
Dans le domaine du trading quantitatif, nous sommes souvent confrontés à une question centrale: comment maintenir la stabilité d’un portefeuille face aux fluctuations du marché ? Les stratégies traditionnelles de buy-holding, bien que simples, manquent souvent de souplesse face aux fortes fluctuations.
L’idée de base de cette stratégie est que, en ajustant dynamiquement le ratio de position, le portefeuille fonctionne toujours autour de la position cible, permettant à la fois de capturer les opportunités de hausse du marché et de contrôler les risques en cas de baisse.
Mécanisme de définition de la position cible
La stratégie commence par définir un ratio de position cible (default 50%), ce qui signifie que nous voulons investir 50% du capital total dans les actifs ciblés. Le choix de ce ratio est crucial:
Conditions de déclenchement du rééquilibrage dynamique
La stratégie a fixé un seuil de rééquilibrage de 5%, un intervalle raisonnable et vérifié par la pratique. Lorsque la position réelle s’écarte de la position cible de plus de 5%, le système déclenche automatiquement une opération de rééquilibrage:
Mécanisme de contrôle de la fréquence des transactions
Afin d’éviter les transactions excessives, la stratégie a introduit une restriction sur l’intervalle de transactions minimum (environ 5 cycles). Cette conception est très astucieuse car:
Modélisation mathématique
D’un point de vue mathématique, cette stratégie est en fait un système de contrôle de la rétroaction. Le ratio de position cible sert de valeur de réglage, le ratio de position réelle sert de valeur de rétroaction, et la déviation au-delà de la valeur de la barre déclenche l’action de contrôle. Les avantages de cette conception sont:
偏差 = 实际仓位% - 目标仓位%
当|偏差| > 阈值时,执行调仓操作
Mécanisme de contrepartie risque-bénéfice
La stratégie consiste à effectuer chaque dépôt avec un taux fixe de 2,5% des fonds. Cette stratégie est conçue en tenant compte des considérations suivantes:
L’avantage dans un marché en crise
Cette stratégie a été particulièrement efficace dans les marchés volatiles, car:
Performance dans les marchés à tendance
Dans un marché en forte tendance, la stratégie est relativement conservatrice:
Mais cette stratégie “conservatrice” a été conçue dans l’intention de générer des bénéfices solides plutôt que des bénéfices radicaux.
Importance de l’optimisation des paramètres
Considérations dans la mise en œuvre
Dans la pratique, il faut aussi considérer:
L’innovation de cette stratégie d’équilibrage dynamique par rapport aux stratégies traditionnelles de placement fixe ou de grille réside dans le fait que:
D’après mon expérience pratique, ce type de stratégie est particulièrement adapté aux investisseurs qui souhaitent participer au marché mais qui ne veulent pas assumer de risques élevés. Il maintient à la fois la sensibilité aux opportunités du marché et évite les interférences avec les décisions émotionnelles grâce à des mécanismes de contrôle des risques systématiques.
Dans l’ensemble, les stratégies d’équilibrage dynamique représentent la réalisation typique de l’idée de “ croissance saine ” dans les transactions quantitatives, en trouvant un point d’équilibre relativement idéal entre la maîtrise des risques et l’obtention de bénéfices grâce à un mécanisme de gestion de position sophistiqué.
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strategy("Dynamic Balance Strategy")
// === 策略参数 ===
target_position_pct = input(50, "目标仓位百分比", minval=10, maxval=90)
rebalance_threshold = input(5, "再平衡阈值(%)", minval=1, maxval=20)
trade_size = input(2.5, "交易比例(%)", minval=0.5, maxval=10, step=0.5)
min_trade_interval = input(5, "最小交易间隔(K线)", minval=1)
// === 核心变量 ===
// 目标仓位价值
target_position_value = strategy.equity * target_position_pct / 100
// 当前仓位价值
current_position_value = strategy.position_size * close
// 当前仓位百分比
current_position_pct = current_position_value / strategy.equity * 100
// 仓位偏差
position_deviation = current_position_pct - target_position_pct
// === 交易条件 ===
// 防止过于频繁交易
bars_since_trade = barssince(strategy.position_size != strategy.position_size[1])
can_trade = na(bars_since_trade) or bars_since_trade >= min_trade_interval
// 初始建仓条件
need_initial_position = strategy.position_size == 0
// 加仓条件:当前仓位低于目标仓位超过阈值
need_add_position = current_position_pct < (target_position_pct - rebalance_threshold)
// 减仓条件:当前仓位高于目标仓位超过阈值
need_reduce_position = current_position_pct > (target_position_pct + rebalance_threshold)
// === 交易逻辑 ===
// 初始建仓
if need_initial_position and can_trade
qty = target_position_value / close
strategy.order("Initial", strategy.long, qty=qty, comment="初始建仓")
// 动态平衡加仓
if need_add_position and can_trade and strategy.position_size > 0
add_value = strategy.equity * trade_size / 100
qty = add_value / close
strategy.order("Add", strategy.long, qty=qty, comment="平衡加仓")
// 动态平衡减仓
if need_reduce_position and can_trade and strategy.position_size > 0
reduce_value = strategy.equity * trade_size / 100
qty = reduce_value / close
strategy.order("Reduce", strategy.short, qty=qty, comment="平衡减仓")
// === 画图显示 ===
// 1. 目标仓位百分比(蓝色线)
plot(target_position_pct, color=color.blue, linewidth=2, title="目标仓位%")
// 2. 当前仓位百分比(橙色线)
plot(current_position_pct, color=color.orange, linewidth=2, title="当前仓位%")
// 3. 两者差值(绿红色柱状图)
deviation_color = position_deviation > 0 ? color.red : color.green
plot(position_deviation, color=deviation_color, style=plot.style_columns, linewidth=3, title="仓位偏差%")