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그리드 달러 비용 평균화 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-03-28 16:28:31
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전반적인 설명

그리드 달러 비용 평균화 전략 (GridDCA) 은 달러 비용 평균화 (DCA) 를 활용하여 여러 가격 그리드에 고정 금액을 투자하여 투자 위험을 줄이고 자산 축적의 안정성을 높이는 자동화 거래 전략이다. 이 전략은 트레이딩뷰 플랫폼에서 파이인 스크립트를 사용하여 개발되었으며 그리드 수, 그리드 거리, 스톱-러스 비율 및 수익 목표에 대한 유연한 설정을 허용합니다. 시장 주문과 제한 주문을 모두 지원합니다.

전략 원칙

DCA는 투자에 대한 시장 변동성의 영향을 완화하기 위해 현재 자산 가격에 관계없이 일정 시간 간격으로 일정한 금액을 투자하는 장기 투자 전략이다. GridDCA 전략은 이러한 기초를 기반으로 가격 그리드 개념을 도입한다. 사용자 정의의 그리드 수와 그리드 거리에 따라 서로 다른 가격 수준에서 여러 그리드를 생성한다. 각 그리드는 그에 따른 양과 가격을 가지고 있다. 가격이 특정 그리드에 도달하면 전략은 설정에 따라 시장 주문 또는 제한 주문을 사용하여 구매 명령을 실행한다. 또한 전략은 지정된 스톱-프로프트 비율 및 목표에 따라 각 구매에 대한 스톱-로프트 및 취익 수준을 설정한다. 서로 다른 가격 수준에서 투자함으로써, GridDCA 전략은 효과적으로 구매 비용을 매끄럽히고 투자 위험을 감소시킨다.

이점 분석

  1. 자동 거래: GridDCA 전략은 자동으로 거래를 실행하여 시간과 노력을 절약하고 인간의 감정의 간섭을 줄일 수 있습니다.
  2. 리스크 감축: 다른 가격 수준에서 투자함으로써 DCA 전략은 투자에 대한 시장 변동성의 영향을 완화하고 자산 축적의 안정성을 높입니다.
  3. 높은 유연성: GridDCA 전략은 그리드 수, 그리드 거리, 스톱-러스 비율 및 이익 목표와 같은 사용자 정의 가능한 매개 변수를 지원하여 사용자가 필요에 따라 조정할 수 있습니다.
  4. 다양한 주문 유형: 전략은 시장 주문과 제한 주문을 모두 지원하며 다른 사용자 선호도를 충족시킵니다.

위험 분석

  1. 시장 트렌드 위험: 시장이 장기적인 하향 추세에 있다면 GridDCA 전략의 구매 비용은 시장 평균보다 높을 수 있습니다. 해결책은 적당한 그리드 거리와 스톱 로스 비율을 설정하여 하향 위험에 과도하게 노출되는 것을 피하는 것입니다.
  2. 매개 변수 설정 위험: 부적절한 매개 변수 설정은 최적의 전략 성과를 초래할 수 있습니다. 해결책은 역 테스트를 통해 매개 변수를 최적화하고 시장 조건에 따라 조정하는 것입니다.
  3. 유동성 위험: 시장 유동성이 충분하지 않은 경우, 제한 주문은 실행되지 않을 수 있습니다. 해결책은 시장 주문을 사용하거나 제한 주문 가격을 조정하는 것입니다.

최적화 방향

  1. 동적 매개 변수 조정: 시장 조건과 자산 성과에 따라 네트워크 거리, 스톱-러스 비율 및 수익 목표와 같은 매개 변수를 동적으로 조정하여 시장 변화에 적응하고 전략 성과를 향상시킵니다.
  2. 트렌드 판단 통합: DCA 외에도 상승 트렌드에서 구매량을 증가시키고 하락 트렌드에서 구매량을 감소시키기 위해 이동 평균과 같은 트렌드 지표를 통합하여 위험을 더욱 줄이고 수익을 향상시킵니다.
  3. 여러 통화, 여러 시간 프레임: 다양한 통화와 시간 프레임에 GridDCA 전략을 적용하여 투자를 다양화하고 단일 시장 위험을 줄이고 다른 시장과 시간 프레임에서의 기회를 포착합니다.

결론

그리드 달러-비용 평균화 전략 (Grid Dollar-Cost Averaging Strategy, GridDCA) 은 달러-비용 평균화 기반의 자동화 거래 전략으로, 여러 가격 그리드에 고정된 금액을 투자함으로써 투자에 미치는 시장 변동성의 영향을 효과적으로 줄이고 자산 축적의 안정성을 높인다. 이 전략은 자동화 거래, 위험 감축, 높은 유연성, 다각화된 주문 유형 등의 장점을 제공한다. 그러나 시장 트렌드 위험, 매개 변수 설정 위험, 유동성 위험과 같은 과제에도 직면한다. 동적 매개 변수 조정, 판단 트렌드 통합 및 다화폐, 다 시간 프레임 응용과 같은 최적화 방향을 통해 그리드DCA 전략의 성능을 더욱 향상시킬 수 있으며, 이는 양적 거래 분야에서 깊이 연구하고 적용할 가치가 있는 전략이 된다.

/*backtest
start: 2023-03-22 00:00:00
end: 2023-08-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("DCA Trading Strategy", overlay=true)

// Define input options
numGrids = input.int(5, title="Number of Grids")
gridDistance = input.float(0.5, title="Grid Distance")
stopLossPct = input.float(1, title="Stop Loss Percentage")
takeProfitPct = input.float(1, title="Take Profit Percentage")
useMarketOrder = input.bool(false, title="Use Market Order")

// Define DCA function
dca(quantity, price, stopLoss, takeProfit) =>
    if useMarketOrder
        strategy.entry("DCA Buy", strategy.short, qty=quantity)
    else
        strategy.entry("DCA Buy", strategy.short, qty=quantity, limit=price)
    strategy.exit("Stop Loss/ Take Profit", "DCA Buy", stop=stopLoss, limit=takeProfit)

// Calculate grid levels
gridLevels = math.floor(strategy.position_size / (numGrids + 1) + 0.5)

// Calculate buy quantity
buyQuantity = strategy.position_size / numGrids

// Loop through each grid level
for i = 1 to numGrids
    priceLevel = strategy.position_avg_price * (1 - gridDistance * i)
    stopLossPrice = priceLevel * (1 - stopLossPct / 100)
    takeProfitPrice = priceLevel * (1 + takeProfitPct / 100)
    dca(buyQuantity, priceLevel, stopLossPrice, takeProfitPrice)

// Plot grid levels
plotshape(series=gridLevels, title="Grid Levels", location=location.abovebar, color=color.blue, style=shape.triangleup, size=size.small)
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