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50% निधियों और 50% पदों के साथ गतिशील संतुलन रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-25 14:12:30
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रणनीति का अवलोकन

यह रणनीति जोखिम को नियंत्रित करने के लिए 50% फंड और 50% पदों के बीच गतिशील रूप से संतुलित करती है। फंड और पदों के बीच अनुपात को लगातार समायोजित करके, यह उन निवेशकों के लिए जोखिम का प्रबंधन करती है जो वास्तविक समय में बाजार की निगरानी नहीं कर सकते हैं।

रणनीति तर्क

  1. 1 मिलियन की प्रारंभिक पूंजी, 50% निधियों और 50% पदों में समान रूप से विभाजित।

  2. ट्रेडिंग अवधि के दौरान, यदि शेष धनराशि प्रत्येक ओपन पर 1.05 गुना अव्यावहारिक लाभ/हानि से अधिक है, तो शेष धनराशि का 2.5% पदों को जोड़ने के लिए उपयोग करें।

  3. यदि अव्यवस्थित लाभ/हानि शेष धनराशि से 1.05 गुना अधिक हो, तो संतुलन बहाल करने के लिए आंशिक पदों को बेचें।

  4. ट्रेडिंग अवधि के अंत में सभी पदों को बंद करें।

लाभ

  1. अत्यधिक बाजार स्थितियों में भारी घाटे से बचने के लिए धन और पदों को गतिशील रूप से संतुलित करके जोखिम नियंत्रण।

  2. व्यस्त निवेशकों के लिए संचालित करने के लिए सरल, केवल फंड/पोजीशन अनुपात को समायोजित करने की आवश्यकता है।

  3. विभिन्न जोखिम भूखों को पूरा करने के लिए अनुकूलन योग्य मापदंड।

जोखिम

  1. अल्पकालिक उतार-चढ़ावों का लाभ उठाने में असमर्थ, लाभ की संभावना सीमित है।

  2. एकतरफा लंबे समय तक चलने से स्थिति का आकार अपर्याप्त हो सकता है।

  3. अनुचित पैरामीटर ट्यूनिंग से अधिक पोजीशन फ्लिपिंग या कम पूंजी उपयोग होता है।

बढ़ोतरी के अवसर

  1. फंड/पोजीशन नियंत्रण को बेहतर बनाने के लिए अधिक मापदंडों का परिचय दें।

  2. बड़े पदों के लिए स्टॉप लॉस/प्रॉफिट लेना शामिल करें।

  3. अनुकूलन क्षमता में सुधार के लिए विभिन्न ट्रेडिंग अवधि मापदंडों का परीक्षण करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति धन और पदों के बीच गतिशील रूप से संतुलन बनाकर जोखिम नियंत्रण प्राप्त करती है। अन्य रणनीतियों की तुलना में इसे लागू करना आसान है। अधिक समायोज्य मापदंडों को पेश करके और अन्य रणनीति अवधारणाओं के साथ संयोजन करके और सुधार 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)
अधिक

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