Эта стратегия использует метод сетевой торговли в теории океана для размещения заказов на покупку и продажу в пределах заданного ценового диапазона.
Стратегия сначала рассчитывает верхние и нижние границы ценовой сетки на основе выбора пользователя или настроек по умолчанию. Существует два способа расчета: получение самых высоких и самых низких цен в период обратного тестирования или вычисление скользящих средних за определенный период времени. Затем линии сетки равномерно распределяются в соответствии с количеством сеток, установленных пользователем.
Торговые сигналы генерируются на основе взаимосвязи между ценой и линиями сетки. Когда цена ниже линии сетки, длинная позиция открывается по цене линии сетки с фиксированным количеством; когда цена выходит выше линии сетки, позиция закрывается на линии сетки ниже. По мере колебаний цены внутри сетки, позиции соответствующим образом меняются, чтобы получить прибыль.
В частности, стратегия поддерживает ценовой массив сетки и массив bool, указывающий, размещаются ли ордера на каждой линии. Когда цена ниже линии без ордеров, длинная позиция открывается на линии; когда цена выше линии, а ордера существуют на линии ниже, позиции закрываются на нижней линии.
Диапазон сетки рассчитывается автоматически, избегая трудностей ручной настройки.
Линии сетки распределены равномерно, чтобы избежать перегрузки из-за плотной сетки.
Метод сетевой торговли эффективно контролирует риски. Прибыль может быть получена до тех пор, пока цены колеблются в сети.
Не предполагает направления цены, подходит для рынка с ограниченным диапазоном.
Настройки комиссионных и размеров позиций для различных торговых инструментов.
Визуализация линий сетки помогает понять торговую ситуацию.
Риски прорыва цены, нарушение верхних или нижних пределов сети может привести к большим потерям.
Слишком большие риски для сетевого пространства. Слишком свободные сети не могут легко приносить прибыль, а слишком узкие увеличивают затраты. Необходим баланс.
Долгое владение затрудняет прибыль, но увеличивает затраты.
Риски неправильного установления параметров: период обратного тестирования или период скользящей средней может повлиять на расчет диапазона сетки, если он установлен неправильно.
Систематические рыночные риски, более подходящие для рынков с ограниченным диапазоном, а не для рынков с долгосрочными тенденциями.
Оптимизировать параметры сети. Всесторонне учитывать рыночные условия, затраты и т. д. для оптимизации количества сетей, периода просмотра и т. д.
Внедрение динамической корректировки диапазона сети.
Включайте механизмы стоп-лосса, устанавливайте правильные линии стоп-лосса, чтобы ограничить потери.
Добавьте фильтры с использованием других индикаторов, таких как полосы Боллинджера, индикаторы тренда и т. д., чтобы избежать неправильной торговли.
Улучшить эффективность использования капитала, ввести анализ волатильности для сокращения торговли в стабильные периоды.
Стратегия реализует управляемую риском торговлю диапазоном с использованием принципов торговли сетью. Автоматический расчет сети и единообразное распределение предлагают преимущества, которые подходят для различных рынков через настройку параметров. Риски ограничены и просты в эксплуатации.
/*backtest
start: 2023-09-12 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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
strategy.initial_capital = 50000
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
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)