Chiến lược cân bằng vĩnh cửu để mua ở đáy của thị trường giá xuống

Trước đây, FMZ đã chính thức phát hành chiến lược lưới vĩnh viễn, được người dùng khá ưa chuộng và giao dịch TRX theo thời gian thực đã thu được rất nhiều lợi nhuận trong năm qua với rủi ro có thể kiểm soát được. Chiến lược lưới điện bền vững duy nhất cũng có một số vấn đề:

Cần phải thiết lập các thông số như giá ban đầu, khoảng cách lưới, giá trị lưới, chế độ dài và ngắn, v.v. Các thiết lập khá phức tạp, có tác động lớn hơn đến lợi nhuận và khó thiết lập đối với người mới bắt đầu.
Rủi ro bán khống của chiến lược lưới vĩnh cửu rất cao, trong khi rủi ro bán dài hạn tương đối thấp. Ngay cả khi giá trị lưới được đặt rất nhỏ, tác động đến giá thanh lý bán khống cũng không đáng kể.
Lưới hợp đồng vĩnh viễn có thể chọn chỉ mua vào để tránh rủi ro bán khống, điều này có vẻ ổn ở thời điểm hiện tại. Tuy nhiên, có một vấn đề là giá hiện tại vượt quá giá ban đầu, dẫn đến vị thế trống và giá ban đầu cần phải được thiết lập lại.

Tôi đã từng viết một bài viết về các nguyên tắc của chiến lược cân bằng và so sánh nó với chiến lược lưới, bạn vẫn có thể tham khảo tại đây: https://www.fmz.com/digest-topic/5930. Chiến lược cân bằng luôn giữ một vị thế với tỷ lệ giá trị hoặc giá trị cố định. Nó bán một số khi giá tăng và mua một số khi giá giảm. Nó có thể dễ dàng thiết lập và chạy. Ngay cả khi giá tiền tệ tăng nhiều, vẫn không có nguy cơ bị lỗ. Vấn đề với chiến lược cân bằng giao ngay là mức sử dụng vốn thấp và không có cách dễ dàng nào để tăng đòn bẩy. Hợp đồng vĩnh viễn có thể giải quyết được vấn đề. Nếu tổng số vốn là 1.000, bạn có thể giữ 2.000 với số tiền cố định, vượt quá số vốn ban đầu và cải thiện tỷ lệ sử dụng vốn. Ngoài ra còn có một tham số để điều chỉnh tỷ lệ, điều khiển mức tăng hoặc giảm vị thế khi giá tăng hoặc giảm. Ví dụ, nếu đặt thành 0,01, nghĩa là giảm vị thế một lần khi giá tăng 1%, và tăng vị thế một lần khi giá giảm 1%.

Đối với người mới bắt đầu, chiến lược cân bằng được khuyến khích mạnh mẽ. Chiến lược này dễ vận hành và chỉ yêu cầu bạn đặt tham số tỷ lệ nắm giữ hoặc giá trị nắm giữ, và bạn có thể chạy mà không lo giá tăng. Những người có một lượng kinh nghiệm nhất định có thể chọn chiến lược lưới điện, quyết định giới hạn trên và dưới của biến động cũng như nguồn vốn cho mỗi lưới điện, cải thiện việc sử dụng vốn và tìm kiếm lợi nhuận tối đa.

Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc kiểm tra ngược nhiều cặp giao dịch hơn, tài liệu này sẽ trình bày toàn bộ quy trình kiểm tra ngược và người dùng có thể điều chỉnh các thông số và cặp giao dịch khác nhau để so sánh. (Phiên bản này là Python3 và cần có tác nhân để tải xuống thị trường. Người dùng có thể tự tải xuống Anancoda3 hoặc chạy nó thông qua colab của Google)


            python
            
            
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


            python
            
            
## 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']


            python
            
            
#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

Bằng cách tải xuống giá đóng cửa của tất cả các cặp giao dịch từ năm 2021 đến nay, chúng ta có thể quan sát những thay đổi trong chỉ số thị trường chung: năm 2021 đến năm 2022 chắc chắn là một thị trường tăng giá và chỉ số đã tăng 14 lần tại một thời điểm. Có thể nói rằng Vàng có ở khắp mọi nơi. Giá trị của một số đồng tiền đã tăng lên hàng trăm lần. Tuy nhiên, vào năm 2022, một thị trường giá xuống đã bắt đầu kéo dài trong nửa năm. Chỉ số đã từng giảm mạnh 80% và hàng chục đồng tiền đã giảm hơn 90%. Sự tăng giảm đột ngột như vậy phản ánh những rủi ro rất lớn của các chiến lược lưới điện.

Chỉ số hiện tại ở mức khoảng 3, vẫn tăng 200% so với đầu năm 2021. Xét theo diễn biến của thị trường thì hiện tại đây có thể coi là đáy tương đối.

Giá tiền tệ cao nhất đã tăng hơn 10 lần so với đầu năm:

'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

Mức thoái lui hiện tại lớn hơn 80% so với điểm cao nhất:

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


            python
            
            
#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


            python
            
            
#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);

png


            python
            
            
#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}


            python
            
            
#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}

Đầu tiên, chúng tôi sử dụng mã đơn giản nhất để mô phỏng xu hướng giảm và xem giá thanh lý của các giá trị vị thế khác nhau. Vì chiến lược này luôn giữ vị thế mua nên không có rủi ro tăng giá. Vốn ban đầu là 1000, giá tiền tệ là 1 và tỷ lệ điều chỉnh là 0,01. Kết quả như sau. Có thể thấy rằng rủi ro của các vị thế dài bị thanh lý không hề thấp. Với đòn bẩy 1,5 lần, nó có thể chống lại mức giảm 50%. Với tình hình đáy hiện tại, đây là rủi ro có thể chấp nhận được.

Giá trị vị trí	Giá thanh lý dài hạn
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


            python
            
            
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


            python
            
            
#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)

Đầu tiên, chúng tôi kiểm tra lại hiệu suất của chiến lược cân bằng TRX. Mức giảm tối đa của TRX trong đợt thị trường giá xuống này tương đối nhỏ, do đó nó có một số tính năng đặc biệt. Dữ liệu được chọn là dòng K 5 phút từ năm 2021 đến nay, với vốn ban đầu là 1000, tỷ lệ điều chỉnh là 0,01, giá trị nắm giữ là 2000 và phí xử lý là 0,0002.

Giá ban đầu của TRX là 0,02676U, và giá cao nhất trong giai đoạn này đạt 0,18U. Hiện tại là khoảng 0,08U, với biến động rất dữ dội. Nếu bạn áp dụng chiến lược lưới dài-ngắn ngay từ đầu, chắc chắn bạn sẽ phải thanh lý vị thế bán khống. Một chiến lược cân bằng không phải là vấn đề lớn.

Lợi nhuận cuối cùng của backtest là 4524U, rất gần với lợi nhuận của TRX ở mức 0,18. Đòn bẩy thấp hơn 2 lần lúc đầu và thấp hơn 0,4 lúc kết thúc. Khả năng thanh lý ngày càng thấp hơn. Trong trong thời gian này, giá trị nắm giữ có thể được tăng lên. Cơ hội. Nhưng thu nhập dưới 2000U vẫn không đổi. Đây cũng là một trong những nhược điểm của chiến lược cân bằng.


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


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

png


            python
            
            
#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


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

png


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

png

Hãy kiểm tra lại WAVES. Đồng tiền này khá đặc biệt. Nó tăng từ 6U lúc đầu lên mức cao nhất là 60U, và cuối cùng giảm xuống mức hiện tại là 8U. Lợi nhuận cuối cùng là 4945, cao hơn nhiều so với lợi nhuận khi giữ tiền xu.


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


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

png


            python
            
            
#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


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

png

Nhân tiện, hãy kiểm tra lại hiệu suất của chiến lược lưới. Khoảng cách lưới là 0,01 và giá trị lưới là 10. Với mức tăng gần gấp 10 lần, cả WAVES và TRX đều trải qua đợt thoái lui lớn, với WAVES thoái lui 5.000U và TRX thoái lui hơn 3.000U. Nếu vốn ban đầu nhỏ, về cơ bản vị thế sẽ bị thanh lý.


            python
            
            
#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


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

png


            python
            
            
#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


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

png

Tóm tắt

Phân tích kiểm tra ngược này sử dụng đường K 5 phút và các biến động ở giữa không được mô phỏng đầy đủ, do đó lợi nhuận thực tế sẽ cao hơn một chút. Nhìn chung, chiến lược cân bằng có rủi ro tương đối nhỏ, không sợ tăng vọt, không cần điều chỉnh thông số, tương đối thuận tiện khi sử dụng và phù hợp với người dùng mới. Chiến lược lưới rất nhạy cảm với việc thiết lập giá ban đầu và đòi hỏi phải có sự phán đoán nhất định về điều kiện thị trường. Về lâu dài, rủi ro bán khống là rất cao. Đợt thị trường giá xuống này đã ổn định ở mức đáy trong một thời gian. Nhiều đồng tiền đã giảm hơn 90% so với mức cao nhất của chúng. Nếu bạn lạc quan về một số đồng tiền, đây là thời điểm tốt để tham gia thị trường. Bạn có thể muốn bắt đầu một chiến lược cân bằng để mua ở mức đáy. Thêm một chút đòn bẩy để hưởng lợi từ sự biến động và tăng giá.
Chiến dịch Binance Thousand Group War này sẽ cung cấp miễn phí Chiến lược cân bằng vĩnh cửu và mọi người đều được chào đón trải nghiệm.

Related Recommendations

An example of general protocol contract access on FMZ Multi-Exchange Spot Spread Arbitrage Strategy Logic Sharing Visualization module to build trading strategies - in-depth Use the KLineChart function to make strategy drawing design easier JavaScript strategy backtesting is debugged in DevTools of Chrome browser Detailed Explanation of Equilibrium & Grid Strategies Design a Multiple-Chart Plotting Library RSI2 Mean Reversion Strategy using in futures The futures and cryptocurrency API explanation Quickly implement a semi-automatic quantitative trading tool

Comment