1. বর্গক্ষেত্র
2. গ্রিড কৌশল অনুসরণকারী প্রবণতা

গ্রিড কৌশল অনুসরণকারী প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-০৮ ১২ঃ৫ঃ১৭
ট্যাগঃ

---

---

/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © zxcvbnm3260

//@version=5
strategy("grid strategy long", overlay=true)


// 版本更新记录：
// v1.0 2021/11/09 只做多、不做空，选择大趋势向上的时间段。网格大小默认为1倍ATR，往下1、2、3个网格吃单，第5个网格止损。空仓时到达往上一个网格则网格整体抬升。（Only go long, not short, choose a time period when the general trend is up. The default grid size is 1x ATR, the next one, two, and three grids will take orders, and the fifth grid will stop loss. When the empty position reaches the upper grid, the grid as a whole rises.）


X_ATR = input.float(title='网格大小是多少倍ATR？', defval = 1)


// 1.基础变量
ema169 = ta.ema(close, 169)
ema144 = ta.ema(close, 144)
ema12 = ta.ema(close, 12)

ema576 = ta.ema(close, 576)
ema676 = ta.ema(close, 676)

plot(ema169, color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2)
// plot(ema144, color=color.orange)
plot(ema12,  color=color.blue)
// plot(ema676, color=color.orange, linewidth=1)

mtr = math.max(high - low, math.abs(close[1] - high), math.abs(close[1] - low))
atr = ta.ema(mtr, 30)

is_0930 = hour(time, 'GMT-4') == 9  and minute(time, 'GMT-4') == 30
is_1500 = hour(time, 'GMT-4') == 15 and minute(time, 'GMT-4') == 00
is_1530 = hour(time, 'GMT-4') == 15 and minute(time, 'GMT-4') == 30

is_yangxian = close>open
is_yinxian = close<open

// 2.基本趋势标记

big_trend  = ema12 >= ema169 ? 1 : 0
big_trend2 = ema12 <= ema169 ? 1 : 0

// 背景的变色处理：
bgcolor(big_trend == 1 ? color.new(color.green, 90) : color.new(color.red, 90) )

// 3.网格点位初始化

grid_size = atr * X_ATR // 网格大小
        
price_entry1 = open - grid_size*1
price_entry2 = open - grid_size*2
price_entry3 = open - grid_size*3
price_stop_loss = open - grid_size*5

price_exit1 = price_entry1 + grid_size*1
price_exit2 = price_entry2 + grid_size*1
price_exit3 = price_entry3 + grid_size*1

qty1 = int(1000/price_entry1)
qty2 = int(1000/price_entry2)
qty3 = int(1000/price_entry3)


// 标出各种点位
slm_lines_time(time, price_entry1, price_entry2, price_entry3, price_stop_loss, price_exit1)=>
    time2 = time + 1000*3600*24*5
    line.new(time, price_stop_loss, time2, price_stop_loss, color=color.red, xloc = xloc.bar_time, width=2)  // 止损位
    line.new(time, price_entry1, time2, price_entry1, color=color.green, xloc = xloc.bar_time)  // 
    line.new(time, price_entry2, time2, price_entry2, color=color.green, xloc = xloc.bar_time)  // 
    line.new(time, price_entry3, time2, price_entry3, color=color.green, xloc = xloc.bar_time)  // 
    line.new(time, price_exit1,  time2, price_exit1,  color=color.green, xloc = xloc.bar_time, width=2)  // 

slm_lines(time, price_entry1, price_entry2, price_entry3, price_stop_loss, price_exit1)=>
    line.new(bar_index, price_stop_loss, bar_index[5], price_stop_loss, color=color.red, xloc = xloc.bar_index, width=2)  // 止损位
    line.new(bar_index, price_entry1, bar_index[5], price_entry1, color=color.green, xloc = xloc.bar_index)  // 
    line.new(bar_index, price_entry2, bar_index[5], price_entry2, color=color.green, xloc = xloc.bar_index)  // 
    line.new(bar_index, price_entry3, bar_index[5], price_entry3, color=color.green, xloc = xloc.bar_index)  // 
    line.new(bar_index, price_exit1,  bar_index[5], price_exit1,  color=color.green, xloc = xloc.bar_index, width=2)  // 


// 4.网格点位更新和下单

is_entry0 = big_trend==1 and year>=2020

var is_entry = false

// 未进场时：
if is_entry0 and not is_entry
    is_entry := true
    
    grid_size := atr * X_ATR // 网格大小
    
    price_entry1 := close - grid_size*1
    price_entry2 := close - grid_size*2
    price_entry3 := close - grid_size*3
    price_stop_loss := close - grid_size*5
    
    price_exit1 := price_entry1 + grid_size*1
    price_exit2 := price_entry2 + grid_size*1
    price_exit3 := price_entry3 + grid_size*1
    
    qty1 := int(1000/price_entry1)
    qty2 := int(1000/price_entry2)
    qty3 := int(1000/price_entry3)
    
    // slm_lines(time, price_entry1, price_entry2, price_entry3, price_stop_loss, price_exit1)
    
    strategy.entry("open1", strategy.long, qty1, limit = price_entry1)
    strategy.entry("open2", strategy.long, qty2, limit = price_entry2)
    strategy.entry("open3", strategy.long, qty3, limit = price_entry3)
    
    strategy.exit("close1", qty = qty1, limit = price_exit1, stop = price_stop_loss)
    strategy.exit("close2", qty = qty2, limit = price_exit2, stop = price_stop_loss)
    strategy.exit("close3", qty = qty3, limit = price_exit3, stop = price_stop_loss)

// 已进场的各类情况

// 1.止损
if is_entry and close <= price_stop_loss
    strategy.close_all()
    is_entry := false

// 2.网格抬升
if is_entry and close >= price_exit1
    is_entry := false
        

---

• ক্রিপ্টো বুল রান ট্র্যাকিং কৌশল
• সুপারট্রেন্ড গ্লোভিং কৌশল
• ADX-ভিত্তিক এক ঘণ্টার TENKAN KIJUN ক্রস ট্রেন্ড ট্র্যাকিং কৌশল
• এমএসিডি মুভিং এভারেজ বুল বিয়ার রূপান্তর কৌশল
• চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল
• মূল্য চ্যানেল এবং এমএসিডি ভিত্তিক মাল্টি টাইমফ্রেম ট্রেডিং কৌশল
• দ্বিপদী চলমান গড় প্রবণতা কৌশল
• চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল
• ট্রেন্ড এবং চলমান গড় ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে মাল্টি-ফাংশনাল অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশল
• মুভিং এভারেজ বোলিংজার ব্যান্ডস ব্রেকআউট কৌশল
• বিপরীতমুখী এবং ভবিষ্যতের সীমাবদ্ধতা সংহতকারী পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল
• বোলিংজার ব্যান্ড এবং হুল সূচকের মধ্যে ক্রসিং কৌশল
• টর্টল ব্রেকআউট ড্রডাউন অ্যাডাপ্টিভ ট্রেডিং কৌশল
• RSI ট্রেন্ড ট্রেজিং স্টপ লস সহ কৌশল অনুসরণ করে
• বিপরীত গতিশীল পিভট পয়েন্ট এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং গড় কৌশল
• কেএনএন-ভিত্তিক ট্রেন্ড অনুসরণকারী কৌশল
• এসএমএ, ইএমএ এবং ভলিউমের উপর ভিত্তি করে সহজ গতির কৌশল
• ডনচিয়ান চ্যানেলস ব্রেকআউট কোন্টিটিভেটিভ ট্রেডিং কৌশল
• N ধারাবাহিক উচ্চতর বন্ধ ব্রেকআউট কৌশল
• স্মার্ট কোন্টিটেটিভ বটম রিভার্সাল ট্রেডিং কৌশল