Dynamische Positionsgrößenstrategie auf Basis der Eigenkapitalkurve

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-16 15:06:39
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Strategieübersicht

Die Kernidee dieser Strategie besteht darin, die Positionsgröße dynamisch anhand des Trends der Aktienkurve anzupassen - die Positionsgröße während des Gewinns zu erhöhen und die Positionsgröße während des Verlusts zu verringern, um das Gesamtrisiko zu kontrollieren.

Name der Strategie

Dynamische Positionsgrößenstrategie auf Basis der Eigenkapitalkurve

Strategie Logik

Die Strategie verwendet zwei Methoden, um festzustellen, ob sich die Aktienkurve in einem Abwärtstrend befindet: 1) Berechnen Sie schnelle und langsame einfache gleitende Durchschnitte der Aktienkurve, wenn die schnelle SMA unterhalb der langsamen liegt, gilt sie als Abwärtstrend; 2) Berechnen Sie die Aktienkurve gegenüber ihrem eigenen längeren Zeitraum einfacher gleitender Durchschnitt, wenn sich das Eigenkapital unterhalb der gleitenden Durchschnittslinie befindet, gilt es als Abwärtstrend.

Wenn der Abwärtstrend der Aktienkurve bestimmt wird, wird die Positionsgröße je nach Einstellung um einen bestimmten Prozentsatz reduziert oder erhöht. Wenn beispielsweise eine Verringerung von 50% festgelegt wird, wird die ursprüngliche Positionsgröße von 10% auf 5% reduziert. Dieser Mechanismus erhöht die Positionsgröße während des Gewinns und verringert die Größe während des Verlusts, um das Gesamtrisiko zu kontrollieren.

Vorteile

Verwendet die Eigenkapitalkurve, um den Gesamtgewinn/Verlust zu beurteilen, und passt die Positionsgröße dynamisch an, um das Risiko zu kontrollieren
Die Kombination mehrerer Indikatoren zur Identifizierung von Einstiegssignalen kann die Gewinnrate verbessern
Anpassungsfähige Parameter für die Positionsanpassung entsprechen unterschiedlichen Risikobereitschaften

Risiken

Verluste können durch erhöhte Positionsgröße während des Gewinns verstärkt werden
Aggressive Anpassung aufgrund fehlerhafter Parametereinstellungen
Allein die Positionsdimensionierung kann kein Systemrisiko vollständig vermeiden

Anweisungen zur Verbesserung

Prüfwirksamkeit verschiedener Positionsanpassungsparameter
Versuchen Sie mit anderen Indikatoren, um den Kurs der Eigenkapitalkurve zu bestimmen
Optimierung der Einstiegsbedingungen zur Verbesserung der Gewinnquote

Schlussfolgerung

Die Gesamtlogik dieser Strategie ist klar - sie passt die Positionsgröße dynamisch anhand der Eigenkapitalkurve an, was zur effektiven Risikokontrolle beiträgt.

/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © shardison
//@version=5

//EXPLANATION
//"Trading the equity curve" as a risk management method is the 
//process of acting on trade signals depending on whether a system’s performance
//is indicating the strategy is in a profitable or losing phase.
//The point of managing equity curve is to minimize risk in trading when the equity curve is  in a downtrend. 
//This strategy has two modes to determine the equity curve downtrend:
//By creating two simple moving averages of a portfolio's equity curve - a short-term
//and a longer-term one - and acting on their crossings. If the fast SMA is below
//the slow SMA, equity downtrend is detected (smafastequity < smaslowequity).
//The second method is by using the crossings of equity itself with the longer-period SMA (equity < smasloweequity).
//When "Reduce size by %" is active, the position size will be reduced by a specified percentage
//if the equity is "under water" according to a selected rule. If you're a risk seeker, select "Increase size by %"
//- for some robust systems, it could help overcome their small drawdowns quicker.

strategy("Use Trading the Equity Curve Postion Sizing", shorttitle="TEC", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital = 100000)

//TRADING THE EQUITY CURVE INPUTS
useTEC           = input.bool(true, title="Use Trading the Equity Curve Position Sizing")
defulttraderule  = useTEC ? false: true
initialsize      = input.float(defval=10.0, title="Initial % Equity")
slowequitylength = input.int(25, title="Slow SMA Period")
fastequitylength = input.int(9, title="Fast SMA Period")
seedequity = 100000 * .10
if strategy.equity == 0
    seedequity
else
    strategy.equity
slowequityseed   = strategy.equity > seedequity ? strategy.equity : seedequity
fastequityseed   = strategy.equity > seedequity ? strategy.equity : seedequity
smaslowequity    = ta.sma(slowequityseed, slowequitylength)
smafastequity    = ta.sma(fastequityseed, fastequitylength)
equitycalc       = input.bool(true, title="Use Fast/Slow Avg", tooltip="Fast Equity Avg is below Slow---otherwise if unchecked uses Slow Equity Avg below Equity")
sizeadjstring    = input.string("Reduce size by (%)", title="Position Size Adjustment", options=["Reduce size by (%)","Increase size by (%)"])
sizeadjint       = input.int(50, title="Increase/Decrease % Equity by:")
equitydowntrendavgs = smafastequity < smaslowequity
slowequitylessequity = strategy.equity < smaslowequity

equitymethod = equitycalc ? equitydowntrendavgs : slowequitylessequity

if sizeadjstring == ("Reduce size by (%)")
    sizeadjdown = initialsize * (1 - (sizeadjint/100))
else
    sizeadjup = initialsize * (1 + (sizeadjint/100))
c = close
qty = 100000 * (initialsize / 100) / c
if useTEC and equitymethod
    if sizeadjstring == "Reduce size by (%)"
        qty := (strategy.equity * (initialsize / 100) * (1 - (sizeadjint/100))) / c
    else
        qty := (strategy.equity * (initialsize / 100) * (1 + (sizeadjint/100))) / c
    
//EXAMPLE TRADING STRATEGY INPUTS
CMO_Length = input.int(defval=9, minval=1, title='Chande Momentum Length')
CMO_Signal = input.int(defval=10, minval=1, title='Chande Momentum Signal')

chandeMO = ta.cmo(close, CMO_Length)
cmosignal = ta.sma(chandeMO, CMO_Signal)

SuperTrend_atrPeriod = input.int(10, "SuperTrend ATR Length")
SuperTrend_Factor = input.float(3.0, "SuperTrend Factor", step = 0.01)
Momentum_Length = input.int(12, "Momentum Length")
price = close

mom0 = ta.mom(price, Momentum_Length)
mom1 = ta.mom( mom0, 1)
[supertrend, direction] = ta.supertrend(SuperTrend_Factor, SuperTrend_atrPeriod)
stupind = (direction < 0 ? supertrend : na)
stdownind = (direction < 0? na : supertrend)

//TRADING CONDITIONS
longConditiondefault = ta.crossover(chandeMO, cmosignal) and (mom0 > 0 and mom1 > 0 and close > stupind) and defulttraderule
if (longConditiondefault)
    strategy.entry("DefLong", strategy.long, qty=qty)

shortConditiondefault = ta.crossunder(chandeMO, cmosignal) and (mom0 < 0 and mom1 < 0 and close < stdownind) and defulttraderule
if (shortConditiondefault)
    strategy.entry("DefShort", strategy.short, qty=qty)
    
longCondition = ta.crossover(chandeMO, cmosignal) and (mom0 > 0 and mom1 > 0 and close > stupind) and useTEC
if (longCondition)
    strategy.entry("AdjLong", strategy.long, qty = qty)

shortCondition = ta.crossunder(chandeMO, cmosignal) and (mom0 < 0 and mom1 < 0 and close < stdownind) and useTEC
if (shortCondition)
    strategy.entry("AdjShort", strategy.short, qty = qty)
plot(strategy.equity)
plot(smaslowequity, color=color.new(color.red, 0))
plot(smafastequity, color=color.new(color.green, 0))

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