Chiến lược đầu tư ETF đòn bẩy theo dõi hai chiều Dynamic Balance
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược này dựa trên chỉ số ETF của Hong Kong ((00631L), bằng cách động điều chỉnh vị trí và tỷ lệ vị trí tiền mặt, cân bằng lợi nhuận và rủi ro của danh mục đầu tư trong thời gian thực. Chiến lược đơn giản, dễ sử dụng, không cần phải đánh giá xu hướng thị trường, phù hợp với các nhà đầu tư không thể thường xuyên xem thị trường.
Nguyên tắc chiến lược
Mua 00631L với 50% tổng số vốn đầu tư ban đầu;
Giám sát tỷ lệ thu nhập chưa đạt được và số tiền còn lại;
Khi lợi nhuận chưa đạt được vượt quá 10% số tiền còn lại, xóa 5% vị trí;
mua thêm 5% khi số tiền còn lại vượt quá 10% lợi nhuận chưa đạt được;
- Điều chỉnh động vị thế và tỷ lệ tiền mặt, kiểm soát lợi nhuận và rủi ro trong danh mục đầu tư.
Phân tích lợi thế
Dễ dàng sử dụng, không cần phải đánh giá thị trường;
Động thái điều chỉnh vị thế, kiểm soát rủi ro đầu tư hiệu quả;
Theo dõi hai chiều, ngăn chặn thiệt hại kịp thời;
Thích hợp cho các nhà đầu tư không thường xuyên kiểm tra thị trường.
Rủi ro và giải pháp
- Các ETF được sử dụng để tạo cơ hội cho các nhà đầu tư đầu tư.
Việc xây dựng nhà kho được tiến hành theo từng giai đoạn.
- Không thể dừng lại kịp thời;
Thiết lập đường dừng lỗ, kiểm soát tổn thất tối đa.
- Chi phí giao dịch cao hơn;
Giảm cân bằng và giảm giao dịch.
Tối ưu hóa tư duy
Tối ưu hóa vị trí và tỷ lệ tiền mặt;
Kiểm tra hiệu quả thu nhập của các loại ETF khác nhau;
Tham gia vào các chỉ số đánh giá xu hướng, nâng cao hiệu quả sử dụng vốn.
Tóm tắt
Chiến lược này là một chiến lược đầu tư định lượng rất thực tế bằng cách xây dựng danh mục đầu tư cân bằng động, kiểm soát rủi ro đầu tư, không cần phải đánh giá xu hướng thị trường, hoạt động đơn giản, phù hợp với các nhà đầu tư không thể thường xuyên kiểm tra thị trường.
/*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)