Tài nguyên đang được tải lên... tải...

Chiến lược đầu tư ETF đòn bẩy cân bằng động

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-19 11:09:29
Tags:

Tổng quan

Chiến lược này lấy Hong Kong Hang Seng Index ETF (00631L) làm mục tiêu đầu tư và điều chỉnh năng động vị trí tiền mặt và tỷ lệ vị trí để cân bằng lợi nhuận và rủi ro của danh mục đầu tư theo thời gian thực. Chiến lược này đơn giản và dễ thực hiện mà không cần đánh giá xu hướng thị trường và phù hợp với các nhà đầu tư không thường xuyên kiểm tra thị trường.

Nguyên tắc

Đầu tiên đầu tư 50% tổng số tiền để mua 00631L;
Giám sát tỷ lệ giữa lợi nhuận chưa thực hiện và số tiền mặt còn lại;

Bán 5% vị trí khi lợi nhuận chưa thực hiện vượt quá số tiền mặt còn lại 10%;

Thêm 5% vào vị trí khi số tiền mặt còn lại vượt quá lợi nhuận chưa thực hiện 10%;
Điều chỉnh động vị trí và tỷ lệ tiền mặt để kiểm soát lợi nhuận và rủi ro danh mục đầu tư.

Phân tích lợi thế

Đơn giản và dễ vận hành mà không cần đánh giá điều kiện thị trường;
Điều chỉnh vị trí năng động quản lý rủi ro đầu tư hiệu quả;
Theo dõi hai chiều để dừng lỗ hoặc lấy lợi nhuận kịp thời;
Thích hợp cho các nhà đầu tư không thể kiểm tra thị trường thường xuyên.

Rủi ro và giảm thiểu

ETF đòn bẩy có biến động cao hơn;

Chấp nhận xây dựng vị trí dần dần và đầu tư phân chia.
Không thể dừng lỗ kịp thời;

Thiết lập đường dừng lỗ để kiểm soát lỗ tối đa.
Chi phí giao dịch cao hơn;

Thả lỏng phạm vi cân bằng để giảm điều chỉnh vị trí.

Ý tưởng tối ưu hóa

Tối ưu hóa vị trí và tỷ lệ tiền mặt;
Hiệu quả kiểm tra kết quả trên các sản phẩm ETF khác nhau;
Bao gồm các chỉ số xu hướng để cải thiện hiệu quả sử dụng vốn.

Kết luận

Bằng cách xây dựng một danh mục đầu tư cân bằng năng động, chiến lược này kiểm soát rủi ro đầu tư mà không cần phải đánh giá xu hướng thị trường.

/*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)

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu