রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

৫০% তহবিল এবং ৫০% পজিশন নিয়ে গতিশীল ভারসাম্য কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-২৫ ১৪ঃ১২ঃ৩০
ট্যাগঃ

কৌশল ওভারভিউ

এই কৌশলটি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য 50% তহবিল এবং 50% পজিশনের মধ্যে গতিশীলভাবে ভারসাম্য বজায় রাখে। তহবিল এবং পজিশনের মধ্যে অনুপাতকে ক্রমাগত সামঞ্জস্য করে, এটি এমন বিনিয়োগকারীদের জন্য ঝুঁকি পরিচালনা করে যারা রিয়েল-টাইমে বাজার পর্যবেক্ষণ করতে পারে না।

কৌশলগত যুক্তি

মূলধন ১ মিলিয়ন, ৫০% তহবিল এবং ৫০% পজিশনে সমানভাবে ভাগ করা।
ট্রেডিং সময়কালে, যদি অবশিষ্ট তহবিল প্রতিটি খোলা সময়ে অবশিষ্ট মুনাফা/হানি অতিক্রম করে ১.০৫ গুণ, তাহলে অবশিষ্ট তহবিলের ২.৫% ব্যবহার করে পজিশন যোগ করুন।
যদি অবশিষ্ট অর্থের পরিমাণ ১.০৫ গুণ বেশি হয়, তাহলে ভারসাম্য পুনরুদ্ধারের জন্য আংশিক পজিশন বিক্রি করা হবে।
ট্রেডিং পর্বের শেষে সকল পজিশন বন্ধ করুন।

সুবিধা

চরম বাজারের পরিস্থিতিতে বিপুল ক্ষতি এড়ানোর জন্য তহবিল এবং পজিশনগুলিকে গতিশীলভাবে ভারসাম্য বজায় রেখে কার্যকর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ।
ব্যস্ত বিনিয়োগকারীদের জন্য কাজ করা সহজ, কেবল তহবিল/পজিশন অনুপাত সামঞ্জস্য করতে হবে।
বিভিন্ন ঝুঁকির চাহিদা পূরণের জন্য কাস্টমাইজযোগ্য পরামিতি।

ঝুঁকি

স্বল্পমেয়াদী ওঠানামা থেকে লাভবান হতে পারছে না, লাভের সম্ভাবনা সীমিত।
দীর্ঘ একতরফা রান পর্যাপ্ত অবস্থান আকার হতে পারে না।
অনুপযুক্ত প্যারামিটার টিউনিং অতিরিক্ত অবস্থান ফ্লিপিং বা কম মূলধন ব্যবহারের দিকে পরিচালিত করে।

উন্নতির সুযোগ

ফান্ড/পজিশন কন্ট্রোলের জন্য আরো প্যারামিটার প্রবর্তন করা।
বড় পজিশনের জন্য স্টপ লস/লাভ গ্রহণ অন্তর্ভুক্ত করুন।
অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে বিভিন্ন ট্রেডিং সময়ের পরামিতি পরীক্ষা করুন।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি তহবিল এবং অবস্থানের মধ্যে গতিশীল ভারসাম্য বজায় রেখে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ অর্জন করে। অন্যান্য কৌশলগুলির তুলনায় বাস্তবায়ন সহজ। আরও সামঞ্জস্যযোগ্য পরামিতি প্রবর্তন করে এবং অন্যান্য কৌশল ধারণাগুলির সাথে একত্রিত করে আরও উন্নত করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-18 19:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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(2020, 11, 4)
next_date = timestamp(2020, 11, 5)
sell_date = timestamp(2023, 10, 24)
end_date = timestamp(2023, 10, 25)  // 结束日期改为2023年10月25日

// 判断是否在交易期间
in_trade_period = true
// 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)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত