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자본 곡선에 기초한 역동적 포지션 사이즈 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-16 15:06:39
태그:

전략 개요

이 전략의 핵심 아이디어는 주식 곡선의 경향에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정하는 것입니다. 전체 위험을 제어하기 위해 이익 중에 포지션 크기를 증가시키고 손실 중에 크기를 감소시킵니다. 이 전략은 또한 거래 신호를 식별하기 위해 Chande 모멘텀 지표, 슈퍼 트렌드 지표 및 모멘텀 지표를 결합합니다.

전략 이름

자본 곡선에 기초한 역동적 포지션 사이즈 전략

전략 논리

이 전략은 주식 곡선이 하락 추세에 있는지 여부를 결정하기 위해 두 가지 방법을 사용합니다. 1) 주식 곡선의 빠르고 느린 간단한 이동 평균을 계산합니다. 빠른 SMA가 느린 SMA보다 낮으면 하락 추세로 간주됩니다. 2) 주식 곡선을 자신의 더 긴 기간 간단한 이동 평균에 비해 계산합니다. 주식이 이동 평균 라인 아래에 있다면 하락 추세로 간주됩니다.

주식 곡선의 하락 추세가 결정되면, 설정에 따라 포지션 크기가 특정 비율로 감소하거나 증가합니다. 예를 들어, 50% 감소가 설정되면, 원래 10% 포지션 크기가 5%로 감소합니다. 이 메커니즘은 전체 위험을 제어하기 위해 수익 중에 포지션 크기를 증가시키고 손실 중에 크기를 감소시킵니다.

장점

전체 이익/손실을 판단하기 위해 자금 곡선을 사용하고 위험을 제어하기 위해 위치 크기를 동적으로 조정합니다.
입국 신호를 식별하기 위해 여러 지표를 결합하면 승률을 향상시킬 수 있습니다.
각기 다른 리스크 욕구에 맞게 위치 조정에 맞게 조정 가능한 매개 변수

위험성

손실은 이익 중 위치 크기가 증가하면 증폭 될 수 있습니다.
부적절한 매개 변수 설정으로 인한 공격적인 조정
포지션 사이징만으로는 시스템 위험을 완전히 피할 수 없습니다.

개선 방향

각기 다른 위치 조정 매개 변수의 시험 효과
주식 곡선 추세를 결정하기 위해 다른 지표를 시도하십시오.
승률을 높이기 위해 입시 조건을 최적화

결론

이 전략의 전반적인 논리는 분명합니다. 주식 곡선에 따라 지점 크기를 동적으로 조정하여 위험을 효과적으로 제어하는 데 도움이됩니다. 공격적인 기동의 위험을 피하기 위해 매개 변수 및 스톱 로스 전략의 추가 테스트 및 최적화가 필요합니다.

/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © shardison
//@version=5

//EXPLANATION
//"Trading the equity curve" as a risk management method is the 
//process of acting on trade signals depending on whether a system’s performance
//is indicating the strategy is in a profitable or losing phase.
//The point of managing equity curve is to minimize risk in trading when the equity curve is  in a downtrend. 
//This strategy has two modes to determine the equity curve downtrend:
//By creating two simple moving averages of a portfolio's equity curve - a short-term
//and a longer-term one - and acting on their crossings. If the fast SMA is below
//the slow SMA, equity downtrend is detected (smafastequity < smaslowequity).
//The second method is by using the crossings of equity itself with the longer-period SMA (equity < smasloweequity).
//When "Reduce size by %" is active, the position size will be reduced by a specified percentage
//if the equity is "under water" according to a selected rule. If you're a risk seeker, select "Increase size by %"
//- for some robust systems, it could help overcome their small drawdowns quicker.

strategy("Use Trading the Equity Curve Postion Sizing", shorttitle="TEC", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital = 100000)

//TRADING THE EQUITY CURVE INPUTS
useTEC           = input.bool(true, title="Use Trading the Equity Curve Position Sizing")
defulttraderule  = useTEC ? false: true
initialsize      = input.float(defval=10.0, title="Initial % Equity")
slowequitylength = input.int(25, title="Slow SMA Period")
fastequitylength = input.int(9, title="Fast SMA Period")
seedequity = 100000 * .10
if strategy.equity == 0
    seedequity
else
    strategy.equity
slowequityseed   = strategy.equity > seedequity ? strategy.equity : seedequity
fastequityseed   = strategy.equity > seedequity ? strategy.equity : seedequity
smaslowequity    = ta.sma(slowequityseed, slowequitylength)
smafastequity    = ta.sma(fastequityseed, fastequitylength)
equitycalc       = input.bool(true, title="Use Fast/Slow Avg", tooltip="Fast Equity Avg is below Slow---otherwise if unchecked uses Slow Equity Avg below Equity")
sizeadjstring    = input.string("Reduce size by (%)", title="Position Size Adjustment", options=["Reduce size by (%)","Increase size by (%)"])
sizeadjint       = input.int(50, title="Increase/Decrease % Equity by:")
equitydowntrendavgs = smafastequity < smaslowequity
slowequitylessequity = strategy.equity < smaslowequity

equitymethod = equitycalc ? equitydowntrendavgs : slowequitylessequity

if sizeadjstring == ("Reduce size by (%)")
    sizeadjdown = initialsize * (1 - (sizeadjint/100))
else
    sizeadjup = initialsize * (1 + (sizeadjint/100))
c = close
qty = 100000 * (initialsize / 100) / c
if useTEC and equitymethod
    if sizeadjstring == "Reduce size by (%)"
        qty := (strategy.equity * (initialsize / 100) * (1 - (sizeadjint/100))) / c
    else
        qty := (strategy.equity * (initialsize / 100) * (1 + (sizeadjint/100))) / c
    
//EXAMPLE TRADING STRATEGY INPUTS
CMO_Length = input.int(defval=9, minval=1, title='Chande Momentum Length')
CMO_Signal = input.int(defval=10, minval=1, title='Chande Momentum Signal')

chandeMO = ta.cmo(close, CMO_Length)
cmosignal = ta.sma(chandeMO, CMO_Signal)

SuperTrend_atrPeriod = input.int(10, "SuperTrend ATR Length")
SuperTrend_Factor = input.float(3.0, "SuperTrend Factor", step = 0.01)
Momentum_Length = input.int(12, "Momentum Length")
price = close

mom0 = ta.mom(price, Momentum_Length)
mom1 = ta.mom( mom0, 1)
[supertrend, direction] = ta.supertrend(SuperTrend_Factor, SuperTrend_atrPeriod)
stupind = (direction < 0 ? supertrend : na)
stdownind = (direction < 0? na : supertrend)

//TRADING CONDITIONS
longConditiondefault = ta.crossover(chandeMO, cmosignal) and (mom0 > 0 and mom1 > 0 and close > stupind) and defulttraderule
if (longConditiondefault)
    strategy.entry("DefLong", strategy.long, qty=qty)

shortConditiondefault = ta.crossunder(chandeMO, cmosignal) and (mom0 < 0 and mom1 < 0 and close < stdownind) and defulttraderule
if (shortConditiondefault)
    strategy.entry("DefShort", strategy.short, qty=qty)
    
longCondition = ta.crossover(chandeMO, cmosignal) and (mom0 > 0 and mom1 > 0 and close > stupind) and useTEC
if (longCondition)
    strategy.entry("AdjLong", strategy.long, qty = qty)

shortCondition = ta.crossunder(chandeMO, cmosignal) and (mom0 < 0 and mom1 < 0 and close < stdownind) and useTEC
if (shortCondition)
    strategy.entry("AdjShort", strategy.short, qty = qty)
plot(strategy.equity)
plot(smaslowequity, color=color.new(color.red, 0))
plot(smafastequity, color=color.new(color.green, 0))

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