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長期・短期適応型動的グリッド戦略をベースに

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-03-19 14:19:12
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概要

この戦略は,Pine Script をベースとした長短適応動的グリッド取引戦略である.この戦略の核心構想は,最近の価格の高低または単純な移動平均に基づいてグリッドの上下境界を自動的に計算し,その後この範囲を複数のグリッドラインに均等に分割することです.価格が特定のグリッドラインに達すると,そのレベルでロングポジションを開くか,ポジションを閉じます.この方法により,戦略は価格の広がりを捕捉するために,継続的にレンジ市場のポジションを開閉することができます.同時に,グリッド境界を動的に調整することで,異なる市場動向にも適応することができます.

戦略の原則

  1. 格子境界を計算する.ユーザーの選択に基づいて,境界は,最近のNキャンドルの最高点と最低点から計算し,範囲を百分比で拡大または狭めるオプションがあります.または,最近のNキャンドルの閉値の単純な移動平均に基づいて,上下偏差比を設定するオプションがあります.

  2. 格子線配列を生成します. 格子線配列のセット数に応じて,格子線配列を均等に分割して格子線配列を生成します.

  3. 入力/追加ポジション.グリッドラインを下から上へと横切る.現在の閉じる価格がグリッドライン価格未満で,そのグリッドラインにポジションがない場合は,そのレベルでロングポジションを開く.このように,価格がより高いグリッドラインに達すると,ポジションを追加し続けます.

  4. エグジット/リダックスポジション.グリッドラインを上から下へと横切る.現在の閉じる価格がグリッドライン価格よりも大きく,下にあるグリッドラインにポジションがある場合,下にあるグリッドラインにロングポジションを閉じます.このように,価格が下がると,ポジションが減少し続けます.

  5. ダイナミックな格子機能が選択された場合,格子の上下境界と格子線配列は各キャンドルで再計算されるので,格子が市場の変化に常に適応することができます.

利点分析

  1. 格子取引戦略は,範囲限定市場とトレンド市場の両方に適応することができる.範囲限定市場では,格子戦略は,価格のスプレッドを得るために継続的にポジションを開閉することができる.トレンド市場では,格子が価格の動きに従うため,トレンドの利益を得るために一定のポジションを維持することもできる.

  2. 制御可能なリスク.各開口のポジションサイズは,設定されたグリッド数によって決定されるため,単一のリスク露出は小さく制御可能である.同時に,上部グリッドラインに到達すると利益のためにポジションを閉鎖するため,潜在的な損失を一定程度カバーする.

  3. 高度な自動化.この戦略は基本的に手動的な介入なしで完全に自動で実行できます.長期にわたる安定した収益を必要とする投資家には適しています.

  4. 柔軟なパラメータ: ユーザは,戦略のパフォーマンスを最適化するために,市場の特徴に応じて,グリッドラインの数,ダイナミックグリッドパラメータなどを柔軟に設定できます.

リスク分析

  1. ブラック・スワンリスク. 極端な市場崩壊の場合,価格が直接格子線を下にギャップした場合,戦略は完全にポジションになり,より大きな引き下げに直面します. このリスクを軽減するために,ストップ・ロスは,損失が限界に達するとすべてのポジションを閉鎖する条件を設定できます.

  2. 格子パラメータ設定が不適切である.格子密度が高くすぎると,開封と閉封の両方のスプレッドが非常に小さく,取引コストが利益の大半を侵食する可能性があります.格子幅が大きくすぎると,一度開封比率が高く,リスク露出が大きい.適切な格子パラメータを選択するために,底辺資産の特徴を慎重に評価する必要があります.

  3. 基本リスク.この戦略は,現在の価格に基づいて開閉条件を設定する.先物市場などの市場で,契約価格が基盤価格と大きく異なる場合,実際の開閉価格が期待値から大幅に逸脱する可能性があります.

オプティマイゼーションの方向性

  1. トレンドフィルターを追加する.グリッド戦略は一方的なトレンド市場ではうまく機能しない.トレンドインジケーターはフィルターとして追加することができます.例えば,ADXが値を下回ったときにグリッドを有効にし,トレンドが明らかになったときにグリッドを閉鎖し,一方的なポジションのみを保持します.

  2. シグナル最適化.グリッド+移動平均など,グリッドに基づいて他のシグナルを重ねることができる.つまり,開閉は主にグリッドによって決定されるが,価格が一定の移動平均を突破したときにのみポジションを開く.そうでなければ,ポジションを開かない.これは頻繁な開閉コストを削減することができる.

  3. ポジション管理.現在,戦略内の各グリッドのポジションは固定されている.価格が市場平均価格から遠く離れたとき,それぞれのグリッドのポジションを適切に削減し,資本利用の効率性を向上させるために市場平均価格に近いときにポジションを増加させるように設定することができます.

  4. アダプティブ・グリッド密度. 価格変動に応じてグリッド密度を動的に調整する. 変動が高いとき,グリッドの数を適切に増加させることができる. 変動が低いとき,グリッドの数を減らすことができる. これにより,グリッド幅を最適化し,資本利用を改善することができる.

概要

適応動的グリッドを通じて,この戦略は,レンジバウンド市場で価格のスプレッドを稼ぐために頻繁にポジションを開閉し,トレンドガインを得るためにトレンド市場での露出方向の一定程度を維持することもできます.これは,強い適応性を有する中長期的定量戦略です.グリッドを合理的に設定してトリガーロジックとポジションマネジメントによって,安定したリターンを達成することができます.しかし,極端な市場状況や価格格差のリスクに注意を払う必要があります.これは適切なストップロスの条件を設定し,制御する必要があります.さらに,パラメータ設定とリスクマネジメントの最適化にもさらなる余地があります.トレンドフィルタリング,シグナル重複,ポジションマネジメント,適応グリッド密度などの手段を導入することで,戦略の堅牢さと収益性を向上することができます.要約として,グリッドの基本的なロジックに基づいて,この戦略は適応的メカニズムを組み込み,投資家に新しい中長期的定量的なアイデアや参照を提供することができます.


// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jcloyd

//@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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