
এই কৌশলটি 50% মূলধন এবং 50% পজিশনের সাথে গতিশীল ভারসাম্য বজায় রাখে, ক্রমাগত পজিশন এবং মূলধন অনুপাতের সমন্বয় করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য।
প্রাথমিক মূলধন ১ মিলিয়ন ইউয়ান, ৫০% মূলধন এবং ৫০% পজিশন।
ট্রেডিং চক্রের মধ্যে, প্রতিদিন খোলার সময়, যদি অবশিষ্ট তহবিল অপ্রাপ্ত লাভের 1.05 গুণের বেশি হয় তবে অবশিষ্ট তহবিলের 2.5% দিয়ে পজিশনিং করা হয়।
যদি আপনার অবশিষ্ট তহবিলের ১.০৫ গুণের বেশি মুনাফা না হয়, তবে আপনার কিছু পজিশন বিক্রি করুন এবং এটিকে পুনরায় ভারসাম্যপূর্ণ অবস্থায় ফিরিয়ে আনুন।
ট্রেডিং শেষে, সব পজিশন সমতল করা হয়।
তহবিল এবং পজিশনের গতিশীল ভারসাম্যের মাধ্যমে, ঝুঁকিগুলি কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে এবং চরম পরিস্থিতিতে বিপুল ক্ষতি এড়ানো যায়।
মার্কেটের উপর ঘন ঘন নজরদারি করার প্রয়োজন নেই, কেবলমাত্র তহবিল এবং পজিশনের অনুপাতের সমন্বয় প্রয়োজন, সহজ অপারেশন, ব্যস্ত বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত।
বিভিন্ন বিনিয়োগকারীর চাহিদা মেটাতে বিভিন্ন স্তরের ঝুঁকি পছন্দগুলি অর্জন করতে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা যায়।
মার্কেটের স্বল্পমেয়াদী ওঠানামা ধরতে না পারা এবং লাভের সীমিত সুযোগ।
যদি দীর্ঘমেয়াদী একতরফা ব্রেকআউট হয়, তবে পজিশনের অনুপাতটি খুব কম হতে পারে যা বাজারে পুরোপুরি ধরা যায় না।
ভুল প্যারামিটার সেট করা থাকলে, পজিশন খুব ঘন ঘন পরিবর্তন হতে পারে বা আপনার তহবিল খুব কম কাজে লাগতে পারে।
পজিশন এবং তহবিলের অনুপাতের উপর আরও সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণের জন্য আরও প্যারামিটার যুক্ত করা যেতে পারে।
স্টপ লস স্টপ প্রিন্সিপালের সাথে যুক্ত করা যেতে পারে, যখন পজিশন বড় হয় তখন যথাযথভাবে ক্ষতি হয়।
বিভিন্ন ট্রেডিং চক্রের প্যারামিটার সেটিং পরীক্ষা করা যায়, যা কৌশলটির অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ায়।
এই কৌশলটি মূলধন এবং পজিশনের গতিশীল ভারসাম্যের চিন্তাধারার মাধ্যমে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের লক্ষ্য অর্জন করে। অন্যান্য কৌশলগুলির তুলনায়, অপারেশনটি সহজ এবং সহজেই বাস্তবায়িত হয়। পরবর্তীকালে, আরও বেশি সামঞ্জস্যপূর্ণ প্যারামিটার এবং অন্যান্য কৌশলগত চিন্তাধারার সাথে মিলিত হয়ে কৌশলটি আরও উন্নত করা যেতে পারে।
/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-18 19:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("00631L Trading Simulation", shorttitle="Sim", overlay=true, initial_capital = 1000000)
// 设置本金
capital = 1000000
// 设置购买和出售日期范围
start_date = timestamp(2020, 11, 4)
next_date = timestamp(2020, 11, 5)
sell_date = timestamp(2023, 10, 24)
end_date = timestamp(2023, 10, 25) // 结束日期改为2023年10月25日
// 判断是否在交易期间
in_trade_period = true
// 实现的盈亏
realized_profit_loss = strategy.netprofit
plot(realized_profit_loss, title="realized_profit_loss", color=color.blue)
// 未实现的盈亏
open_profit_loss = strategy.position_size * open
plot(open_profit_loss, title="open_profit_loss", color=color.red)
// 剩余资金
remaining_funds = capital + realized_profit_loss - (strategy.position_size * strategy.position_avg_price)
plot(remaining_funds, title="remaining_funds", color=color.yellow)
// 總權益
total_price = remaining_funds + open_profit_loss
plot(total_price, title="remaining_funds", color=color.white)
// 购买逻辑:在交易期间的每个交易日买入 daily_investment 金额的产品
first_buy = time >= start_date and time <= next_date
buy_condition = in_trade_period and dayofmonth != dayofmonth[1]
// 出售邏輯 : 在交易期间的截止日出售所有商品。
sell_all = time >= sell_date
// 在交易期間的第一日買入50%本金
if first_buy
strategy.order("First", strategy.long, qty = capital/2/open)
// 在每个K线的开盘时进行买入
// 加碼邏輯 : 剩余资金 > 未实现的盈亏 * 1.05
add_logic = remaining_funds > open_profit_loss * 1.05
if buy_condition
strategy.order("Buy", strategy.long, when = add_logic, qty = remaining_funds * 0.025 / open)
//
// 減碼邏輯 : 剩余资金 > 未实现的盈亏 * 1.05
sub_logic = open_profit_loss > remaining_funds * 1.05
if buy_condition
strategy.order("Sell", strategy.short, when = sub_logic, qty = open_profit_loss * 0.025/open)
//
strategy.order("Sell_all", strategy.short, when = sell_all, qty = strategy.position_size)
// 绘制交易期间的矩形区域
bgcolor(in_trade_period ? color.green : na, transp=90)