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Estratégia de negociação de redes fixas

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-16 17:09:45
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Resumo

Esta estratégia adota uma abordagem de negociação de rede fixa, definindo o preço inicial e a porcentagem entre cada camada de rede.

Estratégia lógica

A estratégia define primeiro o preço inicial e a distância percentual da rede, em percentagem da rede.Em seguida, calcula 10 camadas de preços de compra e venda com base no preço inicial e na percentagem.

Fórmula do preço de compra:

b1=preço-preço*p1)

b2=preço-preço*p2)

b3=preço-preço*p3)

…

Onde p1~p10 são percentagens calculadas camada por camada com base no percentual da rede.

Fórmula do preço de venda:

S1=b1+(preço*p1)

S2=b2+(preço*p1)

s3=b3+(preço*p1)

…

A condição de compra é acionada quando o preço de fechamento é inferior ao preço de compra:

se (cerca de < b1)

estratégia.entry ((b1, strategy.long, when=(close

Da mesma forma, a condição de venda é acionada quando o preço de fechamento é superior ao preço de venda:

se (aproximadamente>s1)

strategy.exit("b1", quando=(fechar>s1))

Esta é a implementação da estratégia de negociação de rede de baixa compra-alta venda.

Vantagens

A estratégia da rede fixa tem as seguintes vantagens:

Atinge auto low-buy-high-sell sem cronometrar o mercado, reduz a dificuldade de negociação.
A fixação da distância adequada da grelha controla eficazmente o risco e evita a perseguição.
Lucrativo, quer o mercado suba ou desça.
Flexibilidade para ajustar os parâmetros da rede às diferentes condições do mercado.
Aumentar o tamanho da posição adicionando camadas de grade.
Incorporar o stop loss evita grandes perdas em eventos de mercado extremos.

Riscos

A estratégia apresenta também alguns riscos:

As taxas de negociação consomem o lucro durante o mercado de gama.
Preços iniciais e configurações de rede incorretos levam a perdas.
A diferença de preços pode causar perdas durante eventos extremos.
A negociação mecânica tem risco de inserção de ordens.
Eventos concentrados podem amplificar as perdas.

Soluções:

Otimizar os parâmetros da rede para garantir lucro > taxas.
Backtest para encontrar o preço de partida ideal e distância da grade.
Adicionar stop loss ao controlo dos riscos.
Relaxa o preço da ordem para evitar a inserção.
Configure o controlo de risco para limitar a perda máxima.

Melhorias

A estratégia pode ser reforçada das seguintes formas:

Ajustar dinamicamente a distância da rede com base na volatilidade.
Calcular a faixa de preços para definir dinamicamente o preço inicial.
Adicionar o modelo ML para prever o preço e ajustar a grade.
Otimizar o stop loss com base nos pontos de stop loss históricos.
Incorporar o dimensionamento das posições com base no nível de lucro.
Otimizar a gestão de posições para maximizar a utilização do capital.
Melhorar a execução utilizando o TWAP para reduzir os custos de impacto.

Conclusão

A estratégia implementa a negociação de rede fixa estabelecendo preços de compra e venda com base no preço inicial e na porcentagem da rede, alcançando auto low-buy-high-sell. É importante gerenciar os riscos ao otimizar parâmetros, ajustes dinâmicos e stop loss para bloqueio de lucro e controle de perdas. Incorporar técnicas avançadas de ML e gerenciamento de dinheiro pode melhorar ainda mais a lucratividade da estratégia e a taxa de ganho.

/*backtest
start: 2022-11-09 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Lionkind

//@version=5
strategy("Grid HW", overlay = true, margin_long = 1, margin_short = 1)

// Fix 35k price as starting point and 1% as a distance

sprice=input(40500,"Starting price")
gridpercent=input(1,"Percent")

// calculate the % of the 10 layers 

p1=((gridpercent*1)/100)
p2=((gridpercent*2)/100)
p3=((gridpercent*3)/100)
p4=((gridpercent*4)/100)
p5=((gridpercent*5)/100)
p6=((gridpercent*6)/100)
p7=((gridpercent*7)/100)
p8=((gridpercent*8)/100)
p9=((gridpercent*9)/100)
p10=((gridpercent*10)/100)

//set buy prices 

b1=sprice-(sprice*p1)
b2=sprice-(sprice*p2)
b3=sprice-(sprice*p3)
b4=sprice-(sprice*p4)
b5=sprice-(sprice*p5)
b6=sprice-(sprice*p6)
b7=sprice-(sprice*p7)
b8=sprice-(sprice*p8)
b9=sprice-(sprice*p9)
b10=sprice-(sprice*p10)

//set sell prices

s1=b1+(sprice*p1)
s2=b2+(sprice*p1)
s3=b3+(sprice*p1)
s4=b4+(sprice*p1)
s5=b5+(sprice*p1)
s6=b6+(sprice*p1)
s7=b7+(sprice*p1)
s8=b8+(sprice*p1)
s9=b9+(sprice*p1)
s10=b10+(sprice*p1)

//Long conditions

lc1=close<b1
lc2=close<b2
lc3=close<b3
lc4=close<b4
lc5=close<b5
lc6=close<b6
lc7=close<b7
lc8=close<b8
lc9=close<b9
lc10=close<b10

//exit conditions
ec1=close>s1
ec2=close>s2
ec3=close>s3
ec4=close>s4
ec5=close>s5
ec6=close>s6
ec7=close>s7
ec8=close>s8
ec9=close>s9
ec10=close>s10

//long orders
if (lc1)
    strategy.entry("b1", strategy.long, when=(lc1))
    
if (lc2)
    strategy.entry("b2", strategy.long, when=(lc2))
    
if (lc3)
    strategy.entry("b3", strategy.long, when=(lc3))    
if (lc4)
    strategy.entry("b4", strategy.long, when=(lc4))    
if (lc5)
    strategy.entry("b5", strategy.long, when=(lc5))
if (lc6)
    strategy.entry("b6", strategy.long, when=(lc6))
if (lc7)
    strategy.entry("b7", strategy.long, when=(lc7))    
if (lc8)
    strategy.entry("b8", strategy.long, when=(lc8))    
if (lc9)
    strategy.entry("b9", strategy.long, when=(lc9))    
if (lc10)
    strategy.entry("b10", strategy.long, when=(lc10))
    
//exit orders   
if (ec1)
    strategy.exit("b1", when=(ec1), limit=1)
if (ec2)
    strategy.exit("b2", when=(ec2), limit=1)
if (ec3)
    strategy.exit("b3", when=(ec3), limit=1)
if (ec4)
    strategy.exit("b4", when=(ec4), limit=1)
if (ec5)
    strategy.exit("b5", when=(ec5), limit=1)
if (ec6)
    strategy.exit("b6", when=(ec6), limit=1)
if (ec7)
    strategy.exit("b7", when=(ec7), limit=1)
if (ec8)
    strategy.exit("b8", when=(ec8), limit=1)
if (ec9)
    strategy.exit("b9", when=(ec9), limit=1)
if (ec10)
    strategy.exit("b10", when=(ec10), limit=1)
    

plot(b1,color=color.green)
plot(s1, color=color.red)
plot(b2, color=color.purple)

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