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沃伦 · 巴菲特的导师本杰明 · 格雷厄姆曾经在《聪明的投资者》一书中，曾经提到过一种股票债券动态平衡的交易模式。
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这种交易模式非常简单：
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把手中 50% 的资金投资于股票基金，剩下 50% 投资于债券基金。即股票和债券两者各占一半。
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根据固定间隔时间或市场变化进行一次资产再平衡，使股票资产和债券资产的比例恢复到初始的 1:1。
这就是整个策略的全部逻辑，包含了什么时候买卖，以及买卖多少。够简单吧！
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在这个方法中，债券基金的波动率其实很小，远远低于股票波动率，所以债券在这里被当做『 参照锚 』，也就是说，用债券来衡量股票究竟是涨得太多了，还是涨得太少了。
如果，股票价格上涨，会使得股票的市值大于债券的市值，当两者市值比率超过设定的阈值时，则对总仓位进行重新调整，卖出股票，并且买入债券，使股债市值比例恢复至初始的 1:1。
反之，股票价格下跌，会使得股票的市值小于债券的市值，当两者市值比率超过设定的阈值时，则对总仓位进行重新调整，买入股票，并且卖出债券，使股债市值比例恢复至初始的 1:1。
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就这样，在动态平衡股票和债券之间的比例，就够享受到股票成长的果实，并且减少了资产波动率。作为价值投资的先驱，格雷厄姆为我们提供了一个很好的思路。
既然这是一个完整的策略，为何我们不把它用在数字货币上呢？
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区块链资产 BTC 中的动态平衡策略 策略逻辑
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按照当前的 BTC 的价值，账户余额保留￥5000 现金和 0.1个 BTC，即现金和BTC 市值的初始比例是 1:1。
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如果 BTC 的价格上涨至￥6000，即 BTC 市值大于账户余额，并且其之间的差超过设定的阈值，就卖掉(6000-5000)/6000/2个币。说明 BTC 升值了，把钱兑换回来。
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如果 BTC 的价格下跌至￥4000，即 BTC市值小于账户余额，并且其之间的差超过设定的阈值，就买入(5000-4000)/4000/2个币。说明 BTC 贬值了，把 BTC 买回来。
就这样，不管 BTC 是升值还是贬值，始终动态保持账户余额和 BTC 的市值相等。如果 BTC 贬值了就买一些，等再涨回来，就再卖一些，就好像天平一样。
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那么，如何用代码去实现呢？
我们以发明者量化交易平台为例，首先让我们看一下策略框架：
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整个策略框架其实很简单，一个 main 主函数、一个 onTick 下单函数、一个 CancelPendingOrders 函数、以及必要参数。
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下单模块
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下单交易逻辑条理清晰，所有的注释都已经写到代码里面了，可以点击图片放大查看。
主要流程如下：
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获取账户信息。
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获取 Tick 数据。
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计算 Tick 数据买卖价差。
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计算账户余额和 BTC 市值价差。
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计算买卖条件、下单价格、下单量。
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下单，并返回 true。
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撤单模块
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撤单模块就更简单了，步骤如下：
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撤单前先等待 1 秒，个别交易所，你懂的。
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持续获取未成交订单数组，如果返回异常，则继续获取。
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如果未成交订单数组为空，即时返回撤单状态。
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如果有未成交的订单，则遍历整个数组，并依次根据订单号撤单。
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策略全部源码
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借助发明者量化交易平台，短短 80 行代码，一个完整的区块链 BTC 动态平衡策略应运而生。但这么简单的策略，究竟有没有价值呢？往下看~
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接下来，让我们测试一下这个简单的动态平衡策略，看看到底有没有效果。以下是在 BTC 的历史数据上的回测，仅供大家参考。
回测环境
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回测绩效
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回测曲线
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再来一张，同时期 BTC 价格走势图
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有没有震精到你。
BTC 已经持续了长达 8 个月下跌，甚至最大跌幅超过70%，这造成很多投资者对区块链资产失去信心。
本篇策略累计收益高达 160%，年化收益风险比超过 5。对于一个这么简单的投资策略，这个投资回报率已经超过绝大多数梭哈的群众了。
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本篇动态平衡策略，只有一个核心参数（threshold 阈值），是一个很简单的投资方法，追求的不是超额的收益，而是稳健的收益。
与趋势策略相反，动态平衡策略却是逆势而动。而动态平衡策略则恰好相反，市场热的时候减仓降温，市场冷清的时候加仓蛰伏，有点类似宏观经济调控。
其实，动态平衡策略正是秉承了价格不可预测的观念，同时又捕捉价格波动的一门手艺。动态平衡策略的关键核心在设定和调整资产配置比例，还有触发阈值。
鉴于篇幅原因，一篇文章没办法做到面面俱到，要知道文字之外，存乎一心。动态平衡策略最重要的是投资思想，你甚至可以把本篇中的单个 BTC 资产换成一篮子区块链资产组合。
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最后，让我们以本杰明 · 格雷厄姆在《聪明的投资者》一书中的名言来结束本篇：
股票市场并非一个能精确衡量价值的『 称重计 』，相反它是一个『 投票机 』，不计其数的人所做出的决定是一种理性和感性的掺杂物，有很多时候这些抉择和理性的价值评判相去甚远。投资的秘诀就是在价格远远低于内在价值时投资，并且相信市场趋势会回升。
——本杰明 · 格雷厄姆《聪明的投资者》
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作者： Hukybo
由 发明者量化(FMZ.COM) 、宽客在线 首发授权刊载
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