Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược giao dịch lưới điện năng động

Chiến lược giao dịch lưới điện năng động

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-23 10:53:05
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược này thực hiện giao dịch lưới bằng cách đặt nhiều lệnh mua và bán song song trong một phạm vi giá. Nó điều chỉnh phạm vi lưới và các dòng dựa trên biến động thị trường để kiếm lợi nhuận.

Chiến lược logic

  1. Thiết lập ranh giới trên và dưới của lưới, có thể được cấu hình bằng tay hoặc tự động tính dựa trên giá cao và thấp gần đây.
  2. Tính toán chiều rộng khoảng lưới theo số lượng đường lưới đã chỉ định.
  3. Tạo mảng giá đường lưới với số lượng tương ứng.
  4. Khi giá giảm xuống dưới một đường lưới, mở lệnh dài bên dưới nó; khi giá tăng trên đường lưới, đóng lệnh ngắn bên trên nó.
  5. Điều chỉnh năng động giới hạn, chiều rộng khoảng thời gian và giá đường lưới để điều chỉnh chiến lược để thay đổi thị trường.

Phân tích lợi thế

  1. Có thể kiếm được lợi nhuận ổn định trong thị trường có phạm vi và biến động, bất kể hướng xu hướng.
  2. Hỗ trợ cả cài đặt tham số thủ công và tự động để thích nghi mạnh mẽ.
  3. Các thông số tối ưu hóa như số lượng lưới, chiều rộng khoảng thời gian và kích thước đơn đặt hàng để có phần thưởng tốt hơn.
  4. Điều khiển vị trí tích hợp để giảm rủi ro.
  5. Điều chỉnh phạm vi lưới năng động tăng khả năng thích nghi.

Phân tích rủi ro

  1. Có thể xảy ra tổn thất nghiêm trọng trong thị trường có xu hướng mạnh.
  2. Số lượng lưới không đúng và cài đặt vị trí có thể làm tăng nguy cơ.
  3. Phạm vi lưới tự động tính toán có thể thất bại trong biến động giá cực đoan.

Quản lý rủi ro:

  1. Tối ưu hóa các thông số lưới và kiểm soát chặt chẽ vị trí tổng thể.
  2. Đóng chiến lược trước khi chuyển động giá đáng kể.
  3. Đánh giá tình hình thị trường bằng các chỉ số xu hướng, chặt chẽ chiến lược khi cần thiết.

Hướng dẫn tối ưu hóa

  1. Chọn số lượng lưới tối ưu dựa trên đặc tính thị trường và quy mô vốn.
  2. Kiểm tra các khoảng thời gian khác nhau để tối ưu hóa các thông số tự động.
  3. Tối ưu hóa tính toán kích thước đơn đặt hàng cho phần thưởng ổn định hơn.
  4. Thêm các chỉ số để xác định xu hướng và các điều kiện đóng cửa chiến lược.

Tóm lại

Chiến lược giao dịch lưới điện năng động thích nghi với thị trường bằng cách điều chỉnh các thông số lưới điện. Nó có lợi nhuận trong thị trường có phạm vi và biến động. Với kiểm soát vị trí thích hợp, rủi ro được giảm thiểu. Tối ưu hóa cài đặt lưới điện và kết hợp các chỉ số đánh giá xu hướng có thể cải thiện thêm sự ổn định của chiến lược.

/*backtest
start: 2023-12-23 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("sarasa srinivasa kumar", 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="(Auto) 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="(Auto) 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)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu