模組 16：會計與風控深潛理解帳戶模型、保證金計算、手續費結構 — 你的錢到底是怎麼算的

一、為什麼需要理解會計系統？

二、CashAccount vs MarginAccount

帳戶餘額結構

# CashAccount 的餘額
account.balance_total(Currency.from_str("USDT"))    # 總餘額
account.balance_free(Currency.from_str("USDT"))     # 可用餘額
account.balance_locked(Currency.from_str("USDT"))   # 凍結餘額（掛單佔用）

# MarginAccount 的額外屬性
margin_account.initial_margins()      # 各品種的初始保證金
margin_account.maintenance_margins()  # 各品種的維持保證金

# ❗ 重要概念
# 可用保證金 = 總餘額 - 凍結 - 初始保證金
# 如果 總餘額 < 維持保證金 → 強制平倉！

三、保證金模型（MarginModel）

flowchart LR
                        order["📝 下單請求"]
                        calc["💰 計算初始保證金"]
                        check["✅ 保證金充足？"]
                        submit["➡️ 提交訂單"]
                        reject["❌ 拒絕訂單"]

                        order --> calc
                        calc --> check
                        check -->|是| submit
                        check -->|否| reject

                        style order fill:#0f1419,stroke:#4fc3f7,stroke-width:2px
                        style reject fill:#0f1419,stroke:#f44336,stroke-width:2px
                        style submit fill:#0f1419,stroke:#4caf50,stroke-width:2px

# 回測中配置保證金
from nautilus_trader.backtest.engine import BacktestEngine
from nautilus_trader.model.enums import AccountType

engine = BacktestEngine()
engine.add_venue(
    venue=Venue("BINANCE"),
    oms_type=OmsType.NETTING,          # 淨倉模式
    account_type=AccountType.MARGIN,    # 保證金帳戶
    starting_balances=[
        Money(100_000, Currency.from_str("USDT")),
    ],
    leverages={                         # 槓桿設定
        InstrumentId.from_str("BTCUSDT-PERP.BINANCE"): Decimal("10"),
        InstrumentId.from_str("ETHUSDT-PERP.BINANCE"): Decimal("20"),
    },
    default_leverage=Decimal("1"),      # 預設槓桿
)

四、手續費結構（FeeModel）

from nautilus_trader.backtest.models import FeeModel, MakerTakerFeeModel

# 方法 1：使用內建的 Maker/Taker 模型
fee_model = MakerTakerFeeModel(
    maker_fee=Decimal("0.0002"),   # Maker 手續費 0.02%
    taker_fee=Decimal("0.0005"),   # Taker 手續費 0.05%
)

# 在回測配置中使用
engine.add_venue(
    venue=Venue("BINANCE"),
    fee_model=fee_model,
    # ...
)

五、多幣種 Portfolio

# NautilusTrader 原生支持多幣種
engine.add_venue(
    venue=Venue("BINANCE"),
    starting_balances=[
        Money(50_000, Currency.from_str("USDT")),
        Money(2, Currency.from_str("BTC")),
        Money(30, Currency.from_str("ETH")),
    ],
)

# 在策略中查詢各幣種餘額
class MyStrategy(Strategy):
    def on_start(self):
        account = self.portfolio.account(self.instrument_id.venue)

        usdt = account.balance_total(Currency.from_str("USDT"))
        btc = account.balance_total(Currency.from_str("BTC"))
        eth = account.balance_total(Currency.from_str("ETH"))

        self.log.info(f"USDT: {usdt}, BTC: {btc}, ETH: {eth}")

        # 未實現盈虧（按基礎貨幣計算）
        unrealized = self.portfolio.unrealized_pnl(self.instrument_id)
        self.log.info(f"未實現 PnL: {unrealized}")

六、風控引擎進階

模組 09 介紹了風控的基礎。這裡深入進階配置：

6.1 組件級風控規則

from nautilus_trader.risk.engine import RiskEngine

# 風控規則示例
risk_config = LiveRiskEngineConfig(
    bypass=False,

    # 訂單頻率限制
    max_order_submit_rate="100/00:00:01",     # 每秒最多 100 單
    max_order_modify_rate="100/00:00:01",     # 每秒最多修改 100 次

    # 淨倉位上限（每個品種）
    max_notional_per_order={
        "BTCUSDT-PERP.BINANCE": 100_000,      # 單筆最多 10 萬 USDT
    },
)

6.2 自定義風控規則

from nautilus_trader.trading.strategy import Strategy

class RiskManagedStrategy(Strategy):
    """在策略層面加入額外風控"""

    def _check_risk_limits(self) -> bool:
        """檢查是否允許繼續交易"""

        # 1. 當日虧損上限
        account = self.portfolio.account(self.instrument_id.venue)
        if self._daily_pnl < Money(-5000, USD):
            self.log.warning("當日虧損超過 $5000，停止交易")
            return False

        # 2. 最大持倉數量
        positions = self.cache.positions(venue=self.instrument_id.venue)
        if len(positions) >= 5:
            self.log.warning("已達最大持倉數量 5")
            return False

        # 3. 最大相關性（同方向持倉）
        long_count = sum(1 for p in positions if p.is_long)
        if long_count >= 3:
            self.log.warning("太多同向持倉，風險集中")
            return False

        return True

    def on_bar(self, bar):
        if not self._check_risk_limits():
            return
        # 正常交易邏輯...

七、互動練習

八、本模組重點回顧