Penelitian tentang Binance Futures Multi-currency Hedging Strategy Bagian 3

Hanya simulasi kasar, sehingga semua orang memiliki konsep tertentu dari jumlah hilang margin Anda dapat men-download notebook dan mengunggahnya ke lingkungan penelitian FMZ, dan menjalankan kode sendiri.

Perkiraan risiko Binance untuk menjual pendek di atas kenaikan dan membeli panjang di atas strategi tren penurunan

Pertama lihat laporan asli:https://www.fmz.com/digest-topic/5584dan laporan yang lebih baik:https://www.fmz.com/digest-topic/5588

Strategi ini telah berbagi publik selama 4 hari sekarang. Tahap awal dilakukan dengan sangat baik, dengan pengembalian yang tinggi dan sedikit retracements, sehingga banyak pengguna menggunakan leverage yang sangat tinggi untuk bertaruh pengembalian 10% per hari. Namun, seperti yang dinyatakan dalam laporan awal, tidak ada strategi yang sempurna. Menjual pendek lebih naik dan membeli panjang lebih turun tren menggunakan karakteristik altcoin untuk naik dan jatuh bersama-sama. Jika mata uang bergerak keluar dari tren yang unik, itu akan mengumpulkan banyak posisi pegangan. meskipun rata-rata bergerak digunakan untuk melacak harga awal, risiko masih ada. Laporan ini terutama mengukur risiko spesifik dan mengapa parameter yang direkomendasikan trade_value menyumbang 3% dari total dana.

Untuk menyoroti kode, kita menempatkan di tingkat lanjut dari bagian ini, semua orang harus mencoba pertama menjalankan kode berikut (mulai dari bagian perpustakaan impor).

Untuk simulasi, kita berasumsi ada 20 mata uang, tetapi hanya perlu menambahkan BTC dan ETH, dan menggunakan BTC untuk mewakili 19 mata uang dengan harga konstan. ETH mewakili mata uang dengan mata uang tren independen. Karena hanya simulasi, tidak perlu melacak harga awal dengan moving average di sini, dengan asumsi bahwa harga naik dengan kecepatan cepat.

Pertama, simulasi situasi di mana harga mata uang tunggal terus meningkat. Stop_loss menunjukkan bahwa stop loss menyimpang. Ini hanya simulasi. Situasi sebenarnya akan memiliki retracement intermiten, tidak akan seburuk simulasi.

Misalkan tidak ada retracement ke mata uang ini, ketika deviasi stop loss adalah 0,41, ETH telah naik 44% pada saat ini, dan hasilnya akhirnya hilang 7 kali dari nilai perdagangan, yaitu trade_value * 7. Jika trade_value ditetapkan menjadi 3% dari total dana, maka loss = total dana * 0,03 * 7. Retracement maksimum adalah sekitar 0,03 * 7 = 21%.

Anda dapat memperkirakan toleransi risiko Anda sendiri berdasarkan hasil di bawah ini.

btc_price = [1]*500 # Bitcoin price, always unchanged
eth_price = [i/100. for i in range(100,500)] # Ethereum, up 1% in one cycle

for stop_loss in [i/1000. for i in range(10,1500,50)]:
    e = Exchange(['BTC','ETH'],initial_balance=10000,commission=0.0005,log=False)
    trade_value  = 300 # 300 transactions
    
    for i in range(200):

        index = (btc_price[i]*19+eth_price[i])/20. # index

        e.Update(i,{'BTC':btc_price[i], 'ETH':eth_price[i]}) 

        diff_btc = btc_price[i] - index # deviation
        diff_eth = eth_price[i] - index

        btc_value = e.account['BTC']['value']*np.sign(e.account['BTC']['amount'])
        eth_value = e.account['ETH']['value']*np.sign(e.account['ETH']['amount'])

        aim_btc_value = -trade_value*round(diff_btc/0.01,1)*19 # Here BTC replaces 19 currencies
        aim_eth_value = -trade_value*round(diff_eth/0.01,1)

        if aim_btc_value - btc_value > 20:
            e.Buy('BTC',btc_price[i],(aim_btc_value - btc_value)/btc_price[i])

        if aim_eth_value - eth_value < -20 and diff_eth < stop_loss:
            e.Sell('ETH',eth_price[i], (eth_value-aim_eth_value)/eth_price[i],diff_eth)

        if diff_eth > stop_loss and eth_value < 0: # Stop loss
            stop_price = eth_price[i]
            e.Buy('ETH',eth_price[i], (-eth_value)/eth_price[i],diff_eth)

    print('Currency price：',stop_price,' Stop loss deviation：', stop_loss,'Final balance：',e.df['total'].iloc[-1], ' Multiple of losing trade volume：',round((e.initial_balance-e.df['total'].iloc[-1])/300,1))

Currency price： 1.02  Stop loss deviation： 0.01 Final balance： 9968.840396  Multiple of losing trade volume： 0.1
Currency price： 1.07  Stop loss deviation： 0.06 Final balance： 9912.862738  Multiple of losing trade volume： 0.3
Currency price： 1.12  Stop loss deviation： 0.11 Final balance： 9793.616067  Multiple of losing trade volume： 0.7
Currency price： 1.17  Stop loss deviation： 0.16 Final balance： 9617.477263  Multiple of losing trade volume： 1.3
Currency price： 1.23  Stop loss deviation： 0.21 Final balance： 9337.527299  Multiple of losing trade volume： 2.2
Currency price： 1.28  Stop loss deviation： 0.26 Final balance： 9051.5166  Multiple of losing trade volume： 3.2
Currency price： 1.33  Stop loss deviation： 0.31 Final balance： 8721.285267  Multiple of losing trade volume： 4.3
Currency price： 1.38  Stop loss deviation： 0.36 Final balance： 8350.582251  Multiple of losing trade volume： 5.5
Currency price： 1.44  Stop loss deviation： 0.41 Final balance： 7856.720861  Multiple of losing trade volume： 7.1
Currency price： 1.49  Stop loss deviation： 0.46 Final balance： 7406.412066  Multiple of losing trade volume： 8.6
Currency price： 1.54  Stop loss deviation： 0.51 Final balance： 6923.898356  Multiple of losing trade volume： 10.3
Currency price： 1.59  Stop loss deviation： 0.56 Final balance： 6411.276143  Multiple of losing trade volume： 12.0
Currency price： 1.65  Stop loss deviation： 0.61 Final balance： 5758.736222  Multiple of losing trade volume： 14.1
Currency price： 1.7  Stop loss deviation： 0.66 Final balance： 5186.230956  Multiple of losing trade volume： 16.0
Currency price： 1.75  Stop loss deviation： 0.71 Final balance： 4588.802975  Multiple of losing trade volume： 18.0
Currency price： 1.81  Stop loss deviation： 0.76 Final balance： 3841.792751  Multiple of losing trade volume： 20.5
Currency price： 1.86  Stop loss deviation： 0.81 Final balance： 3193.215479  Multiple of losing trade volume： 22.7
Currency price： 1.91  Stop loss deviation： 0.86 Final balance： 2525.155765  Multiple of losing trade volume： 24.9
Currency price： 1.96  Stop loss deviation： 0.91 Final balance： 1837.699982  Multiple of losing trade volume： 27.2
Currency price： 2.02  Stop loss deviation： 0.96 Final balance： 988.009942  Multiple of losing trade volume： 30.0
Currency price： 2.07  Stop loss deviation： 1.01 Final balance： 260.639618  Multiple of losing trade volume： 32.5
Currency price： 2.12  Stop loss deviation： 1.06 Final balance： -483.509646  Multiple of losing trade volume： 34.9
Currency price： 2.17  Stop loss deviation： 1.11 Final balance： -1243.486107  Multiple of losing trade volume： 37.5
Currency price： 2.24  Stop loss deviation： 1.16 Final balance： -2175.438384  Multiple of losing trade volume： 40.6
Currency price： 2.28  Stop loss deviation： 1.21 Final balance： -2968.19255  Multiple of losing trade volume： 43.2
Currency price： 2.33  Stop loss deviation： 1.26 Final balance： -3774.613275  Multiple of losing trade volume： 45.9
Currency price： 2.38  Stop loss deviation： 1.31 Final balance： -4594.305499  Multiple of losing trade volume： 48.6
Currency price： 2.44  Stop loss deviation： 1.36 Final balance： -5594.651063  Multiple of losing trade volume： 52.0
Currency price： 2.49  Stop loss deviation： 1.41 Final balance： -6441.474964  Multiple of losing trade volume： 54.8
Currency price： 2.54  Stop loss deviation： 1.46 Final balance： -7299.652662  Multiple of losing trade volume： 57.7

Dalam mensimulasikan situasi penurunan terus menerus, penurunan disertai dengan penurunan nilai kontrak, sehingga risiko lebih tinggi daripada kenaikan, dan ketika harga turun, tingkat peningkatan kerugian meningkat. Ketika nilai penyimpangan stop loss adalah -0,31, harga mata uang turun sebesar 33% pada saat ini, dan kerugian 6,5 transaksi. Jika jumlah perdagangan trade_value ditetapkan menjadi 3% dari total dana, retracement maksimum adalah sekitar 0,03 * 6,5 = 19,5%.

btc_price = [1]*500 # Bitcoin price, always unchanged
eth_price = [2-i/100. for i in range(100,200)] # Ethereum

for stop_loss in [-i/1000. for i in range(10,1000,50)]:
    e = Exchange(['BTC','ETH'],initial_balance=10000,commission=0.0005,log=False)
    trade_value  = 300 # 300 transactions
    
    for i in range(100):

        index = (btc_price[i]*19+eth_price[i])/20. # index

        e.Update(i,{'BTC':btc_price[i], 'ETH':eth_price[i]}) 

        diff_btc = btc_price[i] - index # deviation
        diff_eth = eth_price[i] - index

        btc_value = e.account['BTC']['value']*np.sign(e.account['BTC']['amount'])
        eth_value = e.account['ETH']['value']*np.sign(e.account['ETH']['amount'])

        aim_btc_value = -trade_value*round(diff_btc/0.01,1)*19 # Here BTC replaces 19 currencies
        aim_eth_value = -trade_value*round(diff_eth/0.01,1)
        
        if aim_btc_value - btc_value < -20:
            e.Sell('BTC',btc_price[i],-(aim_btc_value - btc_value)/btc_price[i])
    
        if aim_eth_value - eth_value > 20 and diff_eth > stop_loss:
            e.Buy('ETH',eth_price[i], -(eth_value-aim_eth_value)/eth_price[i],diff_eth)

        if diff_eth < stop_loss and eth_value > 0:
            e.Sell('ETH',eth_price[i], (eth_value)/eth_price[i],diff_eth)
            stop_price = eth_price[i]
        
    print('Currency price：',round(stop_price,2),' Stop loss deviation：', stop_loss,'Final balance：',e.df['total'].iloc[-1], ' Multiple of losing trade volume：',round((e.initial_balance-e.df['total'].iloc[-1])/300,1))

Currency price： 0.98  Stop loss deviation： -0.01 Final balance： 9983.039091  Multiple of losing trade volume： 0.1
Currency price： 0.93  Stop loss deviation： -0.06 Final balance： 9922.200148  Multiple of losing trade volume： 0.3
Currency price： 0.88  Stop loss deviation： -0.11 Final balance： 9778.899361  Multiple of losing trade volume： 0.7
Currency price： 0.83  Stop loss deviation： -0.16 Final balance： 9545.316075  Multiple of losing trade volume： 1.5
Currency price： 0.77  Stop loss deviation： -0.21 Final balance： 9128.800213  Multiple of losing trade volume： 2.9
Currency price： 0.72  Stop loss deviation： -0.26 Final balance： 8651.260863  Multiple of losing trade volume： 4.5
Currency price： 0.67  Stop loss deviation： -0.31 Final balance： 8037.598952  Multiple of losing trade volume： 6.5
Currency price： 0.62  Stop loss deviation： -0.36 Final balance： 7267.230651  Multiple of losing trade volume： 9.1
Currency price： 0.56  Stop loss deviation： -0.41 Final balance： 6099.457595  Multiple of losing trade volume： 13.0
Currency price： 0.51  Stop loss deviation： -0.46 Final balance： 4881.767442  Multiple of losing trade volume： 17.1
Currency price： 0.46  Stop loss deviation： -0.51 Final balance： 3394.414792  Multiple of losing trade volume： 22.0
Currency price： 0.41  Stop loss deviation： -0.56 Final balance： 1575.135344  Multiple of losing trade volume： 28.1
Currency price： 0.35  Stop loss deviation： -0.61 Final balance： -1168.50508  Multiple of losing trade volume： 37.2
Currency price： 0.29  Stop loss deviation： -0.66 Final balance： -4071.007983  Multiple of losing trade volume： 46.9
Currency price： 0.25  Stop loss deviation： -0.71 Final balance： -7750.361195  Multiple of losing trade volume： 59.2
Currency price： 0.19  Stop loss deviation： -0.76 Final balance： -13618.366286  Multiple of losing trade volume： 78.7
Currency price： 0.14  Stop loss deviation： -0.81 Final balance： -20711.473968  Multiple of losing trade volume： 102.4
Currency price： 0.09  Stop loss deviation： -0.86 Final balance： -31335.965608  Multiple of losing trade volume： 137.8
Currency price： 0.04  Stop loss deviation： -0.91 Final balance： -51163.223715  Multiple of losing trade volume： 203.9
Currency price： 0.04  Stop loss deviation： -0.96 Final balance： -81178.565715  Multiple of losing trade volume： 303.9

# Libraries to import
import pandas as pd
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
%matplotlib inline

price_usdt = pd.read_csv('https://www.fmz.com/upload/asset/20227de6c1d10cb9dd1.csv ', index_col = 0)
price_usdt.index = pd.to_datetime(price_usdt.index)
price_usdt_norm = price_usdt/price_usdt.fillna(method='bfill').iloc[0,]
price_usdt_btc = price_usdt.divide(price_usdt['BTC'],axis=0)
price_usdt_btc_norm = price_usdt_btc/price_usdt_btc.fillna(method='bfill').iloc[0,]

class Exchange:
    
    def __init__(self, trade_symbols, leverage=20, commission=0.00005,  initial_balance=10000, log=False):
        self.initial_balance = initial_balance # Initial asset
        self.commission = commission
        self.leverage = leverage
        self.trade_symbols = trade_symbols
        self.date = ''
        self.log = log
        self.df = pd.DataFrame(columns=['margin','total','leverage','realised_profit','unrealised_profit'])
        self.account = {'USDT':{'realised_profit':0, 'margin':0, 'unrealised_profit':0, 'total':initial_balance, 'leverage':0, 'fee':0}}
        for symbol in trade_symbols:
            self.account[symbol] = {'amount':0, 'hold_price':0, 'value':0, 'price':0, 'realised_profit':0, 'margin':0, 'unrealised_profit':0,'fee':0}
            
    def Trade(self, symbol, direction, price, amount, msg=''):
        if self.date and self.log:
            print('%-20s%-5s%-5s%-10.8s%-8.6s %s'%(str(self.date), symbol, 'buy' if direction == 1 else 'sell', price, amount, msg))
            
        cover_amount = 0 if direction*self.account[symbol]['amount'] >=0 else min(abs(self.account[symbol]['amount']), amount)
        open_amount = amount - cover_amount
        
        self.account['USDT']['realised_profit'] -= price*amount*self.commission # Minus handling fee
        self.account['USDT']['fee'] += price*amount*self.commission
        self.account[symbol]['fee'] += price*amount*self.commission
        
        if cover_amount > 0: # close positions first
            self.account['USDT']['realised_profit'] += -direction*(price - self.account[symbol]['hold_price'])*cover_amount  # profit
            self.account['USDT']['margin'] -= cover_amount*self.account[symbol]['hold_price']/self.leverage # Free margin
            
            self.account[symbol]['realised_profit'] += -direction*(price - self.account[symbol]['hold_price'])*cover_amount
            self.account[symbol]['amount'] -= -direction*cover_amount
            self.account[symbol]['margin'] -=  cover_amount*self.account[symbol]['hold_price']/self.leverage
            self.account[symbol]['hold_price'] = 0 if self.account[symbol]['amount'] == 0 else self.account[symbol]['hold_price']
            
        if open_amount > 0:
            total_cost = self.account[symbol]['hold_price']*direction*self.account[symbol]['amount'] + price*open_amount
            total_amount = direction*self.account[symbol]['amount']+open_amount
            
            self.account['USDT']['margin'] +=  open_amount*price/self.leverage            
            self.account[symbol]['hold_price'] = total_cost/total_amount
            self.account[symbol]['amount'] += direction*open_amount
            self.account[symbol]['margin'] +=  open_amount*price/self.leverage
            
        self.account[symbol]['unrealised_profit'] = (price - self.account[symbol]['hold_price'])*self.account[symbol]['amount']
        self.account[symbol]['price'] = price
        self.account[symbol]['value'] = abs(self.account[symbol]['amount'])*price
        
        return True
    
    def Buy(self, symbol, price, amount, msg=''):
        self.Trade(symbol, 1, price, amount, msg)
        
    def Sell(self, symbol, price, amount, msg=''):
        self.Trade(symbol, -1, price, amount, msg)
        
    def Update(self, date, close_price): # Update assets
        self.date = date
        self.close = close_price
        self.account['USDT']['unrealised_profit'] = 0
        for symbol in self.trade_symbols:
            if np.isnan(close_price[symbol]):
                continue
            self.account[symbol]['unrealised_profit'] = (close_price[symbol] - self.account[symbol]['hold_price'])*self.account[symbol]['amount']
            self.account[symbol]['price'] = close_price[symbol]
            self.account[symbol]['value'] = abs(self.account[symbol]['amount'])*close_price[symbol]
            self.account['USDT']['unrealised_profit'] += self.account[symbol]['unrealised_profit']
        
        self.account['USDT']['total'] = round(self.account['USDT']['realised_profit'] + self.initial_balance + self.account['USDT']['unrealised_profit'],6)
        self.account['USDT']['leverage'] = round(self.account['USDT']['margin']/self.account['USDT']['total'],4)*self.leverage
        self.df.loc[self.date] = [self.account['USDT']['margin'],self.account['USDT']['total'],self.account['USDT']['leverage'],self.account['USDT']['realised_profit'],self.account['USDT']['unrealised_profit']]