটি মানসম্মত এবং পরামিতিগত পদ্ধতি সরবরাহ করে।
/*backtest
start: 2023-09-12 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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
strategy.initial_capital = 50000
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
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)