রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

ডায়নামিক ব্যালেন্সিং লিভারেজড ইটিএফ বিনিয়োগ কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-১৯ ১১ঃ০৯ঃ২৯
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি হংকং হ্যাং সেং ইন্ডেক্স ইটিএফ (00631L) কে বিনিয়োগের লক্ষ্য হিসাবে গ্রহণ করে এবং রিয়েল টাইমে বিনিয়োগ পোর্টফোলিওর রিটার্ন এবং ঝুঁকি ভারসাম্য বজায় রাখতে নগদ অবস্থান এবং অবস্থান অনুপাতকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে। কৌশলটি বাজারের প্রবণতা বিচার করার প্রয়োজন ছাড়াই সহজ এবং সহজেই বাস্তবায়ন করা যায় এবং এমন বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত যারা প্রায়শই বাজারটি পরীক্ষা করতে পারে না।

নীতিমালা

  1. 00631L কেনার জন্য প্রাথমিকভাবে মোট তহবিলের 50% বিনিয়োগ করুন;

  2. অব্যবহৃত মুনাফা এবং অবশিষ্ট নগদ ব্যবস্থার অনুপাত পর্যবেক্ষণ করা হবে।

    অবশিষ্ট নগদ ১০% অতিক্রম করলে পজিশনের ৫% বিক্রি করুন।

    অবশিষ্ট নগদ 10% অবশিষ্ট মুনাফা অতিক্রম করলে পজিশনে 5% যোগ করুন;

  3. পোর্টফোলিও রিটার্ন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য অবস্থান এবং নগদ অনুপাতকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করুন।

সুবিধা বিশ্লেষণ

  1. বাজারের অবস্থা বিচার করার প্রয়োজন ছাড়াই সহজ এবং সহজ অপারেটিং;

  2. ডায়নামিকভাবে পজিশনের সমন্বয় বিনিয়োগের ঝুঁকি কার্যকরভাবে পরিচালনা করে;

  3. সময়মত স্টপ লস বা লাভ নেওয়ার জন্য দ্বি-মুখী ট্র্যাকিং;

  4. যে বিনিয়োগকারীরা প্রায়ই বাজার পরীক্ষা করতে পারে না তাদের জন্য উপযুক্ত।

ঝুঁকি এবং হ্রাস

  1. লিভারেজযুক্ত ইটিএফগুলির উচ্চতর অস্থিরতা রয়েছে;

    ধীরে ধীরে অবস্থান তৈরি এবং ব্যবধানযুক্ত বিনিয়োগ গ্রহণ করা।

  2. সময়মতো ক্ষতি বন্ধ করতে অক্ষম;

    সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস লাইন সেট করুন।

  3. উচ্চতর ট্রেডিং খরচ;

    অবস্থান সমন্বয় হ্রাস করার জন্য ভারসাম্য পরিসীমা শিথিল করুন।

অপ্টিমাইজেশান আইডিয়া

  1. পজিশন এবং নগদ অনুপাতের অপ্টিমাইজেশন;

  2. বিভিন্ন ETF পণ্যের মধ্যে পরীক্ষার ফলপ্রসূতা;

  3. মূলধন ব্যবহারের দক্ষতা বাড়াতে প্রবণতা সূচক অন্তর্ভুক্ত করা।

সিদ্ধান্ত

একটি গতিশীল ব্যালেন্সিং পোর্টফোলিও তৈরি করে, এই কৌশলটি বাজারের প্রবণতা বিচার করার প্রয়োজন ছাড়াই বিনিয়োগের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে। এটি পরিচালনা করা সহজ, এটি এমন বিনিয়োগকারীদের জন্য একটি অত্যন্ত ব্যবহারিক পরিমাণগত বিনিয়োগ কৌশল যা প্রায়শই বাজারটি পরীক্ষা করতে পারে না।


/*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)



আরো