Strategi Investasi ETF Leverage Pelacakan Dua Arah Dynamic Balance
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini didasarkan pada indeks Hong Kong Hengsong ETF ((00631L) sebagai investasi, dengan secara dinamis menyesuaikan posisi tunai dan posisinya proporsi, real-time keseimbangan keuntungan dan risiko portofolio investasi. Strategi ini sederhana dan mudah digunakan, tidak perlu menilai tren pasar, cocok untuk investor yang tidak dapat sering melihat pasar.
Prinsip Strategi
50% dari total dana yang diinvestasikan untuk membeli 00631L;
Memantau persentase pendapatan yang belum tercapai dan sisa uang tunai;
Jika keuntungan yang belum tercapai melebihi 10% dari sisa uang tunai, maka posisi 5% akan dihapus.
Ketika sisa uang tunai melebihi 10% dari pendapatan yang belum terwujud, belilah posisi tambahan 5%;
- Mengatur posisi dan rasio kas secara dinamis, mengontrol risiko dan keuntungan portofolio.
Analisis Keunggulan
Ini adalah salah satu cara yang paling populer untuk mendapatkan uang dari internet, dan ini adalah salah satu cara untuk mendapatkan uang dari internet.
Mengatur posisi secara dinamis dan mengontrol risiko investasi secara efektif;
Perangkat lunak ini juga dilengkapi dengan fitur-fitur seperti:
Ini cocok untuk investor yang tidak bisa sering memeriksa pasar.
Risiko dan Pengendalian
- Leverage ETFs berfluktuasi lebih besar;
“Kami akan membangun gudang secara bertahap, dan mengerahkannya secara bertahap.
- Tidak dapat dihentikan dalam waktu yang tepat;
Tetapkan Stop Loss Line untuk Mengontrol Kerugian Maksimal
- Biaya transaksi yang lebih tinggi;
Dengan demikian, dapat dipastikan bahwa tidak akan ada perubahan dalam kondisi keuangan.
Optimalkan Pikiran
Optimalkan posisi dan rasio kas;
Uji coba terhadap berbagai varietas ETF;
Menambahkan indikator untuk menilai tren dan meningkatkan efisiensi penggunaan dana.
Meringkaskan
Strategi ini adalah strategi investasi kuantitatif yang sangat praktis dengan membangun portofolio investasi yang seimbang secara dinamis, mengendalikan risiko investasi, tidak perlu menilai tren pasar, operasi yang sederhana, dan cocok untuk investor yang tidak dapat sering memeriksa pasar.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-24 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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(2022, 10, 6)
next_date = timestamp(2022, 10, 7) // 較好的開始日
//start_date = timestamp(2022, 3, 8)
//next_date = timestamp(2022, 3, 9) // 較差的的開始日
sell_date = timestamp(2024, 1, 19)
end_date = timestamp(2024, 1, 21) // 结束日期为2024年01月21日
// 判断是否在交易期间
in_trade_period = time >= start_date and time <= end_date
// 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)