No passado, a FMZ lançou oficialmente uma estratégia de grade perpétua, que foi bastante popular entre os usuários, e a negociação em tempo real do TRX gerou muitos lucros no último ano com riscos controláveis. A estratégia de rede única sustentável também apresenta alguns problemas:

1. É necessário definir parâmetros como preço inicial, espaçamento da grade, valor da grade, modos longo e curto, etc. As configurações são bastante complicadas, têm um impacto maior nos retornos e são difíceis de definir para iniciantes.
2. O risco de venda a descoberto da estratégia de grade perpétua é muito alto, enquanto o risco de venda a longo prazo é relativamente baixo. Mesmo que o valor da grade seja definido muito pequeno, o impacto no preço de liquidação de venda a descoberto não é significativo.
3. A grade de contratos perpétuos pode optar por operar apenas em posições longas para evitar riscos de vendas a descoberto, o que parece estar bom no momento. Entretanto, há um problema: o preço atual excede o preço inicial, resultando em uma posição vazia, e o preço inicial precisa ser redefinido.

Já escrevi um artigo sobre os princípios da estratégia de equilíbrio e sua comparação com a estratégia de grade, que ainda pode ser consultado agora: https://www.fmz.com/digest-topic/5930. A estratégia balanceada sempre mantém uma posição com uma taxa de valor ou valor fixo. Ela vende algumas quando sobe e compra algumas quando cai. Ela pode ser facilmente configurada e executada. Mesmo que o preço da moeda suba muito, não há risco de perder. O problema com a estratégia de balanceamento pontual é que a utilização de capital é baixa e não há uma maneira fácil de adicionar alavancagem. O contrato perpétuo pode resolver o problema. Se o capital total for 1.000, você pode manter 2.000 em valor fixo, o que excede o capital original e melhora a taxa de utilização dos fundos. Há também um parâmetro para ajustar a proporção, que controla o quanto aumentar ou diminuir posições quando o preço sobe ou desce. Por exemplo, se for definido como 0,01, significa reduzir posições uma vez quando o preço sobe em 1%, e aumentar as posições uma vez quando o preço cair 1%.

Para iniciantes, a estratégia de equilíbrio é altamente recomendada. É fácil de operar e requer apenas que você defina um parâmetro de taxa de retenção ou valor de retenção, e você pode executá-la sem se preocupar com o aumento dos preços. Aqueles com um certo nível de experiência podem escolher a estratégia de grade, decidir os limites superiores e inferiores das flutuações e os fundos para cada grade, melhorar a utilização do capital e buscar retornos máximos.

Para facilitar o backtesting de mais pares de negociação, este documento mostrará o processo completo de backtesting, e os usuários podem ajustar diferentes parâmetros e pares de negociação para comparação. (A versão é Python3, e um agente é necessário para baixar o mercado. Os usuários podem baixar o Anancoda3 eles mesmos ou executá-lo através do colab do Google)

import requests
from datetime import date,datetime
import time
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import requests, zipfile, io
%matplotlib inline

## 当前交易对
Info = requests.get('https://fapi.binance.com/fapi/v1/exchangeInfo')
symbols = [s['symbol'] for s in Info.json()['symbols']]
symbols = list(set(filter(lambda x: x[-4:] == 'USDT', [s.split('_')[0] for s in symbols]))-
                 set(['1000SHIBUSDT','1000XECUSDT','BTCDOMUSDT','DEFIUSDT','BTCSTUSDT'])) + ['SHIBUSDT','XECUSDT']
print(symbols)

['FLMUSDT', 'ICPUSDT', 'CHZUSDT', 'APEUSDT', 'DARUSDT', 'TLMUSDT', 'ETHUSDT', 'STMXUSDT', 'ENJUSDT', 'LINKUSDT', 'OGNUSDT', 'RSRUSDT', 'QTUMUSDT', 'UNIUSDT', 'BNBUSDT', 'XLMUSDT', 'ATOMUSDT', 'LPTUSDT', 'UNFIUSDT', 'DASHUSDT', 'BTCUSDT', 'NEOUSDT', 'AAVEUSDT', 'DUSKUSDT', 'XRPUSDT', 'IOTXUSDT', 'CVCUSDT', 'SANDUSDT', 'XTZUSDT', 'IOTAUSDT', 'BELUSDT', 'MANAUSDT', 'IOSTUSDT', 'IMXUSDT', 'THETAUSDT', 'SCUSDT', 'DOGEUSDT', 'CELOUSDT', 'BNXUSDT', 'SNXUSDT', 'ZRXUSDT', 'HBARUSDT', 'DOTUSDT', 'ANKRUSDT', 'CELRUSDT', 'BAKEUSDT', 'GALUSDT', 'ICXUSDT', 'LRCUSDT', 'AVAXUSDT', 'C98USDT', 'MTLUSDT', 'FTTUSDT', 'MASKUSDT', 'RLCUSDT', 'MATICUSDT', 'COMPUSDT', 'BLZUSDT', 'CRVUSDT', 'ZECUSDT', 'RUNEUSDT', 'LITUSDT', 'ONEUSDT', 'ADAUSDT', 'NKNUSDT', 'LTCUSDT', 'ATAUSDT', 'GALAUSDT', 'BALUSDT', 'ROSEUSDT', 'EOSUSDT', 'YFIUSDT', 'SKLUSDT', 'BANDUSDT', 'ALGOUSDT', 'NEARUSDT', 'AXSUSDT', 'KSMUSDT', 'AUDIOUSDT', 'SRMUSDT', 'HNTUSDT', 'MKRUSDT', 'KLAYUSDT', 'FLOWUSDT', 'STORJUSDT', 'BCHUSDT', 'DYDXUSDT', 'ARUSDT', 'GMTUSDT', 'CHRUSDT', 'API3USDT', 'VETUSDT', 'KAVAUSDT', 'WAVESUSDT', 'EGLDUSDT', 'SFPUSDT', 'RENUSDT', 'SUSHIUSDT', 'SOLUSDT', 'RVNUSDT', 'ONTUSDT', 'BTSUSDT', 'ZILUSDT', 'GTCUSDT', 'ZENUSDT', 'ALICEUSDT', 'ETCUSDT', 'TRXUSDT', 'TOMOUSDT', 'FILUSDT', 'ARPAUSDT', 'CTKUSDT', 'BATUSDT', 'SXPUSDT', '1INCHUSDT', 'HOTUSDT', 'WOOUSDT', 'LINAUSDT', 'REEFUSDT', 'GRTUSDT', 'RAYUSDT', 'COTIUSDT', 'XMRUSDT', 'PEOPLEUSDT', 'OCEANUSDT', 'JASMYUSDT', 'TRBUSDT', 'ANTUSDT', 'XEMUSDT', 'DGBUSDT', 'ENSUSDT', 'OMGUSDT', 'ALPHAUSDT', 'FTMUSDT', 'DENTUSDT', 'KNCUSDT', 'CTSIUSDT', 'SHIBUSDT', 'XECUSDT']

#获取任意周期K线的函数
def GetKlines(symbol='BTCUSDT',start='2020-8-10',end='2021-8-10',period='1h',base='fapi',v = 'v1'):
    Klines = []
    start_time = int(time.mktime(datetime.strptime(start, "%Y-%m-%d").timetuple()))*1000 + 8*60*60*1000
    end_time =  min(int(time.mktime(datetime.strptime(end, "%Y-%m-%d").timetuple()))*1000 + 8*60*60*1000,time.time()*1000)
    intervel_map = {'m':60*1000,'h':60*60*1000,'d':24*60*60*1000}
    while start_time < end_time:
        mid_time = start_time+1000*int(period[:-1])*intervel_map[period[-1]]
        url = 'https://'+base+'.binance.com/'+base+'/'+v+'/klines?symbol=%s&interval=%s&startTime=%s&endTime=%s&limit=1000'%(symbol,period,start_time,mid_time)
        #print(url)
        res = requests.get(url)
        res_list = res.json()
        if type(res_list) == list and len(res_list) > 0:
            start_time = res_list[-1][0]+int(period[:-1])*intervel_map[period[-1]]
            Klines += res_list
        if type(res_list) == list and len(res_list) == 0:
            start_time = start_time+1000*int(period[:-1])*intervel_map[period[-1]]
        if mid_time >= end_time:
            break

    df = pd.DataFrame(Klines,columns=['time','open','high','low','close','amount','end_time','volume','count','buy_amount','buy_volume','null']).astype('float')
    df.index = pd.to_datetime(df.time,unit='ms')
    return df

Ao baixar os preços de fechamento de todos os pares de negociação de 2021 até o momento, podemos observar as mudanças no índice geral do mercado: 2021 a 2022 é, sem dúvida, um mercado em alta, e o índice subiu 14 vezes em um ponto. Pode-se dizer que há ouro em todo lugar. O valor de algumas moedas aumentou centenas de vezes. No entanto, em 2022, começou um mercado de baixa que durou meio ano. O índice uma vez despencou 80%, e dezenas de moedas recuaram mais de 90%. Essas subidas e descidas bruscas refletem os enormes riscos das estratégias de rede.

O índice atual está em torno de 3, o que ainda é um aumento de 200% em comparação ao início de 2021. Considerando o desenvolvimento do mercado, ele deve ser um fundo relativo no momento.

O preço mais alto da moeda aumentou mais de 10 vezes em relação ao início do ano:

‘MKRUSDT’: 10.294, ‘CRVUSDT’: 10.513, ‘STORJUSDT’: 10.674, ‘SKLUSDT’: 11.009, ‘CVCUSDT’: 11.026, ‘SRMUSDT’: 11.031, ‘QTUMUSDT’: 12.066, ‘ALPHAUSDT’: 12.103, ‘ZENUSDT’: 12.631, ‘VETUSDT’: 13.296, ‘ROSEUSDT’: 13.429, ‘FTTUSDT’: 13.705, ‘IOSTUSDT’: 13.786, ‘COTIUSDT’: 13.958, ‘NEARUSDT’: 14.855, ‘HBARUSDT’: 15.312, ‘RLCUSDT’: 15.432, ‘SCUSDT’: 15.6, ‘GALAUSDT’: 15.722, ‘RUNEUSDT’: 15.795, ‘ADAUSDT’: 16.94, ‘MTLUSDT’: 17.18, ‘BNBUSDT’: 17.899, ‘RVNUSDT’: 18.169, ‘EGLDUSDT’: 18.879, ‘LRCUSDT’: 19.499, ‘ANKRUSDT’: 21.398, ‘ETCUSDT’: 23.51, ‘DUSKUSDT’: 23.55, ‘AUDIOUSDT’: 25.306, ‘OGNUSDT’: 25.524, ‘GMTUSDT’: 28.83, ‘ENJUSDT’: 33.073, ‘STMXUSDT’: 33.18, ‘IOTXUSDT’: 35.866, ‘AVAXUSDT’: 36.946, ‘CHZUSDT’: 37.128, ‘CELRUSDT’: 37.273, ‘HNTUSDT’: 38.779, ‘CTSIUSDT’: 41.108, ‘HOTUSDT’: 46.466, ‘CHRUSDT’: 61.091, ‘MANAUSDT’: 62.143, ‘NKNUSDT’: 70.636, ‘ONEUSDT’: 84.132, ‘DENTUSDT’: 99.973, ‘DOGEUSDT’: 121.447, ‘SOLUSDT’: 140.296, ‘MATICUSDT’: 161.846, ‘FTMUSDT’: 192.507, ‘SANDUSDT’: 203.219, ‘AXSUSDT’: 270.41

O retrocesso atual é maior que 80% do ponto mais alto:

ICPUSDT’: 0.022, ‘FILUSDT’: 0.043, ‘BAKEUSDT’: 0.046, ‘TLMUSDT’: 0.05, ‘LITUSDT’: 0.053, ‘LINAUSDT’: 0.054, ‘JASMYUSDT’: 0.056, ‘ALPHAUSDT’: 0.062, ‘RAYUSDT’: 0.062, ‘GRTUSDT’: 0.067, ‘DENTUSDT’: 0.068, ‘RSRUSDT’: 0.068, ‘XEMUSDT’: 0.068, ‘UNFIUSDT’: 0.072, ‘DYDXUSDT’: 0.074, ‘SUSHIUSDT’: 0.074, ‘OGNUSDT’: 0.074, ‘COMPUSDT’: 0.074, ‘NKNUSDT’: 0.078, ‘SKLUSDT’: 0.08, ‘DGBUSDT’: 0.081, ‘RLCUSDT’: 0.085, ‘REEFUSDT’: 0.086, ‘BANDUSDT’: 0.086, ‘HOTUSDT’: 0.092, ‘SRMUSDT’: 0.092, ‘RENUSDT’: 0.092, ‘BTSUSDT’: 0.093, ‘THETAUSDT’: 0.094, ‘FLMUSDT’: 0.094, ‘EOSUSDT’: 0.095, ‘TRBUSDT’: 0.095, ‘SXPUSDT’: 0.095, ‘ATAUSDT’: 0.096, ‘NEOUSDT’: 0.096, ‘FLOWUSDT’: 0.097, ‘YFIUSDT’: 0.101, ‘BALUSDT’: 0.106, ‘MASKUSDT’: 0.106, ‘ONTUSDT’: 0.108, ‘CELRUSDT’: 0.108, ‘AUDIOUSDT’: 0.108, ‘SCUSDT’: 0.11, ‘GALAUSDT’: 0.113, ‘GTCUSDT’: 0.117, ‘CTSIUSDT’: 0.117, ‘STMXUSDT’: 0.118, ‘DARUSDT’: 0.118, ‘ALICEUSDT’: 0.119, ‘SNXUSDT’: 0.124, ‘FTMUSDT’: 0.126, ‘BCHUSDT’: 0.127, ‘SFPUSDT’: 0.127, ‘ROSEUSDT’: 0.128, ‘DOGEUSDT’: 0.128, ‘RVNUSDT’: 0.129, ‘OCEANUSDT’: 0.129, ‘VETUSDT’: 0.13, ‘KSMUSDT’: 0.131, ‘ICXUSDT’: 0.131, ‘UNIUSDT’: 0.131, ‘ONEUSDT’: 0.131, ‘1INCHUSDT’: 0.134, ‘IOTAUSDT’: 0.139, ‘C98USDT’: 0.139, ‘WAVESUSDT’: 0.14, ‘DUSKUSDT’: 0.141, ‘LINKUSDT’: 0.143, ‘DASHUSDT’: 0.143, ‘OMGUSDT’: 0.143, ‘PEOPLEUSDT’: 0.143, ‘AXSUSDT’: 0.15, ‘ENJUSDT’: 0.15, ‘QTUMUSDT’: 0.152, ‘SHIBUSDT’: 0.154, ‘ZENUSDT’: 0.154, ‘BLZUSDT’: 0.154, ‘ANTUSDT’: 0.155, ‘XECUSDT’: 0.155, ‘CHZUSDT’: 0.158, ‘RUNEUSDT’: 0.163, ‘ENSUSDT’: 0.165, ‘LRCUSDT’: 0.167, ‘CHRUSDT’: 0.168, ‘IOTXUSDT’: 0.174, ‘TOMOUSDT’: 0.176, ‘ALGOUSDT’: 0.177, ‘EGLDUSDT’: 0.177, ‘ARUSDT’: 0.178, ‘LTCUSDT’: 0.178, ‘HNTUSDT’: 0.18, ‘LPTUSDT’: 0.181, ‘SOLUSDT’: 0.183, ‘ARPAUSDT’: 0.184, ‘BELUSDT’: 0.184, ‘ETCUSDT’: 0.186, ‘ZRXUSDT’: 0.187, ‘AAVEUSDT’: 0.187, ‘CVCUSDT’: 0.188, ‘STORJUSDT’: 0.189, ‘COTIUSDT’: 0.19, ‘CELOUSDT’: 0.191, ‘SANDUSDT’: 0.191, ‘ADAUSDT’: 0.192, ‘HBARUSDT’: 0.194, ‘DOTUSDT’: 0.195, ‘XLMUSDT’: 0.195

#下载所有交易对的收盘价
start_date = '2021-1-1'
end_date = '2022-05-30'
period = '1d'
df_all = pd.DataFrame(index=pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq=period),columns=symbols)
for i in range(len(symbols)):
    #print(symbols[i])
    symbol = symbols[i]
    df_s = GetKlines(symbol=symbol,start=start_date,end=end_date,period=period,base='api',v='v3')
    df_all[symbol] = df_s[~df_s.index.duplicated(keep='first')].close

#指数变化
df_norm = df_all/df_all.fillna(method='bfill').iloc[0] #归一化
df_norm.mean(axis=1).plot(figsize=(15,6),grid=True);

#比年初的最高涨幅
max_up = df_all.max()/df_all.fillna(method='bfill').iloc[0]
print(max_up.map(lambda x:round(x,3)).sort_values().to_dict())

{'JASMYUSDT': 1.0, 'ICPUSDT': 1.0, 'LINAUSDT': 1.0, 'WOOUSDT': 1.0, 'GALUSDT': 1.0, 'PEOPLEUSDT': 1.0, 'XECUSDT': 1.026, 'ENSUSDT': 1.032, 'TLMUSDT': 1.039, 'IMXUSDT': 1.099, 'FLOWUSDT': 1.155, 'ATAUSDT': 1.216, 'DARUSDT': 1.261, 'ALICEUSDT': 1.312, 'BNXUSDT': 1.522, 'API3USDT': 1.732, 'GTCUSDT': 1.833, 'KLAYUSDT': 1.891, 'BAKEUSDT': 1.892, 'DYDXUSDT': 2.062, 'SHIBUSDT': 2.281, 'BTCUSDT': 2.302, 'MASKUSDT': 2.396, 'SFPUSDT': 2.74, 'LPTUSDT': 2.75, 'APEUSDT': 2.783, 'ARUSDT': 2.928, 'CELOUSDT': 2.951, 'ZILUSDT': 2.999, 'LTCUSDT': 3.072, 'SNXUSDT': 3.266, 'XEMUSDT': 3.555, 'XMRUSDT': 3.564, 'YFIUSDT': 3.794, 'BANDUSDT': 3.812, 'RAYUSDT': 3.924, 'REEFUSDT': 4.184, 'ANTUSDT': 4.205, 'XTZUSDT': 4.339, 'CTKUSDT': 4.352, 'LITUSDT': 4.38, 'RSRUSDT': 4.407, 'LINKUSDT': 4.412, 'BCHUSDT': 4.527, 'DASHUSDT': 5.037, 'BALUSDT': 5.172, 'OCEANUSDT': 5.277, 'EOSUSDT': 5.503, 'RENUSDT': 5.538, 'XLMUSDT': 5.563, 'TOMOUSDT': 5.567, 'ZECUSDT': 5.654, 'COMPUSDT': 5.87, 'DGBUSDT': 5.948, 'ALGOUSDT': 5.981, 'ONTUSDT': 5.997, 'BELUSDT': 6.101, 'TRXUSDT': 6.116, 'ZRXUSDT': 6.135, 'GRTUSDT': 6.45, '1INCHUSDT': 6.479, 'DOTUSDT': 6.502, 'ETHUSDT': 6.596, 'KAVAUSDT': 6.687, 'ICXUSDT': 6.74, 'SUSHIUSDT': 6.848, 'AAVEUSDT': 6.931, 'BTSUSDT': 6.961, 'KNCUSDT': 6.966, 'C98USDT': 7.091, 'THETAUSDT': 7.222, 'ATOMUSDT': 7.553, 'OMGUSDT': 7.556, 'SXPUSDT': 7.681, 'UNFIUSDT': 7.696, 'XRPUSDT': 7.726, 'TRBUSDT': 8.241, 'BLZUSDT': 8.434, 'NEOUSDT': 8.491, 'FLMUSDT': 8.506, 'KSMUSDT': 8.571, 'FILUSDT': 8.591, 'IOTAUSDT': 8.616, 'BATUSDT': 8.647, 'ARPAUSDT': 9.055, 'UNIUSDT': 9.104, 'WAVESUSDT': 9.106, 'MKRUSDT': 10.294, 'CRVUSDT': 10.513, 'STORJUSDT': 10.674, 'SKLUSDT': 11.009, 'CVCUSDT': 11.026, 'SRMUSDT': 11.031, 'QTUMUSDT': 12.066, 'ALPHAUSDT': 12.103, 'ZENUSDT': 12.631, 'VETUSDT': 13.296, 'ROSEUSDT': 13.429, 'FTTUSDT': 13.705, 'IOSTUSDT': 13.786, 'COTIUSDT': 13.958, 'NEARUSDT': 14.855, 'HBARUSDT': 15.312, 'RLCUSDT': 15.432, 'SCUSDT': 15.6, 'GALAUSDT': 15.722, 'RUNEUSDT': 15.795, 'ADAUSDT': 16.94, 'MTLUSDT': 17.18, 'BNBUSDT': 17.899, 'RVNUSDT': 18.169, 'EGLDUSDT': 18.879, 'LRCUSDT': 19.499, 'ANKRUSDT': 21.398, 'ETCUSDT': 23.51, 'DUSKUSDT': 23.55, 'AUDIOUSDT': 25.306, 'OGNUSDT': 25.524, 'GMTUSDT': 28.83, 'ENJUSDT': 33.073, 'STMXUSDT': 33.18, 'IOTXUSDT': 35.866, 'AVAXUSDT': 36.946, 'CHZUSDT': 37.128, 'CELRUSDT': 37.273, 'HNTUSDT': 38.779, 'CTSIUSDT': 41.108, 'HOTUSDT': 46.466, 'CHRUSDT': 61.091, 'MANAUSDT': 62.143, 'NKNUSDT': 70.636, 'ONEUSDT': 84.132, 'DENTUSDT': 99.973, 'DOGEUSDT': 121.447, 'SOLUSDT': 140.296, 'MATICUSDT': 161.846, 'FTMUSDT': 192.507, 'SANDUSDT': 203.219, 'AXSUSDT': 270.41}

#当前最大回测
draw_down = df_all.iloc[-1]/df_all.max()
print(draw_down.map(lambda x:round(x,3)).sort_values().to_dict())

{'ICPUSDT': 0.022, 'FILUSDT': 0.043, 'BAKEUSDT': 0.046, 'TLMUSDT': 0.05, 'LITUSDT': 0.053, 'LINAUSDT': 0.054, 'JASMYUSDT': 0.056, 'ALPHAUSDT': 0.062, 'RAYUSDT': 0.062, 'GRTUSDT': 0.067, 'DENTUSDT': 0.068, 'RSRUSDT': 0.068, 'XEMUSDT': 0.068, 'UNFIUSDT': 0.072, 'DYDXUSDT': 0.074, 'SUSHIUSDT': 0.074, 'OGNUSDT': 0.074, 'COMPUSDT': 0.074, 'NKNUSDT': 0.078, 'SKLUSDT': 0.08, 'DGBUSDT': 0.081, 'RLCUSDT': 0.085, 'REEFUSDT': 0.086, 'BANDUSDT': 0.086, 'HOTUSDT': 0.092, 'SRMUSDT': 0.092, 'RENUSDT': 0.092, 'BTSUSDT': 0.093, 'THETAUSDT': 0.094, 'FLMUSDT': 0.094, 'EOSUSDT': 0.095, 'TRBUSDT': 0.095, 'SXPUSDT': 0.095, 'ATAUSDT': 0.096, 'NEOUSDT': 0.096, 'FLOWUSDT': 0.097, 'YFIUSDT': 0.101, 'BALUSDT': 0.106, 'MASKUSDT': 0.106, 'ONTUSDT': 0.108, 'CELRUSDT': 0.108, 'AUDIOUSDT': 0.108, 'SCUSDT': 0.11, 'GALAUSDT': 0.113, 'GTCUSDT': 0.117, 'CTSIUSDT': 0.117, 'STMXUSDT': 0.118, 'DARUSDT': 0.118, 'ALICEUSDT': 0.119, 'SNXUSDT': 0.124, 'FTMUSDT': 0.126, 'BCHUSDT': 0.127, 'SFPUSDT': 0.127, 'ROSEUSDT': 0.128, 'DOGEUSDT': 0.128, 'RVNUSDT': 0.129, 'OCEANUSDT': 0.129, 'VETUSDT': 0.13, 'KSMUSDT': 0.131, 'ICXUSDT': 0.131, 'UNIUSDT': 0.131, 'ONEUSDT': 0.131, '1INCHUSDT': 0.134, 'IOTAUSDT': 0.139, 'C98USDT': 0.139, 'WAVESUSDT': 0.14, 'DUSKUSDT': 0.141, 'LINKUSDT': 0.143, 'DASHUSDT': 0.143, 'OMGUSDT': 0.143, 'PEOPLEUSDT': 0.143, 'AXSUSDT': 0.15, 'ENJUSDT': 0.15, 'QTUMUSDT': 0.152, 'SHIBUSDT': 0.154, 'ZENUSDT': 0.154, 'BLZUSDT': 0.154, 'ANTUSDT': 0.155, 'XECUSDT': 0.155, 'CHZUSDT': 0.158, 'RUNEUSDT': 0.163, 'ENSUSDT': 0.165, 'LRCUSDT': 0.167, 'CHRUSDT': 0.168, 'IOTXUSDT': 0.174, 'TOMOUSDT': 0.176, 'ALGOUSDT': 0.177, 'EGLDUSDT': 0.177, 'ARUSDT': 0.178, 'LTCUSDT': 0.178, 'HNTUSDT': 0.18, 'LPTUSDT': 0.181, 'SOLUSDT': 0.183, 'ARPAUSDT': 0.184, 'BELUSDT': 0.184, 'ETCUSDT': 0.186, 'ZRXUSDT': 0.187, 'AAVEUSDT': 0.187, 'CVCUSDT': 0.188, 'STORJUSDT': 0.189, 'COTIUSDT': 0.19, 'CELOUSDT': 0.191, 'SANDUSDT': 0.191, 'ADAUSDT': 0.192, 'HBARUSDT': 0.194, 'DOTUSDT': 0.195, 'XLMUSDT': 0.195, 'AVAXUSDT': 0.206, 'ANKRUSDT': 0.207, 'MTLUSDT': 0.208, 'MANAUSDT': 0.209, 'CRVUSDT': 0.213, 'API3USDT': 0.221, 'IOSTUSDT': 0.227, 'XRPUSDT': 0.228, 'BATUSDT': 0.228, 'MKRUSDT': 0.229, 'MATICUSDT': 0.229, 'CTKUSDT': 0.233, 'ZILUSDT': 0.233, 'WOOUSDT': 0.234, 'ATOMUSDT': 0.237, 'KLAYUSDT': 0.239, 'XTZUSDT': 0.245, 'IMXUSDT': 0.278, 'NEARUSDT': 0.285, 'GALUSDT': 0.299, 'APEUSDT': 0.305, 'ZECUSDT': 0.309, 'KAVAUSDT': 0.31, 'GMTUSDT': 0.327, 'FTTUSDT': 0.366, 'KNCUSDT': 0.401, 'ETHUSDT': 0.416, 'XMRUSDT': 0.422, 'BTCUSDT': 0.47, 'BNBUSDT': 0.476, 'TRXUSDT': 0.507, 'BNXUSDT': 0.64}

Primeiro, usamos o código mais simples para simular uma tendência de queda e ver os preços de liquidação de diferentes valores de posição. Como a estratégia sempre mantém posições longas, não há risco de alta. O capital inicial é 1000, o preço da moeda é 1 e a taxa de ajuste é 0,01. Os resultados são os seguintes. Pode-se ver que o risco de posições longas serem liquidadas não é baixo. Com uma alavancagem de 1,5 vezes, pode resistir a um declínio de 50%. Dada a atual situação de fundo relativo, é um risco aceitável.

for Hold_value in [300,500,800,1000,1500,2000,3000,5000,10000]:
    amount = Hold_value/1
    hold_price = 1
    margin = 1000
    Pct = 0.01
    i = 0
    while margin > 0:
        i += 1
        if i>500:
            break
        buy_price = (1-Pct)*Hold_value/amount
        buy_amount = Hold_value*Pct/buy_price
        hold_price = (amount * hold_price + buy_amount * buy_price) / (buy_amount + amount)
        amount += buy_amount
        margin = 1000 + amount * (buy_price - hold_price)
    print(Hold_value, round(buy_price,3))

300 0.035
500 0.133
800 0.285
1000 0.362
1500 0.51
2000 0.599
3000 0.711
5000 0.81
10000 0.904

#还是用原来的回测引擎
class Exchange:
    
    def __init__(self, trade_symbols, fee=0.0004, initial_balance=10000):
        self.initial_balance = initial_balance #初始的资产
        self.fee = fee
        self.trade_symbols = trade_symbols
        self.account = {'USDT':{'realised_profit':0, 'unrealised_profit':0, 'total':initial_balance, 'fee':0}}
        for symbol in trade_symbols:
            self.account[symbol] = {'amount':0, 'hold_price':0, 'value':0, 'price':0, 'realised_profit':0,'unrealised_profit':0,'fee':0}
            
    def Trade(self, symbol, direction, price, amount):
        
        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.fee #扣除手续费
        self.account['USDT']['fee'] += price*amount*self.fee
        self.account[symbol]['fee'] += price*amount*self.fee

        if cover_amount > 0: #先平仓
            self.account['USDT']['realised_profit'] += -direction*(price - self.account[symbol]['hold_price'])*cover_amount  #利润
            self.account[symbol]['realised_profit'] += -direction*(price - self.account[symbol]['hold_price'])*cover_amount
            
            self.account[symbol]['amount'] -= -direction*cover_amount
            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[symbol]['hold_price'] = total_cost/total_amount
            self.account[symbol]['amount'] += direction*open_amount
                    
    
    def Buy(self, symbol, price, amount):
        self.Trade(symbol, 1, price, amount)
        
    def Sell(self, symbol, price, amount):
        self.Trade(symbol, -1, price, amount)
        
    def Update(self, close_price): #对资产进行更新
        self.account['USDT']['unrealised_profit'] = 0
        for symbol in self.trade_symbols:
            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)

Primeiro, fazemos um backtest do desempenho da estratégia de equilíbrio do TRX. O drawdown máximo do TRX nesta rodada de mercado de baixa é relativamente pequeno, então ele tem certas características especiais. Os dados selecionados são a linha K de 5 minutos de 2021 até o momento, com um capital inicial de 1.000, uma taxa de ajuste de 0,01, um valor de retenção de 2.000 e uma taxa de manuseio de 0,0002.

O preço inicial do TRX era 0,02676U, e o preço mais alto durante o período atingiu 0,18U. Atualmente está em torno de 0,08U, com flutuações muito violentas. Se você executar a estratégia de grade longa-curta desde o início, inevitavelmente acabará com uma liquidação de posição curta. Uma estratégia equilibrada não é um grande problema.

O retorno final do backtest é 4524U, que está muito próximo do retorno do TRX em 0,18. A alavancagem é menor que 2 vezes no início e menor que 0,4 no final. A possibilidade de liquidação está ficando cada vez menor. Durante neste período, o valor das participações pode ser aumentado. Chance. Mas a renda abaixo de 2000U permanece inalterada. Essa também é uma das desvantagens da estratégia equilibrada.

symbol = 'TRXUSDT'
df_trx = GetKlines(symbol=symbol,start='2021-1-1',end='2022-5-30',period='5m')

df_trx.close.plot(figsize=(15,6),grid=True);

#TRX平衡策略回测
hold_value = 2000
pct = 0.01
e = Exchange([symbol], fee=0.0002, initial_balance=1000)
init_price =  df_trx.iloc[0].open
res_list = [] #用于储存中间结果
e.Buy(symbol,init_price,hold_value/init_price)
e.Update({symbol:init_price})
for row in df_trx.itertuples():
    buy_price = (1-pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
    sell_price = (1+pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
    
    while row.low < buy_price:
        e.Buy(symbol,buy_price,pct*hold_value/buy_price)
        e.Update({symbol:row.close})
        buy_price = (1-pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
        sell_price = (1+pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
    while row.high > sell_price:
        e.Sell(symbol,sell_price,pct*hold_value/sell_price)
        e.Update({symbol:row.close})
        buy_price = (1-pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
        sell_price = (1+pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
    if int(row.time)%(60*60*1000) == 0:
        e.Update({symbol:row.close})
        res_list.append([row.time, row.close, e.account[symbol]['amount'],e.account[symbol]['amount']*row.close, e.account['USDT']['total']-e.initial_balance])
res_trx = pd.DataFrame(data=res_list, columns=['time','price','amount','value','profit'])
res_trx.index = pd.to_datetime(res_trx.time,unit='ms')
print(pct,e.account['USDT']['realised_profit']+e.account['USDT']['unrealised_profit'] ,round(e.account['USDT']['fee'],0))

0.01 4524.226998288555 91.0

#收益
res_trx.profit.plot(figsize=(15,6),grid=True);

#实际占用杠杆
(res_trx.value/(res_trx.profit+1000)).plot(figsize=(15,6),grid=True);

Vamos fazer um backtest do WAVES. Esta moeda é bem especial. Ela subiu de 6U no começo para uma alta de 60U, e finalmente caiu de volta para o nível atual de 8U. O lucro final é de 4945, o que é muito maior do que o lucro de manter as moedas.

symbol = 'WAVESUSDT'
df_waves = GetKlines(symbol=symbol,start='2021-1-1',end='2022-5-30',period='5m')

df_waves.close.plot(figsize=(15,6),grid=True);

#TWAVES平衡策略回测
hold_value = 2000
pct = 0.01
e = Exchange([symbol], fee=0.0002, initial_balance=1000)
init_price =  df_waves.iloc[0].open
res_list = [] #用于储存中间结果
e.Buy(symbol,init_price,hold_value/init_price)
e.Update({symbol:init_price})
for row in df_waves.itertuples():
    buy_price = (1-pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
    sell_price = (1+pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
    
    while row.low < buy_price:
        e.Buy(symbol,buy_price,pct*hold_value/buy_price)
        e.Update({symbol:row.close})
        buy_price = (1-pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
        sell_price = (1+pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
    while row.high > sell_price:
        e.Sell(symbol,sell_price,pct*hold_value/sell_price)
        e.Update({symbol:row.close})
        buy_price = (1-pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
        sell_price = (1+pct)*hold_value/e.account[symbol]['amount']
    if int(row.time)%(60*60*1000) == 0:
        e.Update({symbol:row.close})
        res_list.append([row.time, row.close, e.account[symbol]['amount'],e.account[symbol]['amount']*row.close, e.account['USDT']['total']-e.initial_balance])
res_waves = pd.DataFrame(data=res_list, columns=['time','price','amount','value','profit'])
res_waves.index = pd.to_datetime(res_waves.time,unit='ms')
print(pct,e.account['USDT']['realised_profit']+e.account['USDT']['unrealised_profit'] ,round(e.account['USDT']['fee'],0))

0.01 4945.149323437233 178.0

df_waves.profit.plot(figsize=(15,6),grid=True);

A propósito, vamos fazer um backtest do desempenho da estratégia de grade. O espaçamento da grade é 0,01 e o valor da grade é 10. Com um aumento de quase 10 vezes, tanto WAVES quanto TRX experimentaram enormes recuos, com WAVES recuando 5.000U e TRX recuando mais de 3.000U. Se o capital inicial for pequeno, a posição será basicamente liquidada.

#网格策略
pct = 0.01
value = 10*pct/0.01
e = Exchange([symbol], fee=0.0002, initial_balance=1000)
init_price =  df_waves.iloc[0].open
res_list = [] #用于储存中间结果
for row in df_waves.itertuples():
    buy_price = (value / pct - value) / (value / (pct * init_price) + e.account[symbol]['amount']) 
    sell_price = (value / pct + value) / (value / (pct *init_price) + e.account[symbol]['amount'])

    while row.low < buy_price:
        e.Buy(symbol,buy_price,value/buy_price)
        e.Update({symbol:row.close})
        buy_price = (value / pct - value) / (value / (pct * init_price) + e.account[symbol]['amount']) #买单价格，由于是挂单成交，也是最终的撮合价格=
    while row.high > sell_price:
        e.Sell(symbol,sell_price,value/sell_price)
        e.Update({symbol:row.close})
        sell_price = (value / pct + value) / (value / (pct *init_price) + e.account[symbol]['amount'])
    if int(row.time)%(60*60*1000) == 0:
        e.Update({symbol:row.close})
        res_list.append([row.time, row.close, e.account[symbol]['amount'],e.account[symbol]['amount']*row.close, e.account['USDT']['total']-e.initial_balance])
res_waves_net = pd.DataFrame(data=res_list, columns=['time','price','amount','value','profit'])
res_waves_net.index = pd.to_datetime(res_waves_net.time,unit='ms')
print(pct,e.account['USDT']['realised_profit']+e.account['USDT']['unrealised_profit'] ,round(e.account['USDT']['fee'],0))

0.01 1678.0516101975015 70.0

res_waves_net.profit.plot(figsize=(15,6),grid=True);

#网格策略
pct = 0.01
value = 10*pct/0.01
e = Exchange([symbol], fee=0.0002, initial_balance=1000)
init_price =  df_trx.iloc[0].open
res_list = [] #用于储存中间结果
for row in df_trx.itertuples():
    buy_price = (value / pct - value) / (value / (pct * init_price) + e.account[symbol]['amount']) 
    sell_price = (value / pct + value) / (value / (pct *init_price) + e.account[symbol]['amount'])

    while row.low < buy_price:
        e.Buy(symbol,buy_price,value/buy_price)
        e.Update({symbol:row.close})
        buy_price = (value / pct - value) / (value / (pct * init_price) + e.account[symbol]['amount']) 
    while row.high > sell_price:
        e.Sell(symbol,sell_price,value/sell_price)
        e.Update({symbol:row.close})
        sell_price = (value / pct + value) / (value / (pct *init_price) + e.account[symbol]['amount'])
    if int(row.time)%(60*60*1000) == 0:
        e.Update({symbol:row.close})
        res_list.append([row.time, row.close, e.account[symbol]['amount'],e.account[symbol]['amount']*row.close, e.account['USDT']['total']-e.initial_balance])
res_trx_net = pd.DataFrame(data=res_list, columns=['time','price','amount','value','profit'])
res_trx_net.index = pd.to_datetime(res_trx_net.time,unit='ms')
print(pct,e.account['USDT']['realised_profit']+e.account['USDT']['unrealised_profit'] ,round(e.account['USDT']['fee'],0))

0.01 -161.06952570521656 37.0

res_trx_net.profit.plot(figsize=(15,6),grid=True);

Resumir

Esta análise de backtest usou uma linha K de 5 minutos, e as flutuações no meio não foram totalmente simuladas, então o retorno real deve ser um pouco maior. Em geral, a estratégia equilibrada traz riscos relativamente pequenos, não tem medo de disparar, não requer ajuste de parâmetros, é relativamente conveniente de usar e é adequada para usuários novatos. A estratégia de grade é muito sensível à definição do preço inicial e requer um certo julgamento das condições de mercado. A longo prazo, o risco de venda a descoberto é muito alto. Esta rodada de mercado de baixa tem se mantido estável no fundo por um tempo. Muitas moedas caíram mais de 90% de suas máximas. Se você está otimista sobre algumas moedas, este é um bom momento para entrar no mercado. Você pode desejar comece uma estratégia equilibrada para comprar no fundo. Adicione um pouco de alavancagem para se beneficiar da volatilidade e dos aumentos de preço. Esta Guerra de Grupo Binance Thousand oferecerá uso gratuito da Estratégia de Equilíbrio Perpétuo, e todos estão convidados a experimentá-la.