Динамический баланс Двустороннее отслеживание кредитного плеча ETF Инвестиционная стратегия
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия, ориентированная на инвестиции в индекс Hong Kong Hengshui ETF ((00631L), балансирует доходы и риски инвестиционного портфеля в режиме реального времени путем динамической корректировки позиций и долей позиций. Стратегия проста и проста, не требует суждения о тенденциях рынка и подходит для инвесторов, которые не могут часто просматривать рынок.
Стратегический принцип
приобретение 00631L на 50% от общего объема первоначального вложения;
Мониторинг доли нереализованной прибыли и остатка наличности;
Если неиспользованная прибыль превышает 10% от оставшейся наличности, ликвидировать 5% позиции;
Покупать дополнительные 5% позиции, когда остаток наличности превышает 10% нереализованной прибыли;
- Динамическая корректировка позиций и пропорций наличности, контроль доходов и рисков портфеля.
Анализ преимуществ
Простые и простые в использовании, без рыночных суждений.
Динамическая корректировка позиций, эффективное управление инвестиционными рисками;
Двухстороннее отслеживание, своевременная остановка повреждений;
Подходит для инвесторов, которые не могут часто проверять рынок.
Риски и противодействие
- Большая волатильность левеверандированных ETF;
Постепенное строительство складов, с периодическим вводом в эксплуатацию.
- Невозможность своевременного устранения ущерба;
Устанавливайте линию стоп-лоста, чтобы контролировать максимальные потери.
- Высокая стоимость транзакций;
Соответствующее ослабление баланса и сокращение размещения позиций
Оптимизация
Оптимизация позиций и соотношения наличности;
Испытание эффективности прибыли различных видов ETF;
Включение показателей по определению тенденций, повышение эффективности использования средств.
Подвести итог
Эта стратегия является очень практичной количественной инвестиционной стратегией для инвесторов, которые не могут часто проверять рынок, путем создания динамически сбалансированного инвестиционного портфеля, управления инвестиционным риском, без необходимости судить о тенденциях рынка, простой в использовании.
/*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)