রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

স্ব-নিয়ন্ত্রিত কোয়ান্টাম গ্রিড ট্রেডিং কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-০২ ১৮ঃ০৮ঃ২২
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি অস্থির বাজারের মধ্যে স্থিতিশীল মুনাফা অর্জনের জন্য একটি গতিশীল ট্রেডিং গ্রিড স্থাপন করে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রিড স্পেসিং এবং গ্রিড লাইনের পূর্বনির্ধারিত সংখ্যার উপর ভিত্তি করে উপরের / নীচের সীমা গণনা করে। যখন দাম প্রতিটি গ্রিড লাইনের মধ্য দিয়ে যায়, তখন লং / শর্ট পজিশনগুলি ব্যাচগুলিতে তৈরি করা হবে। মুনাফা নেওয়া হবে যখন দাম আবার মূল গ্রিড লাইনে আঘাত করে। কৌশলটি পরিবর্তিত বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য গ্রিড পরামিতিগুলির ম্যানুয়াল এবং স্বয়ংক্রিয় উভয় সমন্বয়কে সমর্থন করে।

কৌশলগত যুক্তি

  1. ইনপুট পরামিতিগুলির উপর ভিত্তি করে গ্রিডের সীমানা এবং গ্রিড লাইন মূল্য অ্যারে গণনা করুন।

  2. যখন মূল্য সংশ্লিষ্ট অর্ডার ছাড়াই একটি গ্রিড লাইনের নিচে পড়ে, তখন লং অর্ডারগুলি গ্রিড লাইনের মূল্যে স্থাপন করা হবে। যখন মূল্য বিদ্যমান অবস্থানের সাথে পূর্ববর্তী গ্রিড লাইনের (প্রথমটি বাদ দেওয়া) উপরে উঠে যায়, তখন পূর্ববর্তী লাইনের লং অর্ডারগুলি বন্ধ হয়ে যাবে।

  3. যদি স্বয়ংক্রিয় সমন্বয় সক্ষম করা হয়, গ্রিড উপরের / নীচের সীমা, গ্রিড স্পেসিং এবং গ্রিড অ্যারে সাম্প্রতিক মোমবাতি তথ্য উপর ভিত্তি করে পর্যায়ক্রমে পুনরায় গণনা করা হবে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  1. অস্থির বাজারের মধ্যে স্থিতিশীল মুনাফা অর্জন করুন। সামগ্রিক মুনাফা অর্জনের জন্য বিভিন্ন মূল্য স্তরে লং/শর্ট পজিশনগুলি তৈরি এবং বন্ধ করা হয়।

  2. উভয় ম্যানুয়াল এবং স্বয়ংক্রিয় পরামিতি সমন্বয় সমর্থন করে। ম্যানুয়াল সমন্বয় ভাল নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে কিন্তু হস্তক্ষেপ প্রয়োজন। স্বয়ংক্রিয় সমন্বয় কাজের চাপ হ্রাস এবং বাজারের গতিশীল পরিবর্তন মানিয়ে।

  3. গ্রিড লাইনের সর্বাধিক সংখ্যা সীমাবদ্ধ করে সর্বাধিক ক্ষতি সীমাবদ্ধ। যখন মূল্য সমস্ত গ্রিড লাইন ভেঙে দেয়, ঝুঁকিগুলি আটকানো হয়।

  4. ট্রেড প্রতি লাভ/হানি সামঞ্জস্য করতে গ্রিড স্পেসিং টিউন করুন। ছোট স্পেসিং প্রতি ট্রেড এক্সপোজার হ্রাস করে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

  1. গ্রিডের মধ্যে ঘন ঘন দামের ওসিলেশন ক্ষতির কারণ হতে পারে।

  2. পর্যাপ্ত প্রাথমিক মূলধন প্রয়োজন। অপর্যাপ্ত তহবিল পর্যাপ্ত নেট লাইন সমর্থন করতে পারে না।

  3. চরম গ্রিড সংখ্যা লাভের ক্ষতি করে। খুব কম গ্রিড অস্থিরতার পূর্ণ সুবিধা নিতে ব্যর্থ হয় যখন খুব বেশি গ্রিড প্রতি বাণিজ্যে ন্যূনতম লাভের দিকে পরিচালিত করে। সর্বোত্তম সেটিংস নির্ধারণের জন্য ব্যাপক পরীক্ষার প্রয়োজন।

  4. স্বয়ংক্রিয় সমন্বয় হ'ল দামের ম্যানিপুলেশন ঝুঁকি। সাম্প্রতিক মোমবাতিগুলির উপর নির্ভর করে যা স্বল্পমেয়াদী মূল্য ক্রিয়াকলাপ দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে।

অপ্টিমাইজেশন

  1. প্রতি দিকের নিচে ঝুঁকি আরও সীমাবদ্ধ করার জন্য স্টপ লস লজিক যেমন ট্রেলিং স্টপ লস প্রবর্তন করুন।

  2. মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে গ্রিড প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করুন। বাজারের পরিস্থিতিতে বিভিন্ন প্যারামিটার পরীক্ষা করুন এবং সর্বোত্তম, অভিযোজনযোগ্য প্যারামিটার পেতে এমএল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিন।

  3. অতিরিক্ত প্রযুক্তিগত সূচক অন্তর্ভুক্ত করুন। গ্রিড পরিমাণ এবং পরামিতি টিউনিং গাইড করার জন্য MACD এবং RSI এর মতো সূচকগুলির সাথে বর্তমান প্রবণতা শক্তি মূল্যায়ন করুন।

  4. সর্বাধিক অনুমোদিত ড্রাউন শতাংশ নির্ধারণ করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ উন্নত করুন। আরও ক্ষতি রোধ করতে যখন প্রান্তিক সীমা লঙ্ঘন করা হয় তখন কৌশলটি অক্ষম করুন।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি অস্থির বাজারগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করে এবং গতিশীল গ্রিড ট্রেডিং ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে স্থিতিশীল মুনাফা অর্জন করে যা প্যারামিটার নমনীয়তা এবং অপারেশন সহজতা উভয়ই সরবরাহ করে। ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ এবং স্বয়ংক্রিয় প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের আরও উন্নতির সাথে এটি বাজারের ওঠানামা থেকে স্থায়ী মুনাফা তৈরির জন্য একটি আদর্শ মডেল হয়ে উঠতে পারে।


/*backtest
start: 2024-01-02 00:00:00
end: 2024-02-01 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

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)



আরো