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ग्रिड ट्रेडिंग जोखिम को कवर करने की रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-03-27 18:15:12
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रणनीति का अवलोकन

ग्रिड ट्रेडिंग जोखिम हेजिंग रणनीति ग्रिड ट्रेडिंग की अवधारणा के आधार पर एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है, जो जोखिम को कवर करने के विचार के साथ संयुक्त है। रणनीति मूल्य उतार-चढ़ाव से लाभ कमाने के लिए एक पूर्वनिर्धारित मूल्य सीमा के भीतर कई खरीद और बिक्री ऑर्डर सेट करती है। साथ ही, रणनीति एक जोखिम हेजिंग तंत्र पेश करती है जो गतिशील रूप से ग्रिड सीमाओं को समायोजित करती है ताकि बाजार के वातावरण में परिवर्तन के अनुकूल हो सके और रणनीति जोखिम को कम किया जा सके।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल सिद्धांत ग्रिड ट्रेडिंग है। सबसे पहले, उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित मापदंडों के आधार पर, ग्रिड की ऊपरी और निचली सीमाएं और ग्रिड लाइनों की संख्या निर्धारित की जाती है। फिर, ग्रिड लाइनों पर खरीद और बिक्री ऑर्डर रखे जाते हैंः जब कीमत ग्रिड लाइन को छूती है, यदि उस ग्रिड लाइन पर पहले कोई ऑर्डर नहीं था, तो एक स्थिति खोली जाती है; यदि पहले कोई ऑर्डर था, तो स्थिति बंद हो जाती है। इस तरह, रणनीति लाभ कमाने के लिए मूल्य उतार-चढ़ाव में लगातार पदों को खोल और बंद कर सकती है।

साथ ही, जोखिमों को कम करने के लिए, रणनीति एक गतिशील ग्रिड सीमा समायोजन तंत्र पेश करती है। उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार, ग्रिड की ऊपरी और निचली सीमाओं को स्वचालित रूप से दो तरीकों से समायोजित किया जा सकता हैः 1) उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित विचलन को ध्यान में रखते हुए हाल की अवधि में उच्चतम और निम्नतम कीमतों के आधार पर; 2) उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित विचलन को ध्यान में रखते हुए चलती औसत रेखा के आधार पर। गतिशील रूप से ग्रिड सीमाओं को समायोजित करके, ग्रिड को हमेशा वर्तमान मूल्य के आसपास केंद्रित किया जा सकता है, इस प्रकार ग्रिड सीमाओं के माध्यम से मूल्य के टूटने के जोखिम को कम किया जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, स्थिति खोलने पर, रणनीति कुल धनराशि को N समान भागों में विभाजित करती है, और प्रत्येक बार जब यह स्थिति खोलती है, तो यह समान धनराशि का उपयोग करती है, जो एक एकल लेनदेन के जोखिम को कम कर सकती है।

लाभ विश्लेषण

  1. मजबूत अनुकूलन क्षमताः ग्रिड की सीमाओं को गतिशील रूप से समायोजित करके, रणनीति विभिन्न बाजार वातावरणों के अनुकूल हो सकती है। चाहे वह एक प्रवृत्ति में हो या अस्थिर बाजार में, यह बेहतर रिटर्न प्राप्त करने के लिए स्वचालित रूप से समायोजित हो सकती है।

  2. नियंत्रित जोखिमः रणनीति में पदों को खोलने पर समान राशि का उपयोग किया जाता है, इसलिए एक ही लेनदेन का जोखिम छोटा होता है; साथ ही, गतिशील ग्रिड सीमा समायोजन तंत्र ग्रिड सीमाओं के माध्यम से मूल्य के टूटने के जोखिम को कम कर सकता है।

  3. उच्च व्यापारिक आवृत्ति: चूंकि ग्रिड में आमतौर पर कई ऑर्डर होते हैं, इसलिए व्यापारिक आवृत्ति अधिक होती है, जिससे अस्थिर बाजारों में लाभ प्राप्त करना आसान हो जाता है।

  4. लचीले मापदंड: उपयोगकर्ता अपनी पसंद के अनुसार ग्रिड की संख्या, ऊपरी और निचली सीमाएं, गतिशील समायोजन मापदंड आदि सेट कर सकते हैं, इस प्रकार विभिन्न व्यापार शैलियों के अनुकूल हो सकते हैं।

जोखिम विश्लेषण

  1. प्रवृत्ति बाजारों में खराब प्रदर्शनः यदि कीमत एकतरफा बढ़ती या गिरती रहती है, तो ग्रिड की सीमाओं को तोड़कर, और गतिशील समायोजन मूल्य परिवर्तन की गति के साथ नहीं रह सकता है, तो रणनीति को अधिक जोखिम का सामना करना पड़ सकता है।

  2. लेन-देन शुल्कः चूंकि रणनीति में उच्च व्यापारिक आवृत्ति होती है, इसलिए लेन-देन शुल्क का रिटर्न पर कुछ प्रभाव पड़ सकता है।

  3. अनुचित पैरामीटर सेटिंग्सः यदि पैरामीटर अनुचित रूप से सेट किए जाते हैं, जैसे कि बहुत अधिक ग्रिड लाइन या अनुचित ग्रिड सीमा सेटिंग्स, तो इससे खराब रणनीति प्रदर्शन हो सकता है।

समाधान: 1) ट्रेंड बाजारों में, ग्रिड सीमाओं के समायोजन रेंज को बढ़ाने या ट्रेंड रणनीतियों के साथ संयोजन पर विचार करें; 2) कम लेनदेन शुल्क वाले एक्सचेंजों और मुद्राओं का चयन करें; 3) वास्तविक संचालन से पहले, मापदंडों को पूरी तरह से बैकटेस्ट और अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. अन्य रणनीतियों के साथ संयोजनः ग्रिड ट्रेडिंग रणनीतियों को अन्य प्रकार की रणनीतियों के साथ संयोजन करने पर विचार करें, जैसे कि प्रवृत्ति रणनीतियाँ, औसत प्रतिगमन रणनीतियाँ, आदि, रणनीति की अनुकूलनशीलता और स्थिरता में सुधार के लिए।

  2. गतिशील समायोजन तंत्र में सुधारः रणनीति में वर्तमान गतिशील समायोजन तंत्र अपेक्षाकृत सरल है और इसे और अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि अधिक कारकों (जैसे ट्रेडिंग वॉल्यूम, अस्थिरता, आदि) को ध्यान में रखना और अधिक उन्नत एल्गोरिदम (जैसे अनुकूलन एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, आदि) को अपनाना।

  3. फंड प्रबंधन को अनुकूलित करें: वर्तमान में, रणनीति समान फंड प्रबंधन को अपनाती है। हम फंड उपयोग दक्षता और रिटर्न में और सुधार के लिए, केली मानदंड, अनुकूलन विधियों आदि जैसे अधिक उन्नत फंड प्रबंधन विधियों को पेश करने पर विचार कर सकते हैं।

  4. लाभ लेने और हानि रोकने का परिचयः ग्रिड ट्रेडिंग के आधार पर, कुछ लाभ लेने और हानि रोकने के तर्क को पेश किया जा सकता है, जैसे कि लाभ लेने और हानि रोकने, अस्थिरता लाभ लेने और हानि रोकने आदि को आगे बढ़ाने के लिए रणनीति जोखिमों को कम करना।

सारांश

ग्रिड ट्रेडिंग जोखिम हेजिंग रणनीति एक अत्यधिक स्वचालित, अनुकूलन योग्य और जोखिम-नियंत्रित मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। ग्रिड ट्रेडिंग और गतिशील ग्रिड समायोजन के माध्यम से, रणनीति जोखिमों को नियंत्रित करते हुए विभिन्न बाजार स्थितियों में लाभ कमा सकती है। हालांकि, रणनीति प्रवृत्ति बाजारों में खराब प्रदर्शन कर सकती है, और लेनदेन शुल्क रिटर्न को प्रभावित कर सकते हैं। इसलिए, व्यावहारिक अनुप्रयोगों में आगे अनुकूलन और सुधार की आवश्यकता होती है। सामान्य तौर पर, रणनीति एक अपेक्षाकृत परिपक्व मात्रात्मक ट्रेडिंग विचार प्रदान करती है जो आगे के शोध और अनुप्रयोग के लायक है।

/*backtest
start: 2024-03-19 00:00:00
end: 2024-03-23 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
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)
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