この戦略は,投資目標として香港ハングセング指数ETF (00631L) を採用し,現金ポジションとポジション比率を動的に調整し,投資ポートフォリオのリターンとリスクをリアルタイムでバランスさせます.この戦略は,市場の動向を判断する必要なく,シンプルで実行が簡単で,頻繁に市場をチェックできない投資家に適しています.
00631Lの購入に 総資金の50%を投資する
実現されていない利益と残った現金との比率を監視する.
実現していない利益が残った現金額を10%超えると 5%のポジションを売却する.
残りの現金が未実現利益を10%上回る場合,ポジションに 5% を追加する.
ポジションとキャッシュ比を動的に調整して ポートフォリオの収益性とリスクを制御します
市場状況を判断する必要なく シンプルで操作が簡単です
ポジションを動的に調整することで 投資リスクを効果的に管理できます
2つの方向で追跡して,時宜でストップ・ロストまたは/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/または/
市場を頻繁にチェックできない投資家に適しています
"レバレッジETF"は波動性が高い.
段階的なポジション構築と分散型投資を採用する.
時間内に損失を止められない
最大損失を制御するストップ損失ラインを設定します.
取引コストの上昇
位置調整を減らすためにバランス範囲を緩める.
ポジションと現金比率を最適化
異なるETF製品におけるテスト結果の有効性
資本利用効率を向上させる傾向指標を組み込む.
ダイナミックなバランスポートフォリオを構築することで,この戦略は市場動向を判断する必要なく投資リスクを制御します.操作が簡単で,市場を頻繁にチェックできない投資家にとって非常に実践的な定量投資戦略です.
/*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)