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खालिद तामीम की एवलानेडा-स्टोइकोव रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-04-30 15:54:23
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अवलोकन

खालेद तमीम की अवेलानेडा-स्टोइकोव रणनीति अवेलानेडा-स्टोइकोव मॉडल पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। रणनीति लेनदेन लागतों पर विचार करते हुए मध्य मूल्य, बोली मूल्य और पूछ मूल्य की गणना करके खरीद और बिक्री संकेतों का निर्धारण करती है। रणनीति का मुख्य विचार तब खरीदना है जब कीमत बोली मूल्य से कुछ हद तक नीचे हो और बेचें जब कीमत मांग मूल्य से कुछ हद तक ऊपर हो, जिससे स्प्रेड लाभ को कैप्चर किया जा सके।

रणनीतिक सिद्धांत

इस रणनीति का मूल एवेलानेडा-स्टोइकोव मॉडल है, जो निम्नलिखित चरणों के माध्यम से बोली और मांग की कीमतों की गणना करता हैः

मध्य मूल्य की गणना करें, जो वर्तमान मूल्य और पिछले मूल्य का औसत है।
मध्य मूल्य से गामा, सिग्मा, टी, और के युक्त वर्गमूल पद को घटाकर बोली मूल्य की गणना करें, और फिर लेनदेन लागत घटाएं।
मध्य मूल्य के लिए गामा, सिग्मा, टी और के युक्त वर्गमूल पद जोड़कर, और फिर लेनदेन लागत जोड़कर पूछ मूल्य की गणना करें।
खरीद संकेत उत्पन्न करें जब कीमत बोली मूल्य घटाकर सीमा M से नीचे हो; बिक्री संकेत उत्पन्न करें जब कीमत मांग मूल्य प्लस सीमा M से ऊपर हो।

रणनीतिक लाभ

यह रणनीति एवलानेडा-स्टोइकोव मॉडल पर आधारित है, जो एक ठोस सैद्धांतिक आधार के साथ एक क्लासिक बाजार निर्माण रणनीति है।
रणनीति में लेनदेन लागतों के प्रभाव को ध्यान में रखा गया है, जिससे यह वास्तविक व्यापारिक स्थितियों के लिए अधिक यथार्थवादी हो जाता है।
सीमा M निर्धारित करके, रणनीति की संवेदनशीलता को विभिन्न बाजार परिवेशों के अनुकूल लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है।
रणनीतिक तर्क स्पष्ट और समझने और लागू करने में आसान है।

रणनीतिक जोखिम

रणनीति का प्रदर्शन गामा, सिग्मा, टी, के और एम जैसे मापदंडों के चयन पर निर्भर करता है।
रणनीति में बाजार की तरलता के प्रभाव पर विचार नहीं किया गया है। अपर्याप्त तरलता के मामलों में, अपेक्षित मूल्य पर व्यापार करना संभव नहीं हो सकता है।
यह रणनीति एक उच्च आवृत्ति वाली ट्रेडिंग रणनीति है जिसके लिए कम ट्रेडिंग विलंबता और उच्च निष्पादन दक्षता की आवश्यकता होती है, जिससे इसे लागू करना मुश्किल हो जाता है।

रणनीति अनुकूलन दिशाएं

विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल रणनीति मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पेश करना।
संकेत की सटीकता में सुधार के लिए अन्य तकनीकी संकेतकों या बाजार सूक्ष्म संरचना की जानकारी को मिलाएं।
लेन-देन की लागत को कम करने और रणनीति रिटर्न में सुधार करने के लिए ट्रेडिंग निष्पादन एल्गोरिथ्म को अनुकूलित करें।
रणनीतिक निकासी और जोखिम जोखिम को नियंत्रित करने के लिए जोखिम प्रबंधन मॉड्यूल की शुरूआत पर विचार करें।

सारांश

खालिद तमीम की अवेलानेडा-स्टोइकोव रणनीति क्लासिक मार्केट मेकिंग मॉडल पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है। यह लेनदेन की लागत पर विचार करते हुए बोली और पूछ मूल्य की गणना करके ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है। रणनीति के फायदे इसकी ठोस सैद्धांतिक नींव, स्पष्ट तर्क और लेनदेन की लागत पर विचार में निहित हैं। हालांकि, रणनीति का प्रदर्शन पैरामीटर चयन पर निर्भर करता है और उच्च निष्पादन दक्षता की आवश्यकता होती है। भविष्य में, रणनीति को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की शुरुआत, व्यापार निष्पादन को अनुकूलित करने, जोखिम प्रबंधन की शुरुआत और अन्य तरीकों से और अनुकूलित किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Khaled Tamim's Avellaneda-Stoikov Strategy", overlay=true)

// Avellaneda-Stoikov model logic
avellanedaStoikov(src, gamma, sigma, T, k, M) =>
    midPrice = (src + src[1]) / 2
    sqrtTerm = gamma * sigma * sigma * T
    // Add 0.1% fee to bid and ask quotes
    fee = 0 // 0.1% fee
    bidQuote = midPrice - k * sqrtTerm - (midPrice * fee)
    askQuote = midPrice + k * sqrtTerm + (midPrice * fee)
    longCondition = src < bidQuote - M
    shortCondition = src > askQuote + M
    [bidQuote, askQuote]

// Define strategy parameters
gamma = input.float(2, title="Gamma")
sigma = input.float(8, title="Sigma")
T = input.float(0.0833, title="T")
k = input.float(5, title="k")
M = input.float(0.5, title="M")

// Calculate signals
[bidQuote, askQuote] = avellanedaStoikov(close, gamma, sigma, T, k, M)
longCondition = close < bidQuote - M
shortCondition = close > askQuote + M

// Plot signals
plotshape(series=longCondition ? low : na, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition ? high : na, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Plot bid and ask prices
plot(bidQuote, title="Bid Price", color=color.blue, linewidth=1)
plot(askQuote, title="Ask Price", color=color.red, linewidth=1)

// Plot inventory level as bars in a separate graph
plot(strategy.netprofit, title="Inventory", color=color.new(color.purple, 80), style=plot.style_columns)


// Strategy logic
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

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