当使用净额结算而不是套期保值时，计算平均资产价格

Question

我正试图想出一个公式来计算平均进场/持仓价格，以进一步更新我的止损和获利。

例如，当价格为20000时，打开了金额为1的BTC买入头寸。后来，当价格降到19000时，我们又用同样的1；平均"；中间的位置，所以以19500的位置结束，数量为2。

我很纠结的是，如果我们想增加每个价格的订单量怎么办。

假设20000时为1，19500时为1.5，19000时为2，依此类推

或者进行相同金额但距离较短的新购买。

初始买入价为20000。然后是19000，然后是19150

或者将这两种变体结合起来。

我主要使用Python和Pandas。也许后一个有一些我不知道的内置功能。我查看了Pandas的官方文档，但只发现了正则均值函数。

Answer 1

由于Yuri建议研究VWAP，我想出了以下代码，它更高级，允许您使用不同的合同/数量大小和增加/减少"距离"；订单之间。

作为这里的一个例子，我使用了20000 BTC的平均价格，并使用1.1的乘数增加了步距，同时增加了音量。按照币安期货条款操作，您可以以10美元的价格购买至少1份合约。

这个想法是找到订单距离、数量、止损和获利的最佳点，同时避免下跌。

# initial entry price
initial_price = 20000
# bottom price
bottom_price = 0
# enter on every 5% price drop
step = int(initial_price*0.05)
# 1.1 to increase distance between orders, 0.9 to decrease
step_multiplier = 1.1
# initial volume size in contracts
initial_volume = 1
# volume_multiplier, can't be less than 1, in case of use float, will be rounded to decimal number
volume_multiplier = 1.1
# defining empty arrays
prices = []
volumes = []
# checking if we are going to use simple approach with 1 contract volume and no sep or volume multiplier
if step_multiplier == 1 and volume_multiplier == 1:
prices = range(initial_price,bottom_price,-step)   
else:
# defining current price and volume vars
curr_price = initial_price
curr_volume = initial_volume   
# Checking if current price is still bigger then defined bottom price
while curr_price > bottom_price:
# adding current price to the list
prices.append(curr_price)
# calulating next order price
curr_price = curr_price-step*step_multiplier
# checking if volume multiplier is bigger then 1
if volume_multiplier > 1:
# adding current volume to the list
volumes.append(int(curr_volume))
# calulating next order volume         
curr_volume = curr_volume*volume_multiplier
print("Prices:")
for price in prices:
print(price)
print("Volumes:")
for volume in volumes:
print(volume)      
print("Prices array length", len(prices))
print("Volumes array length", len(volumes))
a = [item1 * item2 for item1, item2 in zip(prices, volumes)]
b = volumes
print("Average position price when price will reach",prices[-1], "is", sum(a)/sum(b))