Una estrategia de equilibrio sostenible para el mercado bajista

En el pasado, FMZ publicó una estrategia de rejilla permanente, que fue muy popular entre los usuarios, y la plataforma virtual de TRX obtuvo muchos beneficios en el último año con más riesgos controlados.

1. Los parámetros que se necesitan para establecer el precio inicial, el intervalo de la red, el valor de la red, el modo de múltiples espacios son más complicados, tienen un impacto más grande en los ingresos y son más difíciles para los principiantes.
2. La estrategia de red permanente es de alto riesgo de hacer aeronáutica, mientras que el riesgo de hacer aeronáutica es relativamente bajo, y aunque el valor de la red sea pequeño, el impacto en el precio de la posición de bombardeo no es grande.
3. La red de contratos perpetuos puede optar por hacer más para evitar el riesgo de vacío, pero es necesario enfrentar el precio actual por encima del precio inicial, lo que provoca problemas de vacío y reajuste del precio inicial.

Un artículo anterior sobre los principios de la estrategia de equilibrio y la comparación con la estrategia de red, que todavía puede ser consultado:https://www.fmz.com/digest-topic/5930La estrategia de equilibrio siempre tiene una proporción de valor fijo o una posición de valor, se vende cuando se gana y se compra cuando se pierde, y puede funcionar con una configuración simple. Incluso si el precio de la moneda sube mucho, no existe el riesgo de caer. El problema de la estrategia de equilibrio de efectivo es que el uso de los fondos es bajo y no hay una manera sencilla de aumentar el apalancamiento.

Para los principiantes, es muy recomendable una estrategia de equilibrio, simple de operar, solo se necesita establecer un parámetro de proporción de retención o valor de retención, se puede operar sin problemas, sin tener que preocuparse de que el precio aumente constantemente.

Para facilitar la revisión de más pares de transacciones, este documento mostrará el proceso de revisión completo, donde los usuarios pueden ajustar los diferentes parámetros y pares de transacciones como contraste.

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

## 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']

#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

Al descargar los precios de cierre de todos los pares de operaciones hasta la fecha en 2021, podemos observar los cambios en el índice del mercado en general: entre 2021 y 2022 es sin duda un mercado alcista, el índice subió 14 veces, se puede decir que todo el mundo es oro, y muchas monedas han caído cientos de veces. Sin embargo, en 2022, se abrió un mercado bajista que ha durado seis meses, el índice cayó un 80% y decenas de monedas retrocedieron más del 90%.

En la actualidad, el índice se sitúa en torno a los 3, con un aumento del 200% en comparación con principios de 2021, lo que debería ser un punto relativamente bajo teniendo en cuenta la evolución del mercado.

El precio de las monedas más altas aumentó más de 10 veces a principios de año:

El número de unidades de producción de la empresa es de aproximadamente 10 millones de unidades de producción, y el número de unidades de producción de la empresa es de aproximadamente 10 millones de unidades de producción. El número de unidades de producción de la empresa es de aproximadamente 10 millones de unidades de producción. El número de unidades de producción de la empresa es de aproximadamente 10 millones de unidades de producción. El número de unidades de producción de la empresa es de aproximadamente 10 millones de unidades de producción. El número de unidades de producción de la empresa es de aproximadamente 10 millones de unidades de producción. El número de unidades de producción de la empresa es de aproximadamente 10 millones de unidades de producción.

Las monedas con un retroceso de más del 80% en comparación con los máximos actuales:

PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO PROJECTO P

#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

#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);

#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}

#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}

En primer lugar, utilizamos el código más simple para simular el siguiente descenso y ver los precios de las posiciones de venta con diferentes valores de tenencia. Como la estrategia siempre tiene varias posiciones, no hay riesgo de aumento. El capital inicial es de 1.000, el precio de la moneda es de 1, el porcentaje de ajuste es de 0.01. El resultado es el siguiente.

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

#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)

Primero, revisamos el desempeño de la estrategia de equilibrio de TRX, y el retiro máximo de TRX en el mercado bajista de esta ronda es relativamente pequeño, por lo que hay cierta particularidad. Los datos seleccionaron la línea 5minK hasta ahora en 2021, con un capital inicial de 1000, un porcentaje de ajuste de 0.01, un valor de tenencia de 2000 y una tarifa de tramitación de 0.0002.

El precio inicial del TRX fue de 0.02676U, y el precio más alto durante el período fue de 0.18U, que actualmente está en torno a 0.08U, y la volatilidad es muy fuerte.

La ganancia final de 4524U, que ya está muy cerca de la ganancia del TRX en 0.18, el apalancamiento es inferior al doble de lo que comenzó hasta que finalmente está por debajo de 0.4, y la probabilidad de que se produzca una explosión es cada vez menor, durante la cual puede haber una oportunidad de aumentar el valor de la tenencia. Pero la ganancia siempre estática por debajo de 2000U. Esto también es una de las desventajas de la estrategia de equilibrio.

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

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

#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

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

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

Si volvemos a analizar WAVES, esta moneda es muy especial, subió de 6U al máximo de 60U al principio y finalmente cayó cerca de los 8U actuales. La ganancia final fue de 4945, mucho mayor que la ganancia de mantener la moneda inmóvil.

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

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

#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

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

Por cierto, la retrospectiva de la estrategia de la red, el intervalo de la red es de 0.01, el valor de la red es de 10; en el caso de una subida cercana a los 10 veces, WAVES y TRX experimentaron grandes retrocesos, en los que WAVES retrocedió 5000U, TRX también superó los 3000U, y básicamente explotarían si el capital inicial fuera menor.

#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

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

#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

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

Resumen

Este análisis de retroalimentación utiliza una línea de 5 minK, la oscilación en el medio no se simula completamente, por lo que el rendimiento real debería ser un poco más alto. En general, la estrategia de equilibrio tiene un riesgo relativamente bajo, no tiene miedo a las olas, no necesita ajustar los parámetros, es más fácil de usar, es adecuada para los usuarios novatos. La estrategia de red es muy sensible a la configuración del precio inicial, requiere un cierto juicio sobre la situación del mercado, a largo plazo, el riesgo de hacer espacio es alto. La batalla de los monedas y las milicias ofrecerá el uso gratuito de la estrategia de equilibrio sostenible, y todos son bienvenidos a experimentarla.