これは,格子取引方法論に基づく適応型仮想通貨グリッド取引戦略である.市場変動に基づいて格子取引の価格範囲を自動的に調整し,その価格範囲内で効率的な格子取引を行うことができる.
この戦略の基本理念は
過去の高値と低値に基づいて,ダイナミックに取引格子価格範囲を計算する.
この値範囲内で N つのグリッド線を等しい間隔で設定します.
価格が各グリッドラインを突破すると 定額でロングまたはショートポジションを開きます
隣接するグリッド線と 利益のための閉じるポジションの間での仲裁です
価格がグリッドレンジに戻ると,グリッドラインの限界コストでポジションを開くことを続けます.
このサイクルは,グリッド価格範囲内の高周波アビタージ取引で繰り返す.
具体的には,この戦略は,設定されたlookbackウィンドウ (i_boundLookback) と波動性範囲 (i_boundDev) のパラメータに従って,グリッドの上限と下限をリアルタイムで計算します.
次に,Nのグリッドライン (i_gridQty) は上限と下限の間に均等に分けられます.これらのグリッドラインの価格は,グリッドLineArr配列に格納されます.
価格がグリッドラインを突破すると,固定量 (グリッド数で割った戦略資本) がロングまたはショートポジションを開くのに使用されます.オーダーレコードは,orderArr配列に保管されます.
価格が隣接したグリッドラインを再び突破すると 利回し先行オーダーと 利回し先行オーダーと 合わせることができます
価格変動範囲内での高周波アビタージではこのサイクルを繰り返す.
この戦略の最大の利点は,従来の電力網戦略と比較して,電力網の範囲が市場変動に自動的に調整され,以下の特徴を持つことにある.
全自動で 手作業は必要ありません
価格の動向を把握し,トレンド方向で取引できる.
制御可能なリスク 片方的なリスクを追求を避けます
高い取引頻度と利益率
分かりやすい シンプルな構成です
高い資本利用率で 簡単に捕まらない
リアルタイムで市場変化を反映し アルゴリズム取引に適しています
この戦略には多くの利点がありますが,いくつかのリスクもあります.
極端な物価変動で 損失が増える可能性があります
利益を得るために適切な保有期間と取引ペアが必要です
資本規模は 波動範囲に一致する必要があります
パラメータの頻繁な監視と最適化が必要かもしれません.
対応措置には,次のものがあります.
グリッドの範囲を拡大するために グリッドの距離を拡大します
より安定した取引ペアを選択します.
十分な流動性を確保するために資本規模を調整する.
自動監視・警報メカニズムを確立する.
戦略は以下の側面で最適化できます.
ダイナミックグリッド: 格子変動に基づいてグリッドパラメータを自動的に調整します.
ストップ損失メカニズム: 極端なリスクを制限するために,合理的なストップ・ロスの位置を設定します.
複合格子: 時間を最大限に活用するために,異なるパラメータを使用してグリッドを組み合わせます.
機械学習ルールではなくパラメータを自動的に最適化するために ニューラルネットワークを使用します
市場間仲介: 取引所や通貨ペア間の仲介.
概要すると,これはアービタージのための非常に実践的な適応型暗号グリッド取引戦略である.伝統的なグリッド戦略と比較して,最大の特徴は,市場の変化に基づいてグリッド範囲の自動調整であり,トレーダーは独自の取引範囲を構成することができます. 戦略ロジックは明確で理解し,設定するのが簡単で,いくつかの基礎を持つ個人投資家にも適しています. また,取引アルゴリズムのためのテンプレートとして. 適切なパラメータチューニングにより,非常に高い資本利用効率を達成することができます.
/*backtest start: 2024-01-11 00:00:00 end: 2024-01-18 00:00:00 period: 1m 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)