1. Quadrat
  2. Die Risikopositionsgröße mit Hebelwirkung und die Risikomanagementstrategie für Margin Calls

Die Risikopositionsgröße mit Hebelwirkung und die Risikomanagementstrategie für Margin Calls

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-26
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Übersicht

Diese Strategie verwaltet das Risiko durch Festlegung hoher Verschuldungs- und Margin Call-Bedingungen, um Positionen bei erheblichen Marktschwankungen zu schließen.

Strategie Logik

  1. Höhere Hebelwirkung setzen, z. B. 4x
  2. Definieren Sie die Margin Call-Level, z. B. 25.000 USD
  3. Aufhören, neue Geschäfte zu eröffnen, wenn das Eigenkapital unter den Margin Call-Level fällt
  4. Alle Positionen schließen, wenn der Margin Call ausgelöst wird, da die Eigenkapitalwerte weiter sinken

Auf diese Weise kann die Strategie Verluste während drastischer Marktbewegungen rechtzeitig reduzieren, um Margin Call-Risiken zu vermeiden.

Analyse der Vorteile

  1. Flexible Anpassung der Hebelwirkung auf der Grundlage der persönlichen Risikotoleranz
  2. Der Mechanismus für Margin Call verhindert Kontoüberschreitungen
  3. Zeitgemäßer Stop-Loss mit hohem Hebelwirkung zur Risikominderung

Risikoanalyse

  1. Die Hebelwirkung verstärkt sowohl die Gewinne als auch die Risiken
  2. Margin Call Level muss mit Stop Loss ausgerichtet werden
  3. Risikopositionen, für die keine Risikopositionen gelten

Die Risiken können durch Anpassung der Hebelwirkung, Anpassung von Margin Call und Stop Loss, Optimierung des Stop Loss usw. verringert werden.

Optimierungsrichtlinien

  1. Hinzufügen eines Trendfilters, um Gegentrends zu vermeiden
  2. Optimierung des Stop-Loss zur Verhinderung von Rutschen
  3. Einstellen Sie Handelszeitenfilter, um Trades in bestimmten Sitzungen zu vermeiden
  4. Einbeziehung von Modellen für maschinelles Lernen zur dynamischen Abstimmung von Parametern

Zusammenfassung

Die Strategie verwaltet Risiken mit Hebelwirkung und Margin Call-Einstellungen, um Konto-Blowups zu verhindern. Hohe Hebelwirkung erhöht jedoch auch Risiken. Zusätzliche Anstrengungen wie Trendvalidierung, Stop-Loss-Optimierung und Handelsstundenkontrolle können dazu beitragen, Risiken weiter zu reduzieren. Komplexe Techniken wie maschinelles Lernen können auch genutzt werden, um Parameter dynamisch zu optimieren und ein Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risikomanagement zu finden.

/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 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/
//@version=4
//@author=Daveatt

// Breakout on 2H high/low break Strategy

SystemName = "Leverage Strategy"
TradeId = "🙏"

InitCapital             = 100000
InitPosition            = 1
UseMarginCall           = input(true, title="Use Margin Call?")
MarginValue             = input(25000, title="Margin Value", type=input.float)
// use 1 for no leverage
// use 0.1 for be underleveraged and bet 1/10th of a pip value
// use any value > 1 for full-degen mode
UseLeverage             = input(true, title="Use Leverage")
LeverageValue           = input(4, title="Leverage mult (1 for no leverage)", minval=0.1, type=input.float)
// Risk Management
UseRiskManagement       = input(true, title="Use Risk Management?")
// ticks = 1/10th of a pip value
StopLoss                = input(5, title="Stop Loss in ticks value", type=input.float)
TakeProfit              = input(500, title="Take Profit in ticks value", type=input.float)

InitCommission = 0.075
InitPyramidMax = 1
CalcOnorderFills = false
CalcOnTick = true
DefaultQtyType = strategy.cash
DefaultQtyValue = strategy.cash
Currency = currency.USD
Precision = 2
Overlay=false
MaxBarsBack=3000

strategy
 (
 title=SystemName, 
 shorttitle=SystemName, 
 overlay=Overlay 
 )

//////////////////////////// UTILITIES ///////////////////////////

f_print(_txt, _condition) =>

    var _lbl = label(na)
    label.delete(_lbl)

    if _condition
        // saving the candle where we got rekt :(
        _index = barssince(_condition)
        _lbl := label.new(bar_index - _index, highest(100), _txt, xloc.bar_index, yloc.price, size = size.normal, style=label.style_labeldown)

//////////////////////////// STRATEGY LOGIC ///////////////////////////

// Date filterigng
_Date       = input(true, title="[LABEL] DATE")
FromYear = input(2019, "From Year", minval=1900),   FromMonth = input(12, "From Month", minval=1, maxval=12),    FromDay = input(1, "From Day", minval=1, maxval=31)
ToYear = input(2019, "To Year", minval=1900),       ToMonth = input(12, "To Month", minval=1, maxval=12),        ToDay = input(9, "To Day", minval=1, maxval=31)
FromDate = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)     
ToDate = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
TradeDateIsAllowed = true

// non-repainting security version
four_hours_H     = security(syminfo.tickerid, '240', high[1], lookahead=true)
four_hours_L     = security(syminfo.tickerid, '240', low[1], lookahead=true)
buy_trigger     = crossover(close, four_hours_H)
sell_trigger    = crossunder(close, four_hours_L)

// trend states
since_buy  = barssince(buy_trigger)
since_sell = barssince(sell_trigger)
buy_trend  = since_sell > since_buy
sell_trend = since_sell < since_buy 

change_trend = (buy_trend and sell_trend[1]) or (sell_trend and buy_trend[1])

// plot(four_hours_H, title="4H High",  linewidth=2, color=#3c91c2, style=plot.style_linebr, transp=0,
//  show_last=1, trackprice=true)
// plot(four_hours_L, title="4H Low",  linewidth=2, color=#3c91c2, style=plot.style_linebr, transp=0,
//  show_last=1, trackprice=true)

plot(strategy.equity, color=color.blue, linewidth=3, title="Strategy Equity")

// get the entry price
entry_price = valuewhen(buy_trigger or sell_trigger, close, 0)

// SL and TP

SL_price    = buy_trend ? entry_price - StopLoss    : entry_price + StopLoss
is_SL_hit   = buy_trend ? crossunder(low, SL_price) : crossover(high, SL_price) 

TP_price    = buy_trend ? entry_price + TakeProfit  : entry_price - TakeProfit
is_TP_hit   = buy_trend ? crossover(high, TP_price) : crossunder(low, TP_price)

//  Account Margin Management:
f_account_margin_call_cross(_amount)=>
    _return = crossunder(strategy.equity, _amount)

f_account_margin_call(_amount)=>
    _return = strategy.equity <= _amount

is_margin_call_cross    = f_account_margin_call_cross(MarginValue)
is_margin_call          = f_account_margin_call(MarginValue)

plot(strategy.equity, title='strategy.equity', transp=0, linewidth=4)
//plot(barssince(is_margin_call ), title='barssince(is_margin_call)', transp=100)

can_trade = iff(UseMarginCall, not is_margin_call, true)
trade_size  = InitPosition * (not UseLeverage ? 1 : LeverageValue)

// We can take the trade if not liquidated/margined called/rekt

buy_final   = can_trade and buy_trigger and TradeDateIsAllowed
sell_final  = can_trade and sell_trigger and TradeDateIsAllowed

close_long  = buy_trend  and 
 (UseRiskManagement and (is_SL_hit or is_TP_hit)) or sell_trigger

close_short = sell_trend and 
 (UseRiskManagement and (is_SL_hit or is_TP_hit)) or buy_trigger

strategy.entry(TradeId + ' B', long=true, qty=trade_size, when=buy_final)
strategy.entry(TradeId + ' S', long=false, qty=trade_size, when=sell_final)
strategy.close(TradeId + ' B', when=close_long)
strategy.close(TradeId + ' S', when=close_short)

// FULL DEGEN MODE ACTIVATED
// Margin called - Broker closing your account
strategy.close_all(when=is_margin_call)

if UseMarginCall and is_margin_call_cross
    f_print("☠️REKT☠️", is_margin_call_cross)
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