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Estrategia de inversión en ETFs apalancados de balance dinámico

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-19 11:09:29
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Resumen general

Esta estrategia toma el Hong Kong Hang Seng Index ETF (00631L) como objetivo de inversión y ajusta dinámicamente la posición de efectivo y la relación de posición para equilibrar el rendimiento y el riesgo de la cartera de inversiones en tiempo real.

Principios

Inicialmente invertir el 50% de los fondos totales para comprar 00631L;
Supervisar la relación entre las ganancias no realizadas y el efectivo restante;

Vender el 5% de la posición cuando el beneficio no realizado supere el efectivo restante en un 10%;

Se añadirá un 5% a la posición cuando el efectivo restante supere en un 10% el beneficio no realizado;
Ajuste dinámico de la posición y la relación de efectivo para controlar el rendimiento y el riesgo de la cartera.

Análisis de ventajas

Simple y fácil de operar sin necesidad de juzgar las condiciones del mercado;
El ajuste dinámico de las posiciones permite gestionar eficazmente el riesgo de inversión;
Seguimiento bidireccional para detener las pérdidas o obtener ganancias oportunamente;
Adecuado para los inversores que no pueden comprobar con frecuencia el mercado.

Riesgos y mitigaciones

Los ETF apalancados presentan una mayor volatilidad;

Adoptar la construcción gradual de posiciones y inversiones espaciadas.
Incapaz de detener las pérdidas a tiempo;

Establezca la línea de pérdida para controlar la pérdida máxima.
Costos de negociación más elevados;

Relajar el rango de equilibrio para reducir los ajustes de posición.

Ideas de optimización

Optimizar la posición y la relación de efectivo;
la eficacia de los resultados de las pruebas en diferentes productos de los ETF;
Incorporar indicadores de tendencia para mejorar la eficiencia de la utilización del capital.

Conclusión

Al construir una cartera dinámica de equilibrio, esta estrategia controla los riesgos de inversión sin necesidad de juzgar las tendencias del mercado.

/*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)

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