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ग्रिड रणनीति के बाद की प्रवृत्ति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-08 12:05:17
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अवलोकन

यह रणनीति ग्रिड रणनीति के बाद एक प्रवृत्ति है जो केवल लंबी जाती है और छोटी नहीं जाती है, समय की अवधि का चयन करती है जब प्रमुख प्रवृत्ति ऊपर होती है। डिफ़ॉल्ट ग्रिड आकार 1xATR है, आदेशों का पीछा करने के लिए 1, 2, 3 ग्रिड स्तर नीचे का निर्माण करता है, और 5 वीं ग्रिड नुकसान को रोकता है। जब खाली स्थिति पिछली ग्रिड तक पहुंचती है, तो पूरी ग्रिड कीमत को ट्रैक करने के लिए ऊपर की ओर बढ़ जाती है।

रणनीति तर्क

  1. मुख्य प्रवृत्ति दिशा का न्याय करने के लिए ईएमए लाइनों का उपयोग करें, ईएमए12 ईएमए144 से अधिक का मतलब है कि मुख्य प्रवृत्ति ऊपर है
  2. केवल जब प्रमुख प्रवृत्ति ऊपर हो तब ही लंबी स्थिति खोलें
  3. डिफ़ॉल्ट ग्रिड आकार 1xATR है, गुणक समायोजित किया जा सकता है
  4. मूल्य को ट्रैक करने के लिए नीचे की ओर 1, 2, 3 ग्रिड स्तरों का निर्माण करें और अलग से लंबी स्थिति खोलें
  5. 5 ग्रिड पर स्टॉप हानि बिंदु सेट करें
  6. पदों को खोलने के बाद, स्टॉप लॉस अंक सेट करें और लाभ अंक लें
  7. जब मूल्य बढ़ते समय लाभ लेने के बिंदु को तोड़ता है तो पदों को बंद करें
  8. गिरने पर मूल्य स्टॉप लॉस बिंदु पर पहुंचने पर बंद करें
  9. सभी पदों को बंद कर दिया जाता है के बाद, अगर कीमत फिर से पिछले ग्रिड के माध्यम से टूट जाता है, ग्रिड स्थान और मात्रा ऊपर की ओर ट्रैक करने के लिए फिर से गणना

यह रणनीति मूल्य को ट्रैक करने के लिए प्रमुख प्रवृत्ति दिशा और ग्रिड ट्रेडिंग निर्धारित करने के लिए ईएमए को जोड़ती है। यह एक अपट्रेंड में अधिक रिटर्न प्राप्त कर सकती है। ग्रिड अलग से पदों को खोलने के लिए कई मूल्य बिंदु निर्धारित करता है, जो प्रति स्थिति जोखिम को कम करता है। स्टॉप लॉस और ले लाभ सेटिंग्स लाभ में लॉक करते हैं और अधिकतम नुकसान को भी सीमित करते हैं। सभी पदों को बंद करने के बाद, रणनीति फिर से पदों को खोलने के लिए ग्रिड के नए उच्च स्तरों की पुनः गणना कर सकती है, जिससे लाभ अधिकतम हो जाता है।

लाभ विश्लेषण

  1. मुख्य रुझान दिशा निर्धारित करने के लिए ईएमए का उपयोग करें, रुझान के खिलाफ पद खोलने से बचें
  2. एकल स्थिति जोखिम को कम करने के लिए ग्रिड ट्रेडिंग अलग-अलग स्थिति खोल सकती है
  3. स्टॉप लॉस और ले लाभ लाभ में लॉक, नियंत्रण अधिकतम नुकसान
  4. सभी पदों को बंद करने के बाद, ग्रिड को फिर से गणना करने के लिए पीछा जारी रखने के लाभ क्षेत्र का विस्तार कर सकते हैं

मुख्य लाभ ट्रेंड ट्रेडिंग और ग्रिड ट्रेडिंग का संयोजन है, जो ट्रेंड की दिशा की सटीकता सुनिश्चित करता है और ग्रिड ट्रेडिंग के जोखिम फैलाव को भी प्राप्त करता है। इसके अलावा, बंद पदों के बाद ग्रिड की पुनः गणना करने से असीमित पीछा करने की अनुमति मिलती है, जब बड़ी रैली होती है तो भारी लाभ प्राप्त होता है।

जोखिम विश्लेषण

  1. प्रमुख रुझान का आकलन गलत हो सकता है, गलत दिशा में प्रवेश कर सकता है
  2. ग्रिड में भारी नुकसान का कारण बनने वाली महत्वपूर्ण पक्षीय अस्थिरता
  3. स्टॉप लॉस बहुत तेजी से ट्रिगर किया गया, सभी पदों को बंद कर दिया
  4. वापस खींचने के बाद इष्टतम प्रवेश बिंदु में पुनः प्रवेश करने में असमर्थ

मुख्य जोखिम प्रमुख प्रवृत्ति दिशा का गलत न्याय है, जिससे प्रवृत्ति के खिलाफ पद खोलने और भारी नुकसान होगा। इसके अलावा, यदि कई ग्रिड फंसे हुए उच्च पार्श्व अस्थिरता है, तो नुकसान बढ़ जाएगा। इसके अलावा, तेजी से मूल्य गिरावट स्टॉप लॉस को ट्रिगर कर सकती है और सभी पदों को बंद कर सकती है, जिससे लाभ के बाद के अवसर खो सकते हैं। पिलबैक के बाद प्रारंभिक इष्टतम ग्रिड स्तरों में फिर से प्रवेश करना मुश्किल होगा।

ईएमए मापदंडों को अनुकूलित करके प्रमुख प्रवृत्ति निर्णय की सटीकता में सुधार किया जा सकता है। ग्रिड अंतराल और पहली प्रविष्टि के आकार को समायोजित करने से समग्र नुकसान को भी नियंत्रित किया जा सकता है। स्टॉप लॉस स्थिति को बाजार अस्थिरता आवृत्ति पर विचार करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, सभी पदों को बंद करने के बजाय आंशिक पदों के लिए लाभ लेने पर विचार किया जा सकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में भी अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. प्रमुख रुझान आकलन की सटीकता में सुधार के लिए ईएमए मापदंडों का अनुकूलन
  2. जोखिम-लाभ अनुपात को अनुकूलित करने के लिए ग्रिड अंतराल और मात्राओं को समायोजित करें
  3. स्टॉप लॉस और ले लाभ तर्क में सुधार, उदाहरण के लिए आंशिक ले लाभ, ट्रेलिंग स्टॉप लॉस आदि
  4. वापसी के दौरान समय से पहले वापसी से बचने के लिए पुनः प्रवेश की शर्तों पर अधिक प्रतिबंध जोड़ें
  5. इष्टतम प्रवेश समय निर्धारित करने के लिए अधिक संकेतक शामिल करें, जैसे मोमबत्ती के पैटर्न, संकेतक संवेदनशीलता आदि
  6. असामान्य बाजार स्थितियों में भारी नुकसान से बचने के लिए असामान्य का पता लगाने जोड़ें

इन अनुकूलन उपायों के साथ, रणनीति महत्वपूर्ण रुझानों के दौरान अधिक लाभ प्राप्त कर सकती है, साथ ही जोखिमों को नियंत्रित कर सकती है और सामान्य साइडवेज अस्थिरता में नुकसान को कम कर सकती है।

सारांश

यह रणनीति ट्रेंड ट्रेडिंग और ग्रिड ट्रेडिंग को कार्बनिक रूप से जोड़ती है। यह प्रमुख दिशा निर्धारित करने के लिए ईएमए का उपयोग करती है और रुझानों का पीछा करने के लिए अलग-अलग पदों को खोलने के लिए ग्रिड ट्रेडिंग का उपयोग करती है। स्टॉप लॉस, टेक प्रॉफिट और ग्रिड पुनर्मूल्यांकन तंत्र सहित उचित जोखिम प्रबंधन के साथ, यह रणनीति प्रमुख रुझानों के दौरान सभ्य लाभ उत्पन्न कर सकती है, जबकि जोखिमों को भी नियंत्रित कर सकती है। मापदंडों और निर्णय सटीकता पर आगे के अनुकूलन से अधिक लाभ हो सकते हैं। यह लाइव ट्रेडिंग के लिए विस्तृत परीक्षण और अनुकूलन के लायक है।


/*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
        




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