Tài nguyên đang được tải lên... tải...

Chiến lược phòng ngừa rủi ro giao dịch lưới

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-03-27 18:15:12
Tags:

Tổng quan chiến lược

Chiến lược phòng ngừa rủi ro giao dịch lưới là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên khái niệm giao dịch lưới, kết hợp với ý tưởng phòng ngừa rủi ro. Chiến lược đặt nhiều lệnh mua và bán trong một phạm vi giá đã xác định trước để kiếm lợi từ biến động giá. Đồng thời, chiến lược giới thiệu một cơ chế phòng ngừa rủi ro điều chỉnh năng động ranh giới lưới để thích nghi với những thay đổi trong môi trường thị trường và giảm rủi ro chiến lược.

Nguyên tắc chiến lược

Nguyên tắc cốt lõi của chiến lược này là giao dịch lưới. Đầu tiên, dựa trên các tham số được thiết lập bởi người dùng, ranh giới trên và dưới của lưới và số lượng đường lưới được xác định. Sau đó, lệnh mua và bán được đặt trên các đường lưới: khi giá chạm vào một đường lưới, nếu trước đó không có lệnh trên đường lưới đó, một vị trí được mở; nếu trước đó có lệnh, vị trí được đóng. Bằng cách này, chiến lược có thể liên tục mở và đóng các vị trí trong biến động giá để kiếm lợi nhuận.

Đồng thời, để giảm rủi ro, chiến lược giới thiệu một cơ chế điều chỉnh ranh giới lưới điện năng động. Theo sự lựa chọn của người dùng, ranh giới trên và dưới của lưới điện có thể tự động điều chỉnh theo hai cách: 1) dựa trên giá cao nhất và thấp nhất trong giai đoạn gần đây, xem xét độ lệch được thiết lập bởi người dùng; 2) dựa trên đường trung bình động, xem xét độ lệch được thiết lập bởi người dùng.

Ngoài ra, khi mở một vị trí, chiến lược chia tổng số tiền thành N phần bằng nhau, và mỗi lần mở một vị trí, nó sử dụng một số tiền bằng nhau, có thể làm giảm rủi ro của một giao dịch duy nhất.

Phân tích lợi thế

Khả năng thích nghi mạnh mẽ: Bằng cách điều chỉnh năng động ranh giới lưới điện, chiến lược có thể thích nghi với các môi trường thị trường khác nhau. Cho dù trong một xu hướng hoặc một thị trường biến động, nó có thể tự động điều chỉnh để có được lợi nhuận tốt hơn.
Rủi ro có thể kiểm soát được: Chiến lược sử dụng số tiền bằng nhau khi mở các vị trí, do đó rủi ro của một giao dịch duy nhất là nhỏ; đồng thời, cơ chế điều chỉnh ranh giới lưới năng động có thể giảm nguy cơ giá vượt qua ranh giới lưới.
Tần suất giao dịch cao: Vì lưới thường có nhiều đơn đặt hàng, tần suất giao dịch cao, giúp dễ dàng kiếm lợi nhuận trong thị trường biến động.
Các tham số linh hoạt: Người dùng có thể đặt số lượng lưới, ranh giới trên và dưới, tham số điều chỉnh động, v.v. theo sở thích của họ, do đó thích nghi với các phong cách giao dịch khác nhau.

Phân tích rủi ro

Hiệu suất kém trên thị trường xu hướng: Nếu giá tiếp tục tăng hoặc giảm một bên, phá vỡ ranh giới lưới, và điều chỉnh năng động không thể theo kịp tốc độ thay đổi giá, chiến lược có thể phải đối mặt với rủi ro lớn hơn.
Phí giao dịch: Vì chiến lược có tần suất giao dịch cao, phí giao dịch có thể có tác động nhất định đến lợi nhuận.
Cài đặt tham số không chính xác: Nếu các tham số được đặt không chính xác, chẳng hạn như quá nhiều đường lưới hoặc cài đặt ranh giới lưới không hợp lý, nó có thể dẫn đến hiệu suất chiến lược kém.

Giải pháp: 1) Trong thị trường xu hướng, hãy xem xét tăng phạm vi điều chỉnh ranh giới lưới hoặc kết hợp với các chiến lược xu hướng; 2) Chọn sàn giao dịch và tiền tệ với phí giao dịch thấp hơn; 3) Trước khi hoạt động thực tế, các tham số cần được kiểm tra hoàn toàn và tối ưu hóa.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Kết hợp với các chiến lược khác: Xem xét kết hợp các chiến lược giao dịch lưới với các loại chiến lược khác, chẳng hạn như các chiến lược xu hướng, các chiến lược đảo ngược trung bình, v.v., để cải thiện khả năng thích nghi và ổn định của chiến lược.
Cải thiện cơ chế điều chỉnh năng động: Cơ chế điều chỉnh năng động hiện tại trong chiến lược tương đối đơn giản và có thể được tối ưu hóa hơn nữa, chẳng hạn như xem xét nhiều yếu tố hơn (như khối lượng giao dịch, biến động, v.v.) và áp dụng các thuật toán tiên tiến hơn (như thuật toán thích nghi, thuật toán học máy, v.v.).
Tối ưu hóa quản lý quỹ: Hiện nay, chiến lược áp dụng quản lý quỹ bình đẳng. Chúng ta có thể xem xét giới thiệu các phương pháp quản lý quỹ tiên tiến hơn, chẳng hạn như tiêu chí Kelly, phương pháp tối ưu hóa, vv, để tiếp tục cải thiện hiệu quả sử dụng quỹ và lợi nhuận.
Giới thiệu lấy lợi nhuận và dừng lỗ: Trên cơ sở giao dịch lưới, một số logic lấy lợi nhuận và dừng lỗ có thể được giới thiệu, chẳng hạn như di chuyển lấy lợi nhuận và dừng lỗ, biến động lấy lợi nhuận và dừng lỗ, vv, để giảm thêm rủi ro chiến lược.

Tóm lại

Chiến lược phòng ngừa rủi ro giao dịch lưới là một chiến lược giao dịch định lượng có tính tự động cao, thích nghi và có thể kiểm soát rủi ro. Thông qua giao dịch lưới và điều chỉnh lưới năng động, chiến lược có thể kiếm lợi nhuận trong các điều kiện thị trường khác nhau trong khi kiểm soát rủi ro. Tuy nhiên, chiến lược có thể hoạt động kém trong các thị trường xu hướng và phí giao dịch có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận. Do đó, cần tối ưu hóa và cải thiện hơn nữa trong các ứng dụng thực tế. Nói chung, chiến lược cung cấp một ý tưởng giao dịch định lượng tương đối trưởng thành đáng nghiên cứu và áp dụng thêm.

/*backtest
start: 2024-03-19 00:00:00
end: 2024-03-23 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
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

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