
양자 거래의 영역에서 우리는 종종 핵심적인 문제에 직면합니다. 시장의 변동 속에서 포트폴리오의 안정성을 유지하는 방법. 전통적인 구매 보유 전략은 간단하지만 급격한 변동에 직면했을 때 유연성이 부족합니다. 오늘 분석하는 동적 균형 전략은 바로 이 아픔을 해결하기 위해 고안된 지능형 위치 관리 시스템입니다.
이 전략의 핵심 아이디어는: 포트폴리오를 항상 목표 포지션을 중심으로 움직여서 포지션 비율을 동적으로 조정하여 시장의 상승 기회를 잡을 수 있으며, 하락할 때 위험을 제어 할 수 있습니다.
목표 포지션 설정 메커니즘
전략은 우선 목표 포지션 비율을 설정합니다. (기본은 50%) 즉, 우리는 전체 자본의 50%를 지표 자산에 투자하기를 원합니다.
동적 재균형 트리거 조건
이 전략은 5%의 재균형한계치를 설정했는데, 이는 실무에서 검증된 합리적인 범위에 해당한다. 실제 위치가 목표 위치에서 5% 이상 떨어져 있을 때, 시스템은 자동으로 포지션 조정 작업을 트리거한다:
거래 주파수 제어 장치
과도한 거래를 피하기 위해, 전략은 최소 거래 간격 (<5주기>) 의 제한을 도입했다. 이 디자인은 매우 기발한데, 왜냐하면:
수학 모델링 관점에서 분석
수학적 관점에서 볼 때, 이 전략은 실제로 피드백 제어 시스템이다. 목표 포지션 비율은 설정값으로, 실제 포지션 비율은 피드백값으로, 오차가 값을 초과할 때 제어 동작을 촉발한다. 이 디자인의 장점은 다음과 같다:
偏差 = 实际仓位% - 目标仓位%
当|偏差| > 阈值时,执行调仓操作
위험과 이익의 균형을 맞추는 장치
전략은 고정 비율 ((2.5%) 의 자금으로 매 매 매매를 진행한다. 이 디자인은 다음과 같은 고려사항을 가지고 있다:
시장의 흔들림에서 우위를 점하는 것
이 전략은 특히 변동하는 시장에서 잘 작동합니다.
트렌드 시장에서의 성과
이 전략은 강세를 보이는 시장에서 비교적 보수적으로 작동합니다.
그러나 이 ‘보수적’ 전략은 근본적으로 급진적인 것이 아닌 안정적인 수익을 추구하기 위한 것이다.
변수 조정의 중요성
실제로 실행되는 고려사항
실제 적용에 있어서, 다음을 고려해야 합니다:
기존의 고정투자 또는 격자 전략에 비해 동적 균형 전략의 혁신은 다음과 같습니다.
제 경험에 따르면, 이러한 전략은 시장에 참여하고 싶지만 너무 큰 위험을 감수하고 싶지 않은 투자자에게 특히 적합합니다. 시장의 기회에 대한 민감성을 유지하면서도 체계적인 위험 제어 장치를 통해 감정적 인 의사 결정의 방해를 피합니다.
전반적으로, 동적 균형 전략은 양적 거래에서 “건강한 성장”이념의 전형적인 구현을 나타냅니다. 정교한 포지션 관리 메커니즘을 통해 위험 제어와 수익 획득 사이의 비교적 이상적인 균형점을 찾습니다.
//@version=4
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%")