Diese Strategie ist eine anpassungsfähige Gitterhandelsstrategie, die auf quantitativen Handelsplattformen basiert. Sie setzt automatische oder manuelle Gitterhandelsbereiche ein und platziert Kauf- und Verkaufsaufträge in gleichen Abständen innerhalb des Bereichs, um den Gitterhandel umzusetzen. Wenn der Preis die obere oder untere Grenze des Gitterplatzes durchbricht, passt die Strategie den Gitterbereich automatisch an.
Festlegen der oberen und unteren Grenzpreise für das Netz. Berechnen Sie automatisch die Preise innerhalb eines bestimmten Intervalls der höchsten und niedrigsten historischen Preise als oberen und unteren Grenzen oder festlegen Sie manuell die oberen und unteren Grenzpreise.
Der Preisintervall für jedes Netz wird anhand der oberen und unteren Grenzpreise und der Anzahl der Netze berechnet.
Veranlassen Sie mehrere Kauf- und Verkaufspunkte in gleichen Abständen zwischen den oberen und unteren Grenzpreisen als Raster.
Wenn der Marktpreis die untere Grenze des Grids überschreitet, wird ein Kauf Auftrag im nächsten Grid unterhalb des Grids, in dem sich die letzte ungeschlossene Order befindet, erteilt; wenn der Marktpreis die obere Grenze des Grids überschreitet, wird ein Verkaufsauftrag im Grid über dem Grid erteilt, in dem sich die letzte ungeschlossene Order befindet.
Wenn der Preistrend umgekehrt wird, werden die vorherigen Aufträge allmählich Gewinn oder Stop-Loss erzielen.
Der Netthandel kann in Bereichsgebundenen und Schwingungsmärkten profitieren.
Die Anpassung des Netzabschnitts kann automatisch anhand von Marktschwankungen ohne manuelles Eingreifen vorgenommen werden.
Der Betrag der Kapitalinvestitionen kann so vorgegeben werden, dass die Risiken über die Netze verteilt werden.
Die Logik ist einfach und leicht verständlich, und die Parameter können flexibel angepasst werden.
Durchbrechen der oberen und unteren Grenzen kann zu Verlusten führen
Marktentwicklung kann zu wiederholten Verlusten führen
Unzulässige Parameter Einstellungen
Verwenden Sie maschinelles Lernen, um Preisschwankungen und -trends vorherzusagen, um die Netzparameter dynamisch anzupassen.
Wechseln Sie zum Trendhandel auf Trendmärkten, um Verluste beim Netthandel zu vermeiden.
Einbeziehung von Risikokontrollmaßnahmen auf der Grundlage der Kapitalverwendungsrate, der Rendite usw.
Diversifizierung der Vermögenswerte, um die Kapitalverwertung zu erhöhen.
Diese Strategie ist eine anpassungsfähige Netzstrategie mit automatisch einstellbaren Parametern, die für Aktien, Kryptowährungen und Devisenprodukte mit schwankenden und bereichsgebundenen Bewegungen geeignet ist. Mit angepassten Parametern kann sie sich an verschiedene Marktbedingungen anpassen und hat praktischen Wert.
/*backtest start: 2024-01-01 00:00:00 end: 2024-01-24 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 //hk4jerry strategy("Grid Bot Backtesting", overlay=false, pyramiding=3000, close_entries_rule="ANY", default_qty_type=strategy.cash, initial_capital=100.0, currency="USD", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.025) 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(상단 가격)", 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(하단 가격)", 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(그리드 수)", defval=30, maxval=999, minval=1, type=input.integer) // how many grid lines are in your grid initial_balance = input(group="Trading option", title="Initial balance(투자금액)", defval=100, step=0.01) start_time = input(group="Trading option",defval=timestamp('15 March 2023 06:00'), title='Start Time', type = input.time) end_time = input(group="Trading option",defval=timestamp('31 Dec 2035 20:00'), title='End Time', type = input.time) isAfterStartDate = true tradingtime= (timenow - start_time)/(86400000*30) yeartime=tradingtime/12 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 if isAfterStartDate 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=(initial_balance/(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) var table table = table.new(position.top_right,6,8, frame_color = color.rgb(255, 255, 255),frame_width = 2,border_width = 2, border_color=color.rgb(255, 255, 255)) //제목 table.cell(table,0,0,"상단 라인 :", bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white) table.cell(table,0,1,"하단 라인 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white) table.cell(table,0,2,"그리드 수 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white) table.cell(table,0,3,"투자금액 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0)) table.cell(table,0,4,"그리드당 투자금액 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0)) //수치 table.cell(table,1,0, tostring(upperBound, '###.#####')+ " USDT", bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white) table.cell(table,1,1, tostring(lowerBound, '###.#####')+ " USDT", bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white) table.cell(table,1,2, tostring(i_gridQty, '###'), bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white) table.cell(table,1,3, tostring(initial_balance,'###.##')+ " USDT", bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white) table.cell(table,1,4, tostring(initial_balance/i_gridQty,'###.##')+ " USDT", bgcolor=color.new(#5a637e, 0),text_color =color.white) //제목 table.cell(table,2,0,"현재 포지션 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0)) table.cell(table,2,1,"현재 포지션 평단가 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0)) table.cell(table,2,2,"현재 포지션 수익 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white) table.cell(table,2,3,"현재 포지션 수익 % :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white) table.cell(table,2,4,"현재 포지션 수수료 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0)) //수치 table.cell(table,3,0, tostring(strategy.position_size) + syminfo.basecurrency + "\n" + tostring(strategy.position_size*strategy.position_avg_price/1, '###.##') + "USDT" ,text_color =color.white,bgcolor=color.new(#5a637e, 0)) table.cell(table,3,1, text=strategy.position_size>0 ? tostring(strategy.position_avg_price,'###.####')+ " USDT" : "NOT TRADING",text_color =color.white,bgcolor=color.new(#5a637e, 0)) table.cell(table,3,2, tostring(strategy.openprofit, '###.##')+ " USDT",text_color =color.white,bgcolor=strategy.openprofit > 0 ? color.teal : color.maroon) table.cell(table,3,3, tostring(strategy.openprofit/initial_balance*100, '###.##')+ "%",text_color =color.white,bgcolor=strategy.openprofit > 0 ? color.teal : color.maroon) table.cell(table,3,4, "-" + tostring(strategy.position_avg_price*strategy.position_size*0.025/100,'###.##')+ " USDT",text_color =color.white,bgcolor=color.new(#5a637e, 0)) //제목 table.cell(table,4,0,"그리드 수익 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0)) table.cell(table,4,1,"그리드 수익률 :",text_color =color.white,bgcolor=color.new(color.black,0)) table.cell(table,4,2,"총 수익 :", bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white) table.cell(table,4,3,"총 수익률 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white) table.cell(table,4,4,"현재 자산 :",bgcolor=color.new(color.black,0),text_color =color.white) //수치 table.cell(table,5,0, tostring(strategy.netprofit, '###.#####')+ "USDT", text_color =color.white,bgcolor=strategy.netprofit > 0 ? color.teal : color.maroon) table.cell(table,5,1, tostring((strategy.netprofit)/initial_balance*100/tradingtime, '####.##') + "%",text_color =color.white,bgcolor=strategy.netprofit > 0 ? color.teal : color.maroon) table.cell(table,5,2, tostring(strategy.netprofit+strategy.openprofit, '###.##') + " USDT",text_color =color.white,bgcolor=strategy.netprofit+strategy.openprofit > 0 ? color.teal : color.maroon) table.cell(table,5,3, tostring((strategy.netprofit+strategy.openprofit)/initial_balance*100, '####.##') + "%",text_color =color.white,bgcolor=strategy.netprofit+strategy.openprofit > 0 ? color.teal : color.maroon) table.cell(table,5,4, tostring(initial_balance+strategy.netprofit+strategy.openprofit, '###.##')+ " USDT", text_color =color.white,bgcolor=color.new(#3d4d7c, 0)) // plot(strategy.initial_capital+ strategy.netprofit+strategy.openprofit, "총 수익 USDT",color=color.rgb(81, 137, 128)) // plot(initial_balance, "투자금액",color=color.rgb(81, 137, 128))