Penyelidikan mengenai Strategi Hedging Multi-mata wang Binance Futures Bahagian 3

Hanya simulasi kasar, supaya semua orang mempunyai konsep tertentu jumlah margin yang hilang. anda boleh memuat turun buku nota dan memuat naik ke persekitaran penyelidikan FMZ, dan menjalankan kod sendiri.

Perkiraan risiko Binance untuk menjual pendek lebih tinggi dan membeli panjang lebih rendah strategi trend

Pertama lihat laporan asal:https://www.fmz.com/digest-topic/5584dan laporan yang lebih baik:https://www.fmz.com/digest-topic/5588

Strategi ini telah dikongsi oleh orang ramai selama 4 hari sekarang. Tahap awal dilakukan dengan sangat baik, dengan pulangan yang tinggi dan sedikit retracement, sehingga banyak pengguna menggunakan leverage yang sangat tinggi untuk berjudi pulangan 10% setiap hari. Walau bagaimanapun, seperti yang dinyatakan dalam laporan awal, tidak ada strategi yang sempurna. Menjual pendek melebihi kenaikan dan membeli panjang melebihi trend kejatuhan menggunakan ciri-ciri altcoin untuk naik dan jatuh bersama-sama. Jika mata wang bergerak keluar dari trend yang unik, ia akan mengumpulkan banyak kedudukan pegangan. walaupun purata bergerak digunakan untuk mengesan harga awal, risiko masih wujud. Laporan ini terutamanya mengukur risiko tertentu dan mengapa parameter yang disyorkan trade_value menyumbang 3% daripada jumlah dana.

Untuk menonjolkan kod, kita meletakkan dalam lanjutan bahagian ini, semua orang harus cuba pertama menjalankan kod berikut (bermula dari bahagian perpustakaan import).

Untuk mensimulasikan, kita menganggap terdapat 20 mata wang, tetapi hanya perlu menambah BTC dan ETH, dan menggunakan BTC untuk mewakili 19 mata wang dengan harga tetap. ETH mewakili mata wang dengan mata wang trend bebas. Oleh kerana ia hanya simulasi, tidak perlu mengesan harga awal dengan purata bergerak di sini, dengan mengandaikan bahawa harga meningkat pada kadar yang pesat.

Pertama, simulasi situasi di mana harga mata wang tunggal terus meningkat. Stop_loss menunjukkan bahawa stop loss menyimpang. Ini hanya simulasi. Situasi sebenar akan mempunyai retracement berselang-seling, ia tidak akan buruk seperti simulasi.

Misalkan tidak ada retracement ke mata wang ini, apabila penyimpangan stop loss adalah 0.41, ETH telah meningkat 44% pada masa ini, dan hasilnya akhirnya hilang 7 kali nilai dagangan, iaitu trade_value * 7. Jika trade_value ditetapkan kepada 3% daripada jumlah dana, maka kerugian = jumlah dana * 0.03 * 7. Retracement maksimum adalah kira-kira 0.03 * 7 = 21%.

Anda boleh menganggarkan toleransi risiko anda sendiri berdasarkan hasil di bawah.

btc_price = [1]*500 # Bitcoin price, always unchanged
eth_price = [i/100. for i in range(100,500)] # Ethereum, up 1% in one cycle

for stop_loss in [i/1000. for i in range(10,1500,50)]:
    e = Exchange(['BTC','ETH'],initial_balance=10000,commission=0.0005,log=False)
    trade_value  = 300 # 300 transactions
    
    for i in range(200):

        index = (btc_price[i]*19+eth_price[i])/20. # index

        e.Update(i,{'BTC':btc_price[i], 'ETH':eth_price[i]}) 

        diff_btc = btc_price[i] - index # deviation
        diff_eth = eth_price[i] - index

        btc_value = e.account['BTC']['value']*np.sign(e.account['BTC']['amount'])
        eth_value = e.account['ETH']['value']*np.sign(e.account['ETH']['amount'])

        aim_btc_value = -trade_value*round(diff_btc/0.01,1)*19 # Here BTC replaces 19 currencies
        aim_eth_value = -trade_value*round(diff_eth/0.01,1)

        if aim_btc_value - btc_value > 20:
            e.Buy('BTC',btc_price[i],(aim_btc_value - btc_value)/btc_price[i])

        if aim_eth_value - eth_value < -20 and diff_eth < stop_loss:
            e.Sell('ETH',eth_price[i], (eth_value-aim_eth_value)/eth_price[i],diff_eth)

        if diff_eth > stop_loss and eth_value < 0: # Stop loss
            stop_price = eth_price[i]
            e.Buy('ETH',eth_price[i], (-eth_value)/eth_price[i],diff_eth)

    print('Currency price：',stop_price,' Stop loss deviation：', stop_loss,'Final balance：',e.df['total'].iloc[-1], ' Multiple of losing trade volume：',round((e.initial_balance-e.df['total'].iloc[-1])/300,1))

Currency price： 1.02  Stop loss deviation： 0.01 Final balance： 9968.840396  Multiple of losing trade volume： 0.1
Currency price： 1.07  Stop loss deviation： 0.06 Final balance： 9912.862738  Multiple of losing trade volume： 0.3
Currency price： 1.12  Stop loss deviation： 0.11 Final balance： 9793.616067  Multiple of losing trade volume： 0.7
Currency price： 1.17  Stop loss deviation： 0.16 Final balance： 9617.477263  Multiple of losing trade volume： 1.3
Currency price： 1.23  Stop loss deviation： 0.21 Final balance： 9337.527299  Multiple of losing trade volume： 2.2
Currency price： 1.28  Stop loss deviation： 0.26 Final balance： 9051.5166  Multiple of losing trade volume： 3.2
Currency price： 1.33  Stop loss deviation： 0.31 Final balance： 8721.285267  Multiple of losing trade volume： 4.3
Currency price： 1.38  Stop loss deviation： 0.36 Final balance： 8350.582251  Multiple of losing trade volume： 5.5
Currency price： 1.44  Stop loss deviation： 0.41 Final balance： 7856.720861  Multiple of losing trade volume： 7.1
Currency price： 1.49  Stop loss deviation： 0.46 Final balance： 7406.412066  Multiple of losing trade volume： 8.6
Currency price： 1.54  Stop loss deviation： 0.51 Final balance： 6923.898356  Multiple of losing trade volume： 10.3
Currency price： 1.59  Stop loss deviation： 0.56 Final balance： 6411.276143  Multiple of losing trade volume： 12.0
Currency price： 1.65  Stop loss deviation： 0.61 Final balance： 5758.736222  Multiple of losing trade volume： 14.1
Currency price： 1.7  Stop loss deviation： 0.66 Final balance： 5186.230956  Multiple of losing trade volume： 16.0
Currency price： 1.75  Stop loss deviation： 0.71 Final balance： 4588.802975  Multiple of losing trade volume： 18.0
Currency price： 1.81  Stop loss deviation： 0.76 Final balance： 3841.792751  Multiple of losing trade volume： 20.5
Currency price： 1.86  Stop loss deviation： 0.81 Final balance： 3193.215479  Multiple of losing trade volume： 22.7
Currency price： 1.91  Stop loss deviation： 0.86 Final balance： 2525.155765  Multiple of losing trade volume： 24.9
Currency price： 1.96  Stop loss deviation： 0.91 Final balance： 1837.699982  Multiple of losing trade volume： 27.2
Currency price： 2.02  Stop loss deviation： 0.96 Final balance： 988.009942  Multiple of losing trade volume： 30.0
Currency price： 2.07  Stop loss deviation： 1.01 Final balance： 260.639618  Multiple of losing trade volume： 32.5
Currency price： 2.12  Stop loss deviation： 1.06 Final balance： -483.509646  Multiple of losing trade volume： 34.9
Currency price： 2.17  Stop loss deviation： 1.11 Final balance： -1243.486107  Multiple of losing trade volume： 37.5
Currency price： 2.24  Stop loss deviation： 1.16 Final balance： -2175.438384  Multiple of losing trade volume： 40.6
Currency price： 2.28  Stop loss deviation： 1.21 Final balance： -2968.19255  Multiple of losing trade volume： 43.2
Currency price： 2.33  Stop loss deviation： 1.26 Final balance： -3774.613275  Multiple of losing trade volume： 45.9
Currency price： 2.38  Stop loss deviation： 1.31 Final balance： -4594.305499  Multiple of losing trade volume： 48.6
Currency price： 2.44  Stop loss deviation： 1.36 Final balance： -5594.651063  Multiple of losing trade volume： 52.0
Currency price： 2.49  Stop loss deviation： 1.41 Final balance： -6441.474964  Multiple of losing trade volume： 54.8
Currency price： 2.54  Stop loss deviation： 1.46 Final balance： -7299.652662  Multiple of losing trade volume： 57.7

Dalam mensimulasikan keadaan penurunan berterusan, penurunan disertai dengan penurunan nilai kontrak, jadi risiko lebih tinggi daripada kenaikan, dan apabila harga jatuh, kadar peningkatan kerugian semakin pesat. Apabila nilai penyimpangan stop loss adalah -0.31, harga mata wang jatuh sebanyak 33% pada masa ini, dan kerugian 6.5 urus niaga. Jika jumlah perdagangan trade_value ditetapkan kepada 3% daripada jumlah dana, retracement maksimum adalah kira-kira 0.03 * 6.5 = 19.5%.

btc_price = [1]*500 # Bitcoin price, always unchanged
eth_price = [2-i/100. for i in range(100,200)] # Ethereum

for stop_loss in [-i/1000. for i in range(10,1000,50)]:
    e = Exchange(['BTC','ETH'],initial_balance=10000,commission=0.0005,log=False)
    trade_value  = 300 # 300 transactions
    
    for i in range(100):

        index = (btc_price[i]*19+eth_price[i])/20. # index

        e.Update(i,{'BTC':btc_price[i], 'ETH':eth_price[i]}) 

        diff_btc = btc_price[i] - index # deviation
        diff_eth = eth_price[i] - index

        btc_value = e.account['BTC']['value']*np.sign(e.account['BTC']['amount'])
        eth_value = e.account['ETH']['value']*np.sign(e.account['ETH']['amount'])

        aim_btc_value = -trade_value*round(diff_btc/0.01,1)*19 # Here BTC replaces 19 currencies
        aim_eth_value = -trade_value*round(diff_eth/0.01,1)
        
        if aim_btc_value - btc_value < -20:
            e.Sell('BTC',btc_price[i],-(aim_btc_value - btc_value)/btc_price[i])
    
        if aim_eth_value - eth_value > 20 and diff_eth > stop_loss:
            e.Buy('ETH',eth_price[i], -(eth_value-aim_eth_value)/eth_price[i],diff_eth)

        if diff_eth < stop_loss and eth_value > 0:
            e.Sell('ETH',eth_price[i], (eth_value)/eth_price[i],diff_eth)
            stop_price = eth_price[i]
        
    print('Currency price：',round(stop_price,2),' Stop loss deviation：', stop_loss,'Final balance：',e.df['total'].iloc[-1], ' Multiple of losing trade volume：',round((e.initial_balance-e.df['total'].iloc[-1])/300,1))

Currency price： 0.98  Stop loss deviation： -0.01 Final balance： 9983.039091  Multiple of losing trade volume： 0.1
Currency price： 0.93  Stop loss deviation： -0.06 Final balance： 9922.200148  Multiple of losing trade volume： 0.3
Currency price： 0.88  Stop loss deviation： -0.11 Final balance： 9778.899361  Multiple of losing trade volume： 0.7
Currency price： 0.83  Stop loss deviation： -0.16 Final balance： 9545.316075  Multiple of losing trade volume： 1.5
Currency price： 0.77  Stop loss deviation： -0.21 Final balance： 9128.800213  Multiple of losing trade volume： 2.9
Currency price： 0.72  Stop loss deviation： -0.26 Final balance： 8651.260863  Multiple of losing trade volume： 4.5
Currency price： 0.67  Stop loss deviation： -0.31 Final balance： 8037.598952  Multiple of losing trade volume： 6.5
Currency price： 0.62  Stop loss deviation： -0.36 Final balance： 7267.230651  Multiple of losing trade volume： 9.1
Currency price： 0.56  Stop loss deviation： -0.41 Final balance： 6099.457595  Multiple of losing trade volume： 13.0
Currency price： 0.51  Stop loss deviation： -0.46 Final balance： 4881.767442  Multiple of losing trade volume： 17.1
Currency price： 0.46  Stop loss deviation： -0.51 Final balance： 3394.414792  Multiple of losing trade volume： 22.0
Currency price： 0.41  Stop loss deviation： -0.56 Final balance： 1575.135344  Multiple of losing trade volume： 28.1
Currency price： 0.35  Stop loss deviation： -0.61 Final balance： -1168.50508  Multiple of losing trade volume： 37.2
Currency price： 0.29  Stop loss deviation： -0.66 Final balance： -4071.007983  Multiple of losing trade volume： 46.9
Currency price： 0.25  Stop loss deviation： -0.71 Final balance： -7750.361195  Multiple of losing trade volume： 59.2
Currency price： 0.19  Stop loss deviation： -0.76 Final balance： -13618.366286  Multiple of losing trade volume： 78.7
Currency price： 0.14  Stop loss deviation： -0.81 Final balance： -20711.473968  Multiple of losing trade volume： 102.4
Currency price： 0.09  Stop loss deviation： -0.86 Final balance： -31335.965608  Multiple of losing trade volume： 137.8
Currency price： 0.04  Stop loss deviation： -0.91 Final balance： -51163.223715  Multiple of losing trade volume： 203.9
Currency price： 0.04  Stop loss deviation： -0.96 Final balance： -81178.565715  Multiple of losing trade volume： 303.9

# Libraries to import
import pandas as pd
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
%matplotlib inline

price_usdt = pd.read_csv('https://www.fmz.com/upload/asset/20227de6c1d10cb9dd1.csv ', index_col = 0)
price_usdt.index = pd.to_datetime(price_usdt.index)
price_usdt_norm = price_usdt/price_usdt.fillna(method='bfill').iloc[0,]
price_usdt_btc = price_usdt.divide(price_usdt['BTC'],axis=0)
price_usdt_btc_norm = price_usdt_btc/price_usdt_btc.fillna(method='bfill').iloc[0,]

class Exchange:
    
    def __init__(self, trade_symbols, leverage=20, commission=0.00005,  initial_balance=10000, log=False):
        self.initial_balance = initial_balance # Initial asset
        self.commission = commission
        self.leverage = leverage
        self.trade_symbols = trade_symbols
        self.date = ''
        self.log = log
        self.df = pd.DataFrame(columns=['margin','total','leverage','realised_profit','unrealised_profit'])
        self.account = {'USDT':{'realised_profit':0, 'margin':0, 'unrealised_profit':0, 'total':initial_balance, 'leverage':0, 'fee':0}}
        for symbol in trade_symbols:
            self.account[symbol] = {'amount':0, 'hold_price':0, 'value':0, 'price':0, 'realised_profit':0, 'margin':0, 'unrealised_profit':0,'fee':0}
            
    def Trade(self, symbol, direction, price, amount, msg=''):
        if self.date and self.log:
            print('%-20s%-5s%-5s%-10.8s%-8.6s %s'%(str(self.date), symbol, 'buy' if direction == 1 else 'sell', price, amount, msg))
            
        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.commission # Minus handling fee
        self.account['USDT']['fee'] += price*amount*self.commission
        self.account[symbol]['fee'] += price*amount*self.commission
        
        if cover_amount > 0: # close positions first
            self.account['USDT']['realised_profit'] += -direction*(price - self.account[symbol]['hold_price'])*cover_amount  # profit
            self.account['USDT']['margin'] -= cover_amount*self.account[symbol]['hold_price']/self.leverage # Free margin
            
            self.account[symbol]['realised_profit'] += -direction*(price - self.account[symbol]['hold_price'])*cover_amount
            self.account[symbol]['amount'] -= -direction*cover_amount
            self.account[symbol]['margin'] -=  cover_amount*self.account[symbol]['hold_price']/self.leverage
            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['USDT']['margin'] +=  open_amount*price/self.leverage            
            self.account[symbol]['hold_price'] = total_cost/total_amount
            self.account[symbol]['amount'] += direction*open_amount
            self.account[symbol]['margin'] +=  open_amount*price/self.leverage
            
        self.account[symbol]['unrealised_profit'] = (price - self.account[symbol]['hold_price'])*self.account[symbol]['amount']
        self.account[symbol]['price'] = price
        self.account[symbol]['value'] = abs(self.account[symbol]['amount'])*price
        
        return True
    
    def Buy(self, symbol, price, amount, msg=''):
        self.Trade(symbol, 1, price, amount, msg)
        
    def Sell(self, symbol, price, amount, msg=''):
        self.Trade(symbol, -1, price, amount, msg)
        
    def Update(self, date, close_price): # Update assets
        self.date = date
        self.close = close_price
        self.account['USDT']['unrealised_profit'] = 0
        for symbol in self.trade_symbols:
            if np.isnan(close_price[symbol]):
                continue
            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)
        self.account['USDT']['leverage'] = round(self.account['USDT']['margin']/self.account['USDT']['total'],4)*self.leverage
        self.df.loc[self.date] = [self.account['USDT']['margin'],self.account['USDT']['total'],self.account['USDT']['leverage'],self.account['USDT']['realised_profit'],self.account['USDT']['unrealised_profit']]