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bmpidev2019
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bmpidev2019

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做了一个支持多策略的全球市场投资交易提醒工具
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    我的 2023,年度关键词: AI + 出海
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    ChatGPT 背后的语言模型简史
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    ChatGPT 应用开发小记
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    bmpidev2019 最近回复了
    4 小时 10 分钟前
    回复了 bmpidev2019 创建的主题 分享创造 做了一个支持多策略的全球市场投资交易提醒工具
    @Sawyerhou 测算了下,纳指 100 的期权不贵,保五万的多头仓位,只需要 700 多,按三倍杠杆的组合波动,一晚上都 1000-2000 刀没了,所以感觉挺划算。
    8 小时 24 分钟前
    回复了 bmpidev2019 创建的主题 分享创造 做了一个支持多策略的全球市场投资交易提醒工具
    想到一种用期权来降低风险的策略,这种在币圈应该是基操,不过我没操作过期权。目前美股 1 号是一个全仓三倍做多的杠杆 ETF 组合,这种组合虽然有策略来止损退出,但是因为波动性过大,止损有效时组合已经产生较大的回撤,那可以使用期权来保护,比如买入纳斯达克 100 的 Put 期权,大致测算的过程如下:

    以下对话来自 ChatGPT:

    美股 3 号是一个满仓 TQQQ 的组合,组合持仓金额达 10 万美元,目前的报价为 53.71 美元,我们买入 QQQ 240517 379.78 Put 的期权( 1 份目前价值 0.91 美元),这名字里有行权价和到期日,分别测算最近 1 个月纳斯达克涨 10%与跌 10%,及没有大的涨跌的情况下,这个组合的收益大概怎么变化(与无期权的策略对比)

    ---

    让我们来详细分析和计算您提到的美股 3 号组合在不同市场情况下的潜在收益变化。这个组合完全投资于 TQQQ ,总值为$100,000 ,同时您考虑购买 QQQ 的看跌期权来对冲风险。

    ### 初始设定
    - **TQQQ 持仓金额**:$100,000
    - **TQQQ 单价**:$53.71
    - **TQQQ 持股数**:$100,000 / $53.71 ≈ 1862 股
    - **QQQ 看跌期权**:行权价$379.78 ,价格$0.91/股,到期日 2024 年 5 月 17 日
    - **期权合约每份覆盖**:100 股 QQQ
    - **期权合约购买数量**:需覆盖相当于 TQQQ 持仓的份额,由于 TQQQ 是 QQQ 的三倍杠杆,考虑覆盖相当于$100,000 三倍,即$300,000 的市值。假设 QQQ 价格与纳斯达克 100 指数相近,大约为$400 ,则需要的 QQQ 股数约为$300,000 / $400 = 750 股。因此需要购买大约 8 份期权合约( 750 / 100 )。

    ### 成本计算
    - **期权总成本**:8 份 x $0.91 x 100 股 = $728

    ### 纳斯达克涨跌 10%情况分析
    我们先假设 QQQ 价格大约为$400 ,以简化计算。以下为市场涨跌 10%的影响:

    #### 1. 纳斯达克上涨 10%
    - **QQQ 新价格**:$400 * 1.10 = $440
    - **TQQQ 新价格**:因为是三倍杠杆,TQQQ 大约涨 30%。
    - **新的 TQQQ 价值**:$100,000 * 1.30 = $130,000
    - **期权到期无值**,损失$728 。

    #### 2. 纳斯达克下跌 10%
    - **QQQ 新价格**:$400 * 0.90 = $360
    - **TQQQ 新价格**:因为是三倍杠杆,TQQQ 大约跌 30%。
    - **新的 TQQQ 价值**:$100,000 * 0.70 = $70,000
    - **期权内在价值**:行权价$379.78 ,QQQ 价格$360 ,每股内在价值$379.78 - $360 = $19.78 。
    - **期权总价值**:$19.78 * 100 股 * 8 份 = $15,824
    - **净收益**:$15,824 - $728 = $15,096

    #### 3. 没有大的涨跌
    - **TQQQ 价值**:基本保持$100,000
    - **期权损失**:$728 (时间价值的逐渐流失)

    ### 总结
    - **纳斯达克上涨 10%**:
    - **无期权策略**:$130,000 (净增$30,000 )
    - **有期权策略**:$130,000 - $728 = $129,272 (净增$29,272 )
    - **纳斯达克下跌 10%**:
    - **无期权策略**:$70,000 (净损$30,000 )
    - **有期权策略**:$70,000 + $15,096 = $85,096 (净损$14,904 )
    - **市场平稳**:
    - **无期权策略**:$100,000 (无变化)
    - **有期权策略**:$100,000 - $728 = $99,272 (净损$728 )

    通过这种详细的分析,我们可以看到在不

    同市场环境下,使用看跌期权来对冲风险确实可以减少损失,尤其在市场下行时。然而,在市场上行或稳定时,期权的成本会略微减少总体的投资收益。这种策略提供了一种权衡,旨在保护极端市场下跌带来的风险,但需付出一定的代价。

    ---

    想请教下做过期权的大佬,这种测算在真实市场中有啥没有考虑到的?因为看起来加入期权后,这种组合既有保底又又很强的进攻性,看起来非常完美,但是总感觉没那么简单🤔
    @lefer 填写首页的问卷调查就能获得试用资格,还有对于这个工具是不适合我的问题,我整理了大约 20 多个 FAQ 的问题到这两个页面,关注的朋友可以阅读下:

    - https://www.myinvestpilot.com/strategy
    - https://www.myinvestpilot.com/portfolios
    @standchan 缅 A 还行啊,A 股 2 号年复合 16%的收益还行,毕竟无风险利率都干到 2 个点了
    @winglight2016 策略优化很难避免拟合,只能降低,真正拟合的参数没有用,不然表现比现在的组合还要炸裂。
    @reechangs 美股 4 号就是定投策略。自动化交易并不适合普通交易者,目前还没有这个规划。
    @Inn0Vat10n 我还没试过你说的方式,不过目前这个产品并不是一个为专业投资者打造的工具,所以策略尽可能简单操作少。
    @Livid 我用 coinapi 获取到的日内数据,你可以自己试试这个策略的回测看看最终效果
    @Livid 搞到 15m 和 1h 的 BTC 日内数据了,2021 年到现在,大概几十 MB ,我测试了下你的策略效果都是负的。

    https://imgur.com/a/dOfRibG

    无论设置到 2021 年开始,还是 2022 年牛市开始,这种高频策略最终的收益都是亏损的。策略代码如下:

    ```python
    class RsiStrategy(bt.Strategy):
    params = (
    ('rsi_period', 14),
    ('rsi_overbought', 70),
    ('rsi_oversold', 30),
    )

    def __init__(self):
    # 为两个不同的时间框架数据分别计算 RSI
    self.rsi_15m = bt.indicators.RSI(self.datas[0].close, period=self.params.rsi_period)
    self.rsi_1h = bt.indicators.RSI(self.datas[1].close, period=self.params.rsi_period)

    def next(self):
    # 获取当前时间戳
    timestamp = self.datas[0].datetime.datetime(0)

    # 买入条件:当 15 分钟和 1 小时的 RSI 都低于 30 时
    if not self.position:
    if self.rsi_15m[0] < self.params.rsi_oversold and self.rsi_1h[0] < self.params.rsi_oversold:
    self.buy(data=self.datas[0]) # 使用 15 分钟数据源的价格买入
    logging.info(f"{timestamp} BUY EXECUTED, Price: {self.datas[0].close[0]}, RSI 15m: {self.rsi_15m[0]}, RSI 1h: {self.rsi_1h[0]}")

    # 卖出条件:当 15 分钟和 1 小时的 RSI 都高于 70 时
    elif self.rsi_15m[0] > self.params.rsi_overbought and self.rsi_1h[0] > self.params.rsi_overbought:
    self.close(data=self.datas[0]) # 使用 15 分钟数据源的价格卖出
    logging.info(f"{timestamp} SELL EXECUTED, Price: {self.datas[0].close[0]}, RSI 15m: {self.rsi_15m[0]}, RSI 1h: {self.rsi_1h[0]}")
    ```
    @Livid 是的,我在设计组合的时候,会建立分散的组合,也有单个标的如 A 股 2 号、美股 3 号、加密币 2 号这种全仓交易一个标的的组合,这样的组合进攻型足够高,但是回撤都不小,适合风险承受能力高的人,而回撤小的组合更适合风险承受小的人。

    之所以要关注风险指标是因为,如果一个策略与交易者的承受能力不匹配,实际的交易则很难进行下去,最终会让交易结果变差,因为交易者可能中途会放弃这个策略。
    @Livid 看了下,2022 年的行情里,策引加密币 2 号( https://www.myinvestpilot.com/portfolios/myinvestpilot_cc_2 )产生了 30%多的回撤,虽然空仓时段比较多,但是大的回撤还是很难避免。但是加密币 1 号: https://www.myinvestpilot.com/portfolios/myinvestpilot_cc_1 在 2022 年反而都是空仓状态,两个组合的差异在于资金策略,2 号时满仓交易 BTC ,1 号是限制单个标的不能超过 20%,关注的币也包括:"BTC", "ETH", "XRP", "LTC", "BCH", "ADA", "BNB", "LINK", "XLM", "DOT" 都是一些主流币,这样反而能控制回撤,不过表现没有 2 号那么好,1 号的年复合收益是 20%多,2 号是 30%多,但是这只是在 BTC 处于牛市状态下,如果再回到熊市,1 号的表现可能会更好一些。
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