রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

একটি দীর্ঘ-স্বল্প অভিযোজিত গতিশীল গ্রিড কৌশল ভিত্তিক

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০৩-১৯ 14:19:12
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

এটি পাইন স্ক্রিপ্টের উপর ভিত্তি করে একটি দীর্ঘ-স্বল্প অভিযোজনশীল গতিশীল গ্রিড ট্রেডিং কৌশল। এই কৌশলটির মূল ধারণাটি হ'ল সাম্প্রতিক মূল্যের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন বা একটি সাধারণ চলমান গড়ের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি গ্রিডের উপরের এবং নীচের সীমা গণনা করা এবং তারপরে এই ব্যাপ্তিটি একাধিক গ্রিড লাইনে সমানভাবে ভাগ করা। যখন দাম একটি নির্দিষ্ট গ্রিড লাইনে পৌঁছে যায়, এটি একটি দীর্ঘ অবস্থান খুলবে বা সেই স্তরে একটি অবস্থান বন্ধ করবে। এইভাবে, কৌশলটি দামের বিস্তার ক্যাপচার করতে একটি ব্যাপ্তি বাজারে ক্রমাগত অবস্থান খুলতে এবং বন্ধ করতে পারে। একই সময়ে, গতিশীলভাবে গ্রিডের সীমানা সামঞ্জস্য করে, এটি বিভিন্ন বাজারের প্রবণতার সাথেও খাপ খাইয়ে নিতে পারে।

কৌশলগত নীতি

গ্রিডের সীমানা গণনা করুন। ব্যবহারকারীর পছন্দের ভিত্তিতে, সীমানাগুলি সাম্প্রতিক এন মোমবাতিগুলির সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন পয়েন্টগুলি থেকে গণনা করা যেতে পারে, একটি শতাংশ দ্বারা পরিসীমা প্রসারিত বা সংকীর্ণ করার বিকল্প সহ; অথবা তারা সাম্প্রতিক এন মোমবাতিগুলির বন্ধ মূল্যের সহজ চলমান গড়ের উপর ভিত্তি করে, আপ এবং ডাউন বিচ্যুতি অনুপাত সেট করার বিকল্প সহ।
গ্রিড লাইন অ্যারে তৈরি করুন। গ্রিড লাইনের সেট সংখ্যা অনুযায়ী, গ্রিড লাইন দামের একটি অ্যারে তৈরি করতে গ্রিড পরিসীমা সমানভাবে ভাগ করুন।
এন্ট্রি/অ্যাড পজিশন। গ্রিড লাইনগুলি নীচে থেকে উপরে অতিক্রম করুন। যদি বর্তমান বন্ধের মূল্য গ্রিড লাইনের দামের চেয়ে কম হয় এবং সেই গ্রিড লাইনে কোনও অবস্থান না থাকে তবে সেই স্তরে একটি দীর্ঘ অবস্থান খুলুন। এইভাবে, যখন দাম উচ্চতর গ্রিড লাইনে পৌঁছে যায়, এটি অবস্থানগুলি যুক্ত করতে থাকবে।
Exit/Reduce position. গ্রিড লাইনগুলিকে উপরে থেকে নীচে অতিক্রম করুন। যদি বর্তমান বন্ধের দাম গ্রিড লাইনের দামের চেয়ে বেশি হয় এবং নীচের গ্রিড লাইনে একটি অবস্থান থাকে, তবে নিম্ন গ্রিড লাইনে দীর্ঘ অবস্থানটি বন্ধ করুন। এইভাবে, যখন দাম ফিরে আসে, এটি অবস্থানগুলি হ্রাস করতে থাকবে।
গতিশীল সমন্বয়. যদি গতিশীল গ্রিড ফাংশন নির্বাচন করা হয়, গ্রিডের উপরের এবং নীচের সীমানা এবং গ্রিড লাইন অ্যারে প্রতিটি মোমবাতিতে পুনরায় গণনা করা হবে, যাতে গ্রিডটি বাজার পরিবর্তনের সাথে সাথে নিয়মিত অভিযোজিত হতে পারে।

সুবিধা বিশ্লেষণ

শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতা। গ্রিড ট্রেডিং কৌশল উভয় পরিসীমা সীমাবদ্ধ এবং প্রবণতা বাজারে মানিয়ে নিতে পারেন। একটি পরিসীমা সীমাবদ্ধ বাজারে, গ্রিড কৌশল ক্রমাগত মূল্য স্প্রেড উপার্জন করতে পজিশন খুলতে এবং বন্ধ করতে পারেন; একটি প্রবণতা বাজারে, কারণ গ্রিড মূল্য আন্দোলন অনুসরণ করে, এটি প্রবণতা লাভ পেতে একটি নির্দিষ্ট অবস্থান বজায় রাখতে পারেন।
নিয়ন্ত্রণযোগ্য ঝুঁকি। প্রতিটি খোলার অবস্থানের আকার গ্রিডের সেট সংখ্যার দ্বারা নির্ধারিত হয়, তাই একক ঝুঁকি এক্সপোজার ছোট এবং নিয়ন্ত্রণযোগ্য। একই সময়ে, উপরের গ্রিড লাইনে পৌঁছানো লাভের জন্য অবস্থানগুলি বন্ধ করবে, এটি একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে সম্ভাব্য ক্ষতিও হিজ করে।
এই কৌশলটি মূলত ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে চলতে পারে, যা দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীল রিটার্নের প্রয়োজন বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত।
নমনীয় পরামিতিঃ ব্যবহারকারীরা কৌশল কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য বাজারের বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী নমনীয়ভাবে গ্রিড লাইন সংখ্যা, গতিশীল গ্রিড পরামিতি ইত্যাদি সেট করতে পারেন।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

ব্ল্যাক সোয়ান ঝুঁকি। একটি চরম বাজার ক্র্যাশের ক্ষেত্রে, যদি দাম সরাসরি সর্বনিম্ন গ্রিড লাইনের নীচে ফাঁক হয়, তবে কৌশলটি সম্পূর্ণরূপে অবস্থান করবে এবং বৃহত্তর ড্রাউনডাউনের মুখোমুখি হবে। এই ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য, হ্রাসের সীমাতে পৌঁছানোর পরে সমস্ত অবস্থান বন্ধ করার জন্য একটি স্টপ-লস শর্ত সেট করা যেতে পারে।
ভুল গ্রিড প্যারামিটার সেটিং। যদি গ্রিড ঘনত্ব খুব বেশি হয় তবে প্রতিটি খোলা এবং বন্ধের স্প্রেড খুব ছোট হবে এবং লেনদেনের ব্যয় বেশিরভাগ লাভকে ক্ষয় করতে পারে। যদি গ্রিড প্রস্থ খুব বড় হয় তবে এককালীন খোলার অনুপাত উচ্চ এবং ঝুঁকি এক্সপোজার বড়। উপযুক্ত গ্রিড প্যারামিটার নির্বাচন করতে অন্তর্নিহিত সম্পদের বৈশিষ্ট্যগুলি সাবধানে মূল্যায়ন করা দরকার।
বেস ঝুঁকি। এই কৌশলটি বর্তমান মূল্যের উপর ভিত্তি করে খোলার এবং বন্ধের শর্তগুলি নির্ধারণ করে। ফিউচারগুলির মতো বাজারে, যদি চুক্তির মূল্য মূল মূল্যের থেকে ব্যাপকভাবে পৃথক হয় তবে প্রকৃত খোলার এবং বন্ধের দাম প্রত্যাশার থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হতে পারে।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

প্রবণতা ফিল্টার যুক্ত করুন। গ্রিড কৌশলগুলি একতরফা প্রবণতা বাজারে ভালভাবে সম্পাদন করে না। প্রবণতা সূচকগুলি ফিল্টার হিসাবে যুক্ত করা যেতে পারে, যেমন কেবলমাত্র গ্রিডটি সক্ষম করা যখন এডিএক্স একটি প্রান্তিকের নীচে থাকে এবং গ্রিডটি বন্ধ করা যখন প্রবণতা সুস্পষ্ট হয়, কেবলমাত্র একতরফা অবস্থানগুলি ধরে রাখে।
সিগন্যাল অপ্টিমাইজেশান। গ্রিডের ভিত্তিতে অন্যান্য সংকেতগুলি ওভারল্যাপ করা যেতে পারে, যেমন গ্রিড + চলমান গড়, অর্থাৎ, খোলার এবং বন্ধ মূলত গ্রিড দ্বারা নির্ধারিত হয়, তবে দাম যখন একটি নির্দিষ্ট চলমান গড় অতিক্রম করে তখনই অবস্থানগুলি খুলুন, অন্যথায় অবস্থানগুলি খুলবেন না। এটি ঘন ঘন খোলার এবং বন্ধের ব্যয় হ্রাস করতে পারে।
অবস্থান ব্যবস্থাপনা। বর্তমানে, কৌশল প্রতিটি গ্রিডের অবস্থান স্থির করা হয়। এটি উপযুক্তভাবে প্রতিটি গ্রিডের অবস্থান হ্রাস করতে সেট করা যেতে পারে যখন দাম বাজারের গড় মূল্য থেকে দূরে থাকে এবং মূলধন ব্যবহারের দক্ষতা উন্নত করতে যখন এটি বাজারের গড় মূল্যের কাছাকাছি হয় তখন অবস্থান বৃদ্ধি করে।
অভিযোজিত গ্রিড ঘনত্ব। দামের অস্থিরতা অনুযায়ী গ্রিড ঘনত্ব গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন। যখন অস্থিরতা বেশি হয়, তখন গ্রিডের সংখ্যা যথাযথভাবে বাড়ানো যায়; যখন অস্থিরতা কম হয়, তখন গ্রিডের সংখ্যা হ্রাস করা যায়। এটি গ্রিডের প্রস্থকে অনুকূল করতে এবং মূলধন ব্যবহার উন্নত করতে পারে।

সংক্ষিপ্তসার

অভিযোজনশীল গতিশীল গ্রিডের মাধ্যমে, এই কৌশলটি প্রায়শই রেঞ্জবন্ড বাজারে মূল্যের স্প্রেড অর্জনের জন্য অবস্থানগুলি খুলতে এবং বন্ধ করতে পারে এবং প্রবণতা লাভ অর্জনের জন্য ট্রেন্ডিং বাজারে এক্সপোজার দিকের একটি নির্দিষ্ট ডিগ্রি বজায় রাখতে পারে। এটি শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতার সাথে একটি মাঝারি থেকে দীর্ঘমেয়াদী পরিমাণগত কৌশল। গ্রিড ট্রিগারিং লজিক এবং অবস্থান পরিচালনার যুক্তিসঙ্গতভাবে সেট করে স্থিতিশীল রিটার্ন অর্জন করা যায়। তবে, চরম বাজার পরিস্থিতি এবং মূল্য ব্যবধানের ঝুঁকিগুলিতে মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন, যা নিয়ন্ত্রণের জন্য উপযুক্ত স্টপ-লস শর্ত নির্ধারণের প্রয়োজন। এছাড়াও, প্যারামিটার সেটিং এবং ঝুঁকি পরিচালনার ক্ষেত্রে আরও অপ্টিমাইজেশনের সুযোগ রয়েছে। প্রবণতা ফিল্টারিং, সুপারপজিশন, সিগন্যাল ম্যানেজমেন্ট, অভিযোজনশীল গ্রিড ঘনত্ব এবং অন্যান্য উপায়ে কৌশলটির দৃust়তা এবং লাভজনকতা উন্নত করা যেতে পারে। সংক্ষেপে, গ্রিডের মৌলিক লজিকের উপর ভিত্তি করে, এই

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jcloyd

//@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

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত