50% फंड और 50% पोजीशन डायनेमिक बैलेंस क्वांटिटेटिव रणनीति
ChaoZhang
रणनीति अवलोकन
इस रणनीति में 50% पूंजी और 50% स्थिति के साथ गतिशील संतुलन है, जो लगातार स्थिति और पूंजी अनुपात को समायोजित करके जोखिम नियंत्रण को प्राप्त करता है। यह उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जो वास्तविक समय में बाजार की निगरानी नहीं कर सकते।
रणनीति सिद्धांत
आरंभिक पूंजी 1 मिलियन युआन है, जो 50% पूंजी और 50% स्थिति में विभाजित है।
ट्रेडिंग चक्र के दौरान, प्रत्येक दिन के उद्घाटन पर, यदि शेष राशि 1.05 गुना से अधिक है, तो शेष राशि का 2.5% जमा करें।
यदि शेष राशि के 1.05 गुना से अधिक की हानि नहीं हुई है, तो शेष राशि को संतुलन में लाने के लिए कुछ पदों को बेच दिया जाता है।
ट्रेडों के अंत में, सभी पदों को समाप्त करना।
रणनीतिक लाभ
पूंजी और स्थिति के गतिशील संतुलन के माध्यम से, जोखिम को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है और चरम स्थितियों में भारी नुकसान से बचा जा सकता है।
बाजार की लगातार निगरानी की आवश्यकता नहीं है, केवल पूंजी और स्थिति अनुपात को समायोजित करने की आवश्यकता है, संचालन सरल है, निवेशकों के लिए उपयुक्त है जो व्यस्त हैं।
विभिन्न निवेशकों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विभिन्न स्तरों की जोखिम वरीयता प्राप्त करने के लिए मापदंडों को समायोजित करके।
रणनीतिक जोखिम
बाजार में अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को पकड़ने में असमर्थता और लाभ के लिए सीमित स्थान।
यदि बाजार में दीर्घकालिक एकतरफा ब्रेकआउट होता है, तो स्थिति का अनुपात बहुत कम हो सकता है, जिससे बाजार को पर्याप्त रूप से कैप्चर नहीं किया जा सकता है।
अनुचित पैरामीटर सेट करने से स्थिति को बहुत बार बदला जा सकता है या धन का उपयोग कम हो सकता है।
रणनीति अनुकूलन
अधिक मापदंडों को पेश किया जा सकता है, जिससे स्थिति और पूंजी अनुपात पर अधिक परिष्कृत नियंत्रण हो सकता है।
स्टॉप लॉस स्टॉप प्रिंसिपल के साथ जोड़ा जा सकता है, जब स्थिति बड़ी होती है तो उचित रूप से बंद हो जाती है।
विभिन्न ट्रेडिंग चक्र पैरामीटर सेटिंग्स का परीक्षण करें और रणनीति को अनुकूलित करें।
संक्षेप
इस रणनीति के माध्यम से पूंजी और स्थिति के गतिशील संतुलन की सोच, जोखिम नियंत्रण के उद्देश्य को प्राप्त करती है। अन्य रणनीतियों की तुलना में, संचालन सरल है, इसे लागू करना आसान है। बाद में, अधिक समायोज्य मापदंडों को पेश करके और अन्य रणनीतिक विचारों के साथ संयोजन करके, रणनीति को और अधिक परिष्कृत किया जा सकता है।
/*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)