Estratégia de investimento em ETF alavancado de rastreamento bidirecional de equilíbrio dinâmico
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia é baseada no ETF Hong Kong Hengsong ((00631L) e equilibra os ganhos e riscos do portfólio em tempo real, ajustando dinamicamente as posições em dinheiro e a proporção de posições. A estratégia é simples e fácil de usar, sem a necessidade de julgar as tendências do mercado e é adequada para investidores que não podem ver o mercado com frequência.
Princípio da estratégia
Compre 00631L com 50% do capital inicial;
Monitorar a proporção de receitas não realizadas e de caixa residual;
Quando os lucros não realizados são superiores a 10% do saldo de caixa, liquidação de 5% da posição;
Quando o saldo de caixa exceder 10% dos lucros não realizados, comprar uma posição adicional de 5%;
- Ajuste dinâmico de posições e proporções de caixa, controle de receita e risco do portfólio.
Análise de vantagens
O que é que a Internet tem de novo?
Ajustar posições de forma dinâmica para controlar os riscos de investimento;
O sistema de vigilância é um sistema de vigilância em tempo real, que permite a detecção e a detecção de acidentes.
Para os investidores que não podem checar o mercado com frequência.
Riscos e soluções
- Os ETFs com maior alavancagem são mais voláteis;
A construção do depósito foi feita de forma gradual e com intervalos de entrega.
- Não é possível parar a perda a tempo;
Estabeleça uma linha de stop loss para controlar a perda máxima.
- Os custos de transação são mais elevados;
A flexibilização apropriada do equilíbrio e a redução da deslocação.
Otimização de ideias
Optimizar posições e proporções de caixa;
Testar a eficácia de diferentes tipos de ETFs;
Adicionar indicadores de tendência para melhorar a eficiência do uso de recursos.
Resumir
Esta estratégia é uma estratégia de investimento quantitativo muito prático, através da construção de uma carteira de investimento de equilíbrio dinâmico, controlar o risco de investimento, sem a necessidade de julgar as tendências do mercado, a operação é simples e adequado para os investidores que não podem verificar o mercado com frequência.
/*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)