Esta estratégia equilibra dinamicamente entre 50% de fundos e 50% de posições para controlar o risco.
Iniciar capital em 1 milhão, dividido igualmente em 50% fundos e 50% posições.
Durante o período de negociação, se os fundos remanescentes excederem os lucros/perdas não realizados em 1,05 vezes em cada abertura, utilizar 2,5% dos fundos remanescentes para adicionar posições.
Se o lucro/perda não realizado exceder 1,05 vezes os fundos remanescentes, vender posições parciais para restabelecer o equilíbrio.
Fechar todas as posições no final do período de negociação.
Controle eficaz do risco através do equilíbrio dinâmico de fundos e posições, evitando grandes perdas em condições de mercado extremas.
Simples de operar para investidores ocupados, basta ajustar os rácios fundo/posição.
Parâmetros personalizáveis para satisfazer diferentes apetites de risco.
Incapaz de capitalizar as flutuações de curto prazo, potencial de lucro limitado.
Uma corrida longa e unilateral pode resultar num tamanho de posição insuficiente.
O ajuste inadequado dos parâmetros leva a um excesso de inversão de posição ou baixa utilização do capital.
Introduzir mais parâmetros para um controlo mais preciso dos fundos/posições.
Incorporar a tomada de stop loss/profit para posições maiores.
Testar diferentes parâmetros de período de negociação para melhorar a adaptabilidade.
Esta estratégia consegue o controle de risco através do equilíbrio dinâmico entre fundos e posições. Simples de implementar em comparação com outras estratégias. Pode ser melhorada introduzindo parâmetros mais ajustáveis e combinando-se com outros conceitos de estratégia.
/*backtest start: 2023-12-17 00:00:00 end: 2023-12-18 19:00:00 period: 1m basePeriod: 1m 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(2020, 11, 4) next_date = timestamp(2020, 11, 5) sell_date = timestamp(2023, 10, 24) end_date = timestamp(2023, 10, 25) // 结束日期改为2023年10月25日 // 判断是否在交易期间 in_trade_period = true // 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)