Sumber dimuat naik... memuat...

Purata Kos Bitcoin Dolar Berdasarkan Band BEAM

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-02-18 15:40:42
Tag:

img

Ringkasan

Strategi ini berdasarkan teori tahap risiko Ben Cowen dan bertujuan untuk melaksanakan pendekatan yang sama menggunakan tahap jalur BEAM. Tahap BEAM atas adalah purata bergerak 200 minggu selepas mengambil logaritma, dan tahap bawah adalah purata bergerak 200 minggu itu sendiri. Ini memberi kita julat dari 0 hingga 1. Perintah beli dikeluarkan apabila harga di bawah jalur tahap 0.5, dan pesanan jual dikeluarkan apabila di atas.

Logika Strategi

Strategi ini terutamanya bergantung pada teori band BEAM yang dicadangkan oleh Ben Cowen. Menurut perubahan harga BTC, harga boleh dibahagikan kepada 10 kawasan antara 0 dan 1, mewakili 10 tahap risiko yang berbeza. Tahap 0 mewakili risiko terendah dengan harga dekat dengan purata bergerak 200 minggu. Tahap 5 mewakili kawasan nilai risiko sederhana. Tahap 10 mewakili risiko tertinggi dengan harga mendekati rel atas.

Apabila harga jatuh ke paras terendah, strategi akan secara beransur-ansur meningkatkan kedudukan panjang. Khususnya, jika harga adalah antara band 0 dan 0.5, pesanan beli akan dikeluarkan pada hari yang ditetapkan setiap bulan. Jumlah beli akan meningkat secara beransur-ansur apabila bilangan band berkurangan. Sebagai contoh, dengan band 5, jumlah beli adalah 20% daripada jumlah DCA bulanan. Dengan band 1, jumlah beli meningkat kepada 100% daripada jumlah DCA bulanan.

Apabila harga meningkat ke paras tertinggi, strategi akan secara beransur-ansur mengurangkan kedudukannya. Khususnya, jika harga melebihi jalur 0.5, pesanan jual akan dikeluarkan secara beransur-ansur. Kedudukan jual akan meningkat secara beransur-ansur apabila bilangan jalur meningkat. Sebagai contoh, dengan jalur 6, 6.67% akan dijual. Dengan jalur 10, semua kedudukan akan dijual.

Analisis Kelebihan

Kelebihan terbesar strategi DCA band BEAM ini adalah bahawa ia sepenuhnya memanfaatkan ciri-ciri turun naik perdagangan BTC dengan memancing bawah apabila harga jatuh ke tahap terendah dan mengambil keuntungan apabila harga naik ke puncaknya. Pendekatan ini tidak akan kehilangan peluang membeli atau menjual. Kelebihan khusus dapat diringkaskan sebagai berikut:

  1. Menggunakan teori BEAM untuk menilai kekurangan nilai aset dan mengelakkan risiko secara saintifik;
  2. Menggunakan sepenuhnya ciri-ciri turun naik BTC untuk menangkap peluang membeli dan menjual yang terbaik;
  3. Mengambil kaedah purata kos untuk mengawal kos pelaburan dengan berkesan dan mendapatkan pulangan yang stabil dalam jangka panjang;
  4. Melakukan transaksi beli dan jual secara automatik tanpa campur tangan manual untuk mengurangkan risiko operasi;
  5. Parameter yang boleh disesuaikan membolehkan penyesuaian strategi yang fleksibel untuk menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran;

Ringkasnya, ini adalah strategi penyesuaian parameter yang canggih yang dapat menjana pulangan yang stabil jangka panjang dalam keadaan pasaran BTC yang turun naik.

Analisis Risiko

Walaupun strategi DCA jalur BEAM mempunyai banyak kelebihan, masih ada beberapa risiko berpotensi yang perlu diketahui.

  1. Teori BEAM dan tetapan parameter bergantung kepada penilaian subjektif, yang mempunyai beberapa kebarangkalian penilaian yang salah;
  2. Tren BTC sukar untuk diramalkan dan terdapat risiko kerugian;
  3. Perdagangan automatik boleh dipengaruhi secara negatif oleh kegagalan sistem dan penggodaman parameter;
  4. Fluktuasi yang berlebihan boleh membawa kepada kerugian yang meluas.

Untuk mengurangkan risiko, langkah-langkah berikut boleh diambil:

  1. Mengoptimumkan tetapan parameter untuk meningkatkan ketepatan penilaian teori BEAM;
  2. Mengurangkan saiz kedudukan dengan sewajarnya untuk mengurangkan jumlah kerugian tunggal;
  3. Meningkatkan keupayaan redundansi dan toleransi ralat untuk mengurangkan risiko operasi untuk perdagangan automatik;
  4. Tetapkan titik stop loss untuk mengelakkan kerugian tunggal yang terlalu besar.

Pengoptimuman

Memandangkan risiko di atas, pengoptimuman strategi ini boleh memberi tumpuan kepada:

  1. Mengoptimumkan parameter teori BEAM: menyesuaikan parameter log, kitaran backtest, dan lain-lain untuk meningkatkan ketepatan model;
  2. Mengoptimumkan kawalan kedudukan: menyesuaikan jumlah DCA bulanan, nisbah beli/jual untuk mengawal jumlah kerugian tunggal;
  3. Meningkatkan keselamatan perdagangan automatik: menetapkan pelayan yang berlebihan, pemprosesan tempatan, dll untuk meningkatkan toleransi ralat;
  4. Tambah modul stop loss: tetapkan titik stop loss yang munasabah berdasarkan turun naik sejarah untuk mengawal kerugian dengan berkesan.

Melalui langkah-langkah ini, kestabilan dan keselamatan strategi dapat ditingkatkan dengan ketara.

Kesimpulan

Strategi kos purata BEAM adalah strategi perdagangan kuantitatif yang sangat praktikal. Ia berjaya memanfaatkan teori BEAM untuk membimbing keputusan perdagangan, ditambah dengan model purata kos untuk mengawal kos pembelian. Pada masa yang sama, ia memberi perhatian kepada pengurusan risiko dengan menetapkan titik stop loss untuk mengelakkan pengembangan kerugian. Dengan pengoptimuman parameter dan penambahan modular, strategi ini boleh menjadi alat penting untuk perdagangan kuantitatif untuk mendapatkan pulangan yang stabil jangka panjang dari pasaran BTC. Ia layak penyelidikan dan penerapan lanjut oleh pengamal perdagangan kuantitatif.


/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © gjfsdrtytru - BEAM DCA Strategy {
// Based on Ben Cowen's risk level strategy, this aims to copy that method but with BEAM band levels.
// Upper BEAM level is derived from ln(price/200W MA)/2.5, while the 200W MA is the floor price. This is our 0-1 range. 
// Buy limit orders are set at the < 0.5 levels and sell orders are set at the > 0.5 level.
//@version=5
strategy(
  title                 = "BEAM DCA Strategy Monthly", 
  shorttitle            = "BEAM DCA M",
  overlay               = true,
  pyramiding            = 500,
  default_qty_type      = strategy.percent_of_equity,
  default_qty_value     = 0,
  initial_capital       = 0) //}

// Inputs { ————————————————————————————————————————————————————————————————————
T_ceiling   = input.string("Off", "Diminishing Returns", ["Off","Linear","Parabolic"], "Account for diminishing returns as time increases")
day         = input.int(1, "DCA Day of Month",1,28,1,"Select day of month for buy orders.")
DCAamount   = input.int(1000,"DCA Amount",400,tooltip="Enter the maximum amount you'd be willing to DCA for any given month.")
T_buy       = input(true,"Buy Orders","Toggle buy orders.")
T_sell      = input(true,"Sell Orders","Toggle sell orders.")

// Time period
testStartYear   = input.int(2018,   title="Backtest Start Year",    minval=2010,maxval=2100,group="Backtest Period")
testStartMonth  = input.int(1,      title="Backtest Start Month",   minval=1,   maxval=12,  group="Backtest Period")
testStartDay    = input.int(1,      title="Backtest Start Day",     minval=1,   maxval=31,  group="Backtest Period")
testPeriodLen   = input.int(9999,   title="Backtest Period (days)", minval=1,               group="Backtest Period",tooltip="Days until strategy ends") * 86400000 // convert days into UNIX time
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testPeriodStop  = testPeriodStart + testPeriodLen
testPeriod() => true
// ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————— }
// Diminishing Returns { ———————————————————————————————————————————————————————
x = bar_index + 1
assetDivisor= 2.5
switch
    T_ceiling == "Linear"   => assetDivisor:= 3.50542 - 0.000277696 * x
    T_ceiling == "Parabolic"=> assetDivisor:= -0.0000001058992338 * math.pow(x,2) + 0.000120729 * x + 3.1982
// ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————— }
// Risk Levels { ———————————————————————————————————————————————————————————————
cycleLen = 1400
getMaLen() =>
    if bar_index < cycleLen
        bar_index + 1
    else
        cycleLen

// Define Risk Bands
price       = close
riskLow     = ta.sma(price,getMaLen())
risk1       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.1)
risk2       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.2)
risk3       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.3)
risk4       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.4)
risk5       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.5)
risk6       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.6)
risk7       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.7)
risk8       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.8)
risk9       = riskLow * math.exp((assetDivisor)*0.9)
riskHigh    = riskLow * math.exp((assetDivisor))

// Plot Risk Bands
p_low       = plot(riskLow,   "Beam Risk 0.0",color.new(#0042F0,50),3,editable=false)
p_band1     = plot(risk1,     "Beam Risk 0.1",color.new(#0090F5,20),1,editable=false)
p_band2     = plot(risk2,     "Beam Risk 0.2",color.new(#00C6DB,20),1,editable=false)
p_band3     = plot(risk3,     "Beam Risk 0.3",color.new(#00F5BD,20),1,editable=false)
p_band4     = plot(risk4,     "Beam Risk 0.4",color.new(#00F069,20),1,editable=false)
p_band5     = plot(risk5,     "Beam Risk 0.5",color.new(#00DB08,50),3,editable=false)
p_band6     = plot(risk6,     "Beam Risk 0.6",color.new(#E8D20C,20),1,editable=false)
p_band7     = plot(risk7,     "Beam Risk 0.7",color.new(#F2B40C,20),1,editable=false)
p_band8     = plot(risk8,     "Beam Risk 0.8",color.new(#DC7A00,20),1,editable=false)
p_band9     = plot(risk9,     "Beam Risk 0.9",color.new(#F2520C,20),1,editable=false)
p_band10    = plot(riskHigh,  "Beam Risk 1.0",color.new(#F01102,50),3,editable=false)
// ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————— }
// Order Execution { ———————————————————————————————————————————————————————————
band5   = price<risk5 and price>risk4
band4   = price<risk4 and price>risk3
band3   = price<risk3 and price>risk2
band2   = price<risk2 and price>risk1
band1   = price<risk1

// DCA buy order weights
y       = DCAamount / 5
switch
    band5 => y:= y * 1
    band4 => y:= y * 2
    band3 => y:= y * 3
    band2 => y:= y * 4
    band1 => y:= y * 5

// Contracts per order
contracts =(y/price)

if testPeriod()
// Buy orders
    if T_buy == true
        if dayofmonth == day
            strategy.entry("Risk Band 5",strategy.long,qty=contracts,when=band5)
            strategy.entry("Risk Band 4",strategy.long,qty=contracts,when=band4)
            strategy.entry("Risk Band 3",strategy.long,qty=contracts,when=band3)
            strategy.entry("Risk Band 2",strategy.long,qty=contracts,when=band2)
            strategy.entry("Risk Band 1",strategy.long,qty=contracts,when=band1)
// Sell orders 
    if T_sell == true
        if strategy.opentrades > 5
            strategy.exit("Risk Band 6",qty_percent=6.67,limit=risk6) 
            strategy.exit("Risk Band 7",qty_percent=14.28,limit=risk7)
            strategy.exit("Risk Band 8",qty_percent=25.00,limit=risk8)
            strategy.exit("Risk Band 9",qty_percent=44.44,limit=risk9)
            strategy.exit("Risk Band 10",qty_percent=100,limit=riskHigh)
// ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————— }
// Info { ——————————————————————————————————————————————————————————————————————

// Line plot of avg. entry price
plot(strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price : na,"Average Entry",color.red,trackprice=true,editable=false)

// Unrealised PNL
uPNL = price/strategy.position_avg_price

// Realised PNL
realPNL = 0.
for i = 0 to strategy.closedtrades-1
    realPNL += strategy.closedtrades.profit(i)

// Size of open position in ($)
openPosSize = 0.
for i = 0 to strategy.opentrades-1
    openPosSize += strategy.opentrades.size(i) * strategy.position_avg_price

// Size of closed position in ($)
closePosSize = 0.
if strategy.closedtrades > 0
    for i = 0 to strategy.closedtrades-1
        closePosSize += strategy.closedtrades.size(i) * strategy.closedtrades.entry_price(i)

invested    = openPosSize+closePosSize                              // Total capital ($) put into strategy
equity      = openPosSize+closePosSize+strategy.openprofit+realPNL  // Total current equity ($) in strategy (counting realised PNL)
ROI         = (equity-invested) / invested * 100                    // ROI of strategy (compare capital invested to excess return)

// // Info Table
// var table table1 = table.new(position.bottom_right,2,9,color.black,color.gray,1,color.gray,2)

// table.cell(table1,0,0,"Capital Invested",   text_color=color.white,text_halign=text.align_right)
// table.cell(table1,0,1,"Open Position",      text_color=color.white,text_halign=text.align_right)
// table.cell(table1,0,2,"Average Entry",      text_color=color.white,text_halign=text.align_right)
// table.cell(table1,0,3,"Last Price",         text_color=color.white,text_halign=text.align_right)
// table.cell(table1,0,4,"Open PNL (%)",       text_color=color.white,text_halign=text.align_right)
// table.cell(table1,0,5,"Open PNL ($)",       text_color=color.white,text_halign=text.align_right)
// table.cell(table1,0,6,"Realised PNL ($)",   text_color=color.white,text_halign=text.align_right)
// table.cell(table1,0,7,"Total Equity",       text_color=color.white,text_halign=text.align_right)
// table.cell(table1,0,8,"Strategy ROI",       text_color=color.white,text_halign=text.align_right)

// table.cell(table1,1,0,"$" + str.tostring(invested,                      "#,###.00"),      text_halign=text.align_right,text_color = color.white)
// table.cell(table1,1,1,"$" + str.tostring(openPosSize,                   "#,###.00"),      text_halign=text.align_right,text_color = color.white)
// table.cell(table1,1,2,"$" + str.tostring(strategy.position_avg_price,   "#,###.00"),      text_halign=text.align_right,text_color = color.white)
// table.cell(table1,1,3,"$" + str.tostring(price,                         "#,###.00"),      text_halign=text.align_right,text_color = color.white)
// table.cell(table1,1,4,      str.tostring((uPNL-1)*100,                  "#,###.00") + "%",text_halign=text.align_right,text_color = uPNL > 1 ? color.lime : color.red)
// table.cell(table1,1,5,"$" + str.tostring(strategy.openprofit,           "#,###.00"),      text_halign=text.align_right,text_color = uPNL > 1 ? color.lime : color.red)
// table.cell(table1,1,6,"$" + str.tostring(realPNL,                       "#,###.00"),      text_halign=text.align_right,text_color = color.white)
// table.cell(table1,1,7,"$" + str.tostring(equity,                        "#,###.00"),      text_halign=text.align_right,text_color = color.white)
// table.cell(table1,1,8,      str.tostring(ROI,                           "#,###.00") + "%",text_halign=text.align_right,text_color = ROI > 1 ? color.lime : color.red)
// // ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————— }

Lebih lanjut