Bagaimana cara menghitung P&L pada inverse perpetual?
Untuk inverse perpetual standar dengan nilai nominal dolar tetap per kontrak, hitung P&L trading menggunakan harga timbal balik (reciprocal). Hasilnya dalam koin settlement. Mengalikan perubahan harga dengan jumlah BTC tetap akan menghasilkan instrumen yang berbeda.
Misalkan sebuah kontrak inverse BTC hipotetis memiliki nilai nominal $1. Anda membeli 100,000 kontrak pada $50,000 per BTC dan menutup seluruh posisi pada $55,000. Sebelum fee dan funding:
Q = signed contract count; positive for a long
C = dollar face value per contract
P&L_BTC = Q × C × (1 / entry_price − 1 / exit_price)
= 100,000 × $1 × (1 / $50,000 − 1 / $55,000)
= 0.18181818 BTC
P&L_USD_at_exit = 0.18181818 × $55,000
= $10,000Posisi ini memiliki nilai nominal kontrak $100,000. Ekuivalen BTC-nya berubah seiring harga: 2 BTC saat entry, sekitar 1.818182 BTC saat exit. Konversi yang berubah-ubah inilah yang membuat saya ingin spesifikasi kontrak berada di samping kode akuntansi. Kolom bernama size adalah undangan untuk menghabiskan malam Jumat mencari tahu unit mana yang dimaksud orang lain.
Periksa multiplier venue, mata uang settlement, dan aturan pembulatan. "Inverse" menggambarkan konvensi payoff; ini tidak menjamin bahwa satu kontrak selalu berarti satu dolar di mana pun.
Mengapa akun saya bertambah dolar lebih banyak daripada yang dihasilkan trade?
Karena agunan (collateral) juga memiliki harga.
Mulai dengan 1 BTC agunan senilai $50,000, lalu jalankan trade di atas. Asumsikan tidak ada deposit, withdrawal, fee, atau funding, dan margin selalu mencukupi. Setelah ditutup, akun memegang 1.18181818 BTC. Pada $55,000 per BTC, itu setara $65,000.
| Komponen | Perhitungan | Perubahan Dolar |
|---|---|---|
| Agunan awal | 1 BTC × ($55,000 − $50,000) | +$5,000 |
| P&L derivatif, dinilai pada exit | 0.18181818 BTC × $55,000 | +$10,000 |
| Total ekuitas akun | $65,000 − $50,000 | +$15,000 |
Ledger trade dan kurva ekuitas akun menjawab pertanyaan yang berbeda. Jika laporan Anda melabeli seluruh $15,000 sebagai P&L sinyal, itu memberi kredit kepada strategi karena menahan agunannya di tengah pasar yang naik.
Dan kebalikannya juga penting. Sebuah strategi bisa mengakumulasi BTC sementara ekuitas dolarnya turun. Tidak ada satu pun dari kedua grafik itu yang secara inheren salah. Bug-nya adalah berpindah di antara keduanya tanpa menyatakannya.
Haruskah saya mengukur return backtest dalam BTC atau USD?
Pilih mata uang pelaporan sebelum membandingkan strategi, lalu tetap sediakan kedua tampilan tersebut. Untuk akun ini, return BTC adalah 18.18%; return dolar adalah 30%. Keduanya adalah dua pengukuran dari hasil yang sama.
Untuk perbandingan lintas saham AS, futures yang di-settle dengan stablecoin, dan kontrak yang di-settle dengan koin, saya umumnya menggunakan ekuitas akun dolar sebagai seri pelaporan bersama. Untuk mandat riset yang didefinisikan di sekitar akumulasi BTC, seri BTC layak mendapat perhatian yang sama. Pilihan ini mengubah distribusi return, drawdown, dan Sharpe ratio.
Sertakan benchmark agunan pasif. Di sini, sekadar mempertahankan 1 BTC awal akan menghasilkan return dolar sebesar 10%. Akun ini mengalahkan benchmark tersebut sebesar 20 poin persentase selama interval ini. Pengurangan itu hanya menggambarkan contoh ini; ini tidak menetapkan alpha atau menyesuaikan eksposur derivatif yang diambil sepanjang perjalanan.
Tuliskan unit ke dalam nama field. Gunakan equity_btc, equity_usd dan pnl_btc. Kolom equity telanjang menjadi berbahaya begitu dua jenis kontrak masuk ke laporan yang sama.
Bagaimana seharusnya backtest mencatat fee dan funding yang dibayar dalam BTC?
Catat pergerakan koin yang sebenarnya saat itu terjadi. Fee BTC mengurangi wallet BTC; penerimaan funding BTC menambahnya. Turunkan jumlah tersebut menggunakan aturan kontrak yang berlaku dan rate historis.
Kemudian bedakan atribusi transaksi dari valuasi akun. Fee sebesar 0.001 BTC yang dibayarkan saat BTC diperdagangkan pada $50,000 memiliki nilai $50 pada saat pembayaran. Jika BTC kemudian mencapai $55,000, akun tersebut memegang $55 lebih sedikit dibandingkan akun identik yang tidak pernah membayar fee itu. Selisih $5 tersebut adalah perubahan harga selanjutnya pada koin yang telah meninggalkan akun.
Kedua angka tersebut bisa berguna. Menambahkan arus kas bernilai dolar historis ke ekuitas dolar awal akan melewatkan efek mata uang tersebut kecuali Anda merekonsiliasinya secara eksplisit.
Preferensi saya adalah menggunakan ledger koin sebagai sumber akuntansi, dengan valuasi dolar diturunkan darinya. Pada setiap snapshot, nilai saldo wallet ditambah P&L koin yang belum terealisasi menggunakan harga konversi yang terdokumentasi dan selaras timestamp. Catat setiap perbedaan yang disengaja antara harga marking kontrak dan harga konversi pelaporan.
Tes apa yang bisa menangkap bug akuntansi pada kontrak inverse?
Saya mulai dengan jalur sintetis kecil yang jawabannya bisa dihitung di atas kertas. Riwayat pasar sangat pandai menyembunyikan kesalahan unit di dalam kurva ekuitas yang tampak masuk akal.
| Tes, tidak termasuk biaya | Hasil yang diharapkan |
|---|---|
| Entry dan exit pada harga yang sama | P&L derivatif nol dalam BTC |
| Balikkan tanda posisi pada jalur yang identik | P&L derivatif berubah tanda secara tepat |
| Menahan 1 BTC tanpa posisi derivatif; harga naik dari $50,000 ke $55,000 | Ekuitas BTC tetap di 1; ekuitas dolar naik $5,000 |
| Tutup posisi contoh pada mark saat ini | P&L yang belum terealisasi berpindah ke wallet tanpa mengubah total ekuitas |
Tes terakhir itu menangkap penghitungan ganda (double counting): engine mengkredit P&L yang terealisasi tetapi lupa menghapus jumlah yang belum terealisasi. Uji juga partial close. Hanya kontrak yang ditutup yang seharusnya menyelesaikan P&L-nya; sisanya harus tetap mempertahankan basis entry yang benar sesuai konvensi akuntansi venue.
Apa yang seharusnya dilaporkan oleh agen riset AI untuk strategi inverse?
Jumlah kontrak dan multiplier, mata uang settlement, agunan awal, arus kas koin, dan ekuitas dalam mata uang pelaporan yang dinyatakan. Bersamaan dengan kurva strategi, tampilkan kurva agunan pasif dan rekonsiliasikan selisihnya.
Dalam alur kerja riset otonom, saya akan menjadikan rekonsiliasi tersebut sebagai syarat untuk menerima sebuah backtest. Optimizer bisa mengurutkan angka apa pun yang Anda berikan. Jika neraca BTC yang meningkat dikreditkan ke sinyal trading, optimizer itu akan dengan senang hati mengoptimalkan kesalahan akuntansi tersebut.
Laporan yang berguna bisa menjelaskan mengapa trade ini menghasilkan $10,000 sementara akun bertambah $15,000, hingga ke entri settlement terakhir. Itu adalah hasil yang benar-benar bisa diaudit oleh peneliti lain.
← Semua artikel