রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...
  1. বর্গক্ষেত্র
  2. ডায়নামিক গ্রিড পজিশন সাইজিং কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা

ডায়নামিক গ্রিড পজিশন সাইজিং কৌশল অনুসরণ করে প্রবণতা

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-১২-১২ ১১ঃ১৯ঃ১৭
ট্যাগঃটিটিএমইএমএগ্রিডDCAএটিআরএসএমএ

Trend Following Dynamic Grid Position Sizing Strategy

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি টিটিএম সূচকের উপর ভিত্তি করে একটি গতিশীল গ্রিড ট্রেডিং সিস্টেম, যা উচ্চ এবং নিম্নের এক্সপোনেন্সিয়াল চলমান গড় (ইএমএ) গণনা করে বাজারের প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে এবং গতিশীলভাবে আপডেট হওয়া বেস মূল্যের চারপাশে একটি গ্রিড ট্রেডিং সিস্টেম স্থাপন করে। গ্রিডের দিক এবং মূল্যের স্তরগুলি প্রবণতা অনুসারে সামঞ্জস্য করে, যখন দাম পূর্বনির্ধারিত গ্রিডের স্তরগুলি অতিক্রম করে, তখন প্রতিটি বাণিজ্য অ্যাকাউন্টের মূলধনের একটি নির্দিষ্ট শতাংশ ঝুঁকিপূর্ণ।

কৌশলগত নীতি

মূল যুক্তিটি নিম্নলিখিত ধাপগুলির মাধ্যমে বাস্তবায়িত TTM রাষ্ট্র গণনাতে রয়েছেঃ 1. ttmPeriod পরামিতির উপর ভিত্তি করে দুটি EMA গণনা করুনঃ নিম্নতম EMA (lowMA) এবং উচ্চতম EMA (highMA) ২. উচ্চ এমএ এবং নিম্ন এমএ এর মধ্যে দুটি থ্রেশহোল্ড স্তর নির্ধারণ করুনঃ - কম তৃতীয়ঃ1⁄3নীচে থেকে অবস্থান - উচ্চ তৃতীয়ঃ2⁄3নীচে থেকে অবস্থান ৩. নিম্নলিখিত থ্রেশহোল্ডের তুলনায় বন্ধের মূল্য অবস্থানের ভিত্তিতে TTM অবস্থা নির্ধারণ করুনঃ - বন্ধ উচ্চতর হলে 1 (উপরে প্রবণতা) ফেরত দেয় - close low এর নিচে থাকলে 0 (downtrend) রিটার্ন করে - close lowThird এবং highThird এর মধ্যে থাকলে -1 (নিরপেক্ষ অবস্থা) প্রদান করে

গ্রিড ট্রেডিং সিস্টেম টিটিএম স্টেটের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করেঃ 1. যখন টিটিএম অবস্থা পরিবর্তন হয় তখন গ্রিড বেস মূল্য এবং দিক আপডেট করে ২. গ্রিডের দিকনির্দেশনা এবং দূরত্বের উপর ভিত্তি করে ক্রয় / বিক্রয় মূল্যের স্তর গণনা করে ৩. যখন দাম গ্রিডের স্তরগুলি অতিক্রম করে তখন সংশ্লিষ্ট ক্রয় বা বিক্রয় অপারেশন সম্পাদন করে

কৌশলগত সুবিধা

  1. শক্তিশালী গতিশীল অভিযোজনযোগ্যতাঃ কৌশলটি বাজারের প্রবণতার উপর ভিত্তি করে গ্রিডের দিকনির্দেশ এবং মূল্যের স্তরকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে, অভিযোজনযোগ্যতা এবং লাভজনকতা উন্নত করে
  2. শক্তিশালী ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণঃ স্থির শতাংশ পজিশন আকার ব্যবহার করে, কার্যকরভাবে ট্রেড প্রতি ঝুঁকি এক্সপোজার নিয়ন্ত্রণ
  3. ভাল পরামিতি সামঞ্জস্যযোগ্যতাঃ টিটিএম সময়কাল, গ্রিড স্তর এবং ব্যবধানের মতো মূল পরামিতিগুলি বিভিন্ন বাজারের অবস্থার জন্য অনুকূলিত করা যেতে পারে
  4. স্পষ্ট এক্সিকিউশন মেকানিজমঃ ট্রেডিং সিগন্যাল স্পষ্ট, এক্সিকিউশন লজিক সহজ এবং স্বজ্ঞাত, ব্যাকটেস্টিং এবং লাইভ ট্রেডিং সহজতর

কৌশলগত ঝুঁকি

  1. প্রবণতা সনাক্তকরণ বিলম্বঃ ইএমএ-ভিত্তিক টিটিএম সূচকটির অন্তর্নিহিত বিলম্ব রয়েছে, যা প্রবণতা পাল্টা পয়েন্টে বিলম্বিত সংকেত সৃষ্টি করতে পারে
  2. পার্শ্ববর্তী বাজার ঝুঁকিঃ বিভিন্ন বাজারে ঘন ঘন গ্রিডের দিক পরিবর্তনের ফলে অতিরিক্ত ট্রেডিং এবং অত্যধিক ফি হতে পারে
  3. মূলধন পরিচালনার চাপঃ একাধিক গ্রিড স্তর একযোগে চালানোর জন্য যথেষ্ট মূলধন প্রয়োজন, যা সম্ভাব্যভাবে কৌশল বাস্তবায়নযোগ্যতা প্রভাবিত করে
  4. স্লিপিং প্রভাবঃ নিম্ন তরলতার পরিস্থিতিতে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি গ্রিড ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য স্লিপিংয়ের মুখোমুখি হতে পারে, যা কৌশল কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

  1. প্রবণতা সনাক্তকরণ অপ্টিমাইজেশানঃ
    • প্রবণতা সনাক্তকরণের নির্ভুলতা উন্নত করতে একাধিক সময়সীমার বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত করুন
    • প্রবণতা নিশ্চিত করার জন্য আরএসআই, এমএসিডি এর মতো অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকের সাথে একত্রিত করুন
  2. গ্রিড প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনঃ
    • অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে গ্রিড স্পেসিং গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন
    • এডাপ্টিভ গ্রিড লেভেল অ্যাডজাস্টমেন্ট মেকানিজম বাস্তবায়ন
  3. মূলধন পরিচালনার উন্নতিঃ
    • গতিশীল অবস্থান বরাদ্দ বাস্তবায়ন
    • ঝুঁকি সমতা ব্যবস্থা যোগ করুন
  4. বাস্তবায়ন প্রক্রিয়া উন্নত করাঃ
    • স্টপ লস এবং লাভ নেওয়ার ব্যবস্থা যোগ করুন
    • অর্ডার এক্সিকিউশন টাইমিং অপ্টিমাইজ করুন

সংক্ষিপ্তসার

এই কৌশলটি একটি অভিযোজিত, ঝুঁকি-নিয়ন্ত্রিত ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করতে ডায়নামিক গ্রিড ট্রেডিংয়ের সাথে টিটিএম প্রবণতা সনাক্তকরণকে একত্রিত করে। গ্রিডের দিকনির্দেশ এবং মূল্য স্তরের গতিশীল সমন্বয়ের মাধ্যমে কৌশলটি কার্যকরভাবে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে অভিযোজিত হতে পারে। যদিও অন্তর্নিহিত ঝুঁকি রয়েছে, উপযুক্ত পরামিতি সেটিং এবং অপ্টিমাইজেশন ব্যবস্থাগুলির মাধ্যমে কৌশলটি ভাল ব্যবহারিক মূল্য এবং বিকাশের সম্ভাবনা প্রদর্শন করে।

/*backtest
start: 2024-12-04 00:00:00
end: 2024-12-11 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("TTM Grid Strategy", overlay=true)

// Input parameters
int ttmPeriod = input.int(6, minval=1, title="TTM Period")
int gridLevels = input.int(5, minval=2, title="Grid Levels")
float gridSpacing = input.float(0.01, minval=0.0001, title="Grid Spacing (%)")

// Calculate TTM State
ttmState() =>
    lowMA = ta.ema(low, ttmPeriod)
    highMA = ta.ema(high, ttmPeriod)
    lowThird = (highMA - lowMA) / 3 + lowMA
    highThird = 2 * (highMA - lowMA) / 3 + lowMA

    if close > highThird
        1
    else if close < lowThird
        0
    else
        -1

// State tracking variables
var float gridBasePrice = 0.0
var int gridDirection = -1

// Determine grid state
updateGridState(float currentClose, int currentState) =>
    float newBasePrice = gridBasePrice
    int newDirection = gridDirection

    if currentState != -1 and currentState != gridDirection
        newBasePrice := currentClose
        newDirection := currentState
    
    [newBasePrice, newDirection]

// Calculate grid levels
calcGridLevels(float basePrice, int direction, int levels) =>
    float[] buyLevels = array.new_float(levels)
    float[] sellLevels = array.new_float(levels)

    for i = 1 to levels
        multiplier = i * gridSpacing
        if direction == 1  // Buy grid
            array.set(buyLevels, i-1, basePrice * (1 - multiplier))
            array.set(sellLevels, i-1, basePrice * (1 + multiplier))
        else  // Sell grid
            array.set(buyLevels, i-1, basePrice * (1 + multiplier))
            array.set(sellLevels, i-1, basePrice * (1 - multiplier))
    
    [buyLevels, sellLevels]

// Execute grid trades
executeGridTrades(float basePrice, int direction, int levels) =>
    [buyLevels, sellLevels] = calcGridLevels(basePrice, direction, levels)

    for i = 0 to levels - 1
        float buyLevel = array.get(buyLevels, i)
        float sellLevel = array.get(sellLevels, i)

        if direction == 1  // Buy grid
            if low <= buyLevel
                strategy.entry("GridBuy" + str.tostring(i), strategy.long, comment="Buy Level " + str.tostring(i))
            if high >= sellLevel
                strategy.entry("GridSell" + str.tostring(i), strategy.short, comment="Sell Level " + str.tostring(i))
        else  // Sell grid
            if high >= buyLevel
                strategy.entry("GridBuy" + str.tostring(i), strategy.long, comment="Buy Level " + str.tostring(i))
            if low <= sellLevel
                strategy.entry("GridSell" + str.tostring(i), strategy.short, comment="Sell Level " + str.tostring(i))

// Main strategy logic
currentState = ttmState()
[newGridBasePrice, newGridDirection] = updateGridState(close, currentState)

// Update global variables
if newGridBasePrice != gridBasePrice
    gridBasePrice := newGridBasePrice
if newGridDirection != gridDirection
    gridDirection := newGridDirection

// Execute grid trades
executeGridTrades(newGridBasePrice, newGridDirection, gridLevels)

// Visualization
plotColor = newGridDirection == 1 ? color.green : color.red
plot(newGridBasePrice, color=plotColor, style=plot.style_cross)
সম্পর্কিত
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত