ChaoZhang
概述
本策略的核心思想是根据账户权益动态调整每个交易的仓位大小。它可以在盈利时自动增加仓位,在亏损时自动减少仓位,从而实现复利效应的自动放大。
策略原理
该策略通过以下几个关键步骤实现仓位动态调整:
- 设置杠杆比例、最大仓位等参数作为限制
- 计算账户权益除以杠杆比例,得到基准仓位大小
- 比较基准仓位大小与最大仓位设置,取二者之间的最小值作为实际仓位
- 在开仓时调整仓位大小到计算所得的实际仓位
- 仓位大小会根据盈亏金额与账户权益变化而实时调整
以上步骤确保了仓位大小的合理性,避免超额仓位导致的风险,同时又实现了仓位大小与账户权益挂钩,随着盈利而自动放大的效果。
策略优势
该策略具有以下几个优势:
- 实现了仓位大小的动态调整,无需人工干预
- 仓位大小与账户权益挂钩,可以自动实现复利效应
- 设置了杠杆和最大仓位作为约束,控制了风险敞口
- 逻辑清晰简单,便于理解与二次开发
- 容易植入其他策略中,扩展性强
策略风险
该策略也存在一些风险:
- 仓位放大时,亏损也会被放大,存在错失反转机会的风险
- 仓位大小与账户权益实时挂钩,在特殊市场情况下可能调整过于频繁
- 最大仓位设置不当可能导致超额仓位的风险
- 杠杆设置过高也会导致风险过于集中
可以通过合理的参数设置、适当预留资金等方法来缓解上述风险。
策略优化方向
该策略还可以从以下几个方面进行优化:
- 增加滑点设置,使调整更加平滑
- 优化仓位大小的计算公式,引入其他因素
- 在特定市场条件下静态锁定仓位大小
- 设置仓位调整的最小单位变化量,避免过于频繁调整
- 增加仓位调整的条件判断规则,防止无谓调整
通过以上几点优化,可以使策略行为更加稳定可控,避免仓位大小调整过于敏感和频繁。
总结
本策略实现了基于账户权益的仓位动态调整功能,可以自动放大盈利效应。它设置了杠杆和最大仓位作为风险控制,并且逻辑简单清晰,易于理解和二次开发。我们也分析了策略的优劣势与风险,并给出了几点优化建议。整体而言,该策略为实现自动化复利交易提供了一种灵活易用的思路。
策略源码
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of Tendies Heist LLC, 2021
//@version=4
strategy("Tendies Heist Auto Compounding Example", overlay=true)
leverage = input(10000)
maxps = input(25, "max position size")
strategy.risk.max_position_size(maxps)
balance = max(1,floor(strategy.equity / leverage))
o = 1
ps = true
size = 0.
balance2 = size[1] < balance
balance3 = size[1] > balance
l = balance3
w = balance2
if ps
size := w ? size[1]+o : l ? size[1]-o : nz(size[1],o)
if size > maxps
size := maxps
longCondition = crossover(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long,qty=size)
shortCondition = crossunder(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short,qty=size)
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