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Estrategia cuántica de dimensionamiento de posición dinámica

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-21 14:52:10
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Resumen general

La idea central de esta estrategia es ajustar dinámicamente el tamaño de la posición de cada operación en función del capital de la cuenta. Puede aumentar automáticamente el tamaño de la posición cuando es rentable y disminuir el tamaño de la posición cuando pierde, logrando así el efecto de apalancamiento automático de la composición.

Estrategia lógica

La estrategia logra un dimensionamiento dinámico de las posiciones mediante los siguientes pasos clave:

  1. Establecer parámetros como el ratio de apalancamiento, el tamaño máximo de la posición como restricciones
  2. Calcular el tamaño de la posición de referencia dividiendo el patrimonio neto de la cuenta por el índice de apalancamiento
  3. Comparar el tamaño del índice de referencia con la configuración de tamaño máximo, tomando el más pequeño como tamaño real
  4. Ajustar el tamaño de la posición al tamaño real calculado al abrir posiciones
  5. El tamaño de la posición cambiará en tiempo real con cambios en el PnL y fluctuaciones en el capital de la cuenta

Los pasos anteriores aseguran un tamaño razonable de las posiciones, evitan los riesgos de apalancamiento excesivo y vinculan el tamaño con el capital para lograr un autocompuesto a medida que aumentan los beneficios.

Ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. Obtiene el dimensionamiento dinámico de la posición sin intervención manual
  2. Enlaza el tamaño de la posición con el patrimonio neto para lograr automáticamente el efecto compuesto
  3. Establece el apalancamiento y el tamaño máximo como límites de riesgo
  4. Lógica sencilla y clara, fácil de entender y personalizar
  5. Fácil de incorporar a otras estrategias, muy extensible

Los riesgos

También hay algunos riesgos:

  1. Pérdidas aumentadas cuando aumenta el tamaño de la posición, riesgo de falta de reversión
  2. Ajustes frecuentes en condiciones extremas de mercado debido a la vinculación en tiempo real con el capital
  3. El ajuste inadecuado del tamaño máximo puede provocar un apalancamiento excesivo
  4. Exceso de apalancamiento que multiplica los riesgos

Los riesgos pueden mitigarse mediante ajustes prudentes de parámetros, amortiguamiento de capital, etc.

Oportunidades de mejora

La estrategia puede mejorarse de las siguientes maneras:

  1. Añadir deslizamiento a los ajustes suaves
  2. Optimizar la fórmula de dimensionamiento de la posición mediante la incorporación de otros factores
  3. Tamaños de bloqueo estático en condiciones específicas de mercado
  4. Establecer el tamaño mínimo de paso para ajustes para evitar cambios excesivos
  5. Añadir reglas condicionales para evitar ajustes innecesarios

Las mejoras anteriores pueden hacer que el comportamiento de la estrategia sea más estable y controlable, evitando la sensibilidad y los cambios frecuentes en el tamaño de la posición.

Conclusión

La estrategia logra el tamaño dinámico de la posición basado en acciones para aumentar automáticamente las ganancias. Establece el apalancamiento y el tamaño máximo como controles de riesgo, con una lógica simple y clara para facilitar la comprensión y personalización. También analizamos sus pros y contras y riesgos, junto con algunas sugerencias de optimización. En general, proporciona un enfoque flexible y práctico para lograr un crecimiento compuesto automatizado en el comercio.

/*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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