Basado en la estrategia de inversión de la media móvil

Resumen general

La estrategia de reversión de la media de mandíbula es una estrategia de trading de tendencia muy simple. Su idea central es ir largo cuando el promedio móvil a corto plazo cae por debajo del promedio móvil a largo plazo en un cierto porcentaje, y cerrar la posición cuando el promedio móvil a corto plazo cruza por encima del promedio móvil a largo plazo. La estrategia primero calcula un promedio móvil a corto y largo plazo, y luego genera señales comerciales basadas en la relación entre los dos promedios móviles.

Estrategia lógica

La estrategia se basa principalmente en dos promedios móviles, uno a corto plazo y otro a largo plazo. El parámetro promedio móvil a corto plazo es smallMAPeriod, y el parámetro promedio móvil a largo plazo es bigMAPeriod. La estrategia primero calcula estos dos promedios móviles y luego compara la relación de tamaño entre ellos.

Cuando el promedio móvil a corto plazo cae desde arriba y rompe un cierto porcentaje (establecido por el parámetro percentBelowToBuy) del promedio móvil a largo plazo, se genera una señal de compra para ir largo.

Cuando el promedio móvil a corto plazo está por debajo del promedio móvil a largo plazo hasta cierto punto, significa que el activo puede estar subvalorado y debe tener la oportunidad de volver a la media, por lo que ir largo puede obtener un beneficio de rebote.

Análisis de ventajas

La estrategia de reversión de Jaws tiene las siguientes ventajas:

1. La lógica es simple y fácil de entender e implementar
2. Captura los puntos de inflexión de las tendencias a corto y largo plazo para una evaluación precisa de las tendencias del mercado
3. Configuración de parámetros flexibles que permitan obtener más señales de negociación ajustando los períodos de media móvil y el porcentaje de concesión
4. Proceso de backtesting sencillo adecuado para la simulación y optimización cuantitativa de operaciones

La estrategia puede lograr buenos resultados a través de una simple optimización de parámetros. Al ajustar los parámetros de promedio móvil y porcentaje de concesión, se puede realizar backtesting en diferentes activos de mercado como acciones, divisas y criptomonedas para seleccionar las combinaciones óptimas de parámetros.

Análisis de riesgos

La estrategia de reversión de Jaws también tiene algunos riesgos:

1. Menos señales incapaces de operar con frecuencia
2. Tendencia a faltar situaciones de reversión de precios
3. Los parámetros inadecuados pueden dar lugar a operaciones excesivamente frecuentes, mayores costes de negociación y pérdidas por deslizamiento

Para mitigar los riesgos se pueden utilizar los siguientes métodos:

1. Ajustar adecuadamente los parámetros para una cantidad adecuada de señales comerciales
2. Adopte el método de entrada de ruptura para evitar las rupturas falsas
3. Optimizar las combinaciones de parámetros mediante la selección de períodos de media móvil y porcentajes de concesión

Direcciones de optimización

La estrategia de reversión media de Jaws se puede optimizar a partir de los siguientes aspectos:

1. Prueba diferentes datos de precios como cerrar, alto, bajo, precio típico como fuente de señal de estrategia
2. Prueba diferentes tipos de promedios móviles como exponencial, ponderado, promedios móviles Hull etc
3. Añadir condiciones de filtro para evitar operaciones innecesarias en mercados no de tendencia
4. Incorporar indicadores de volumen para evitar falsas rupturas con un aumento del precio pero un impulso insuficiente
5. Emplear aprendizaje automático o algoritmos genéticos para la optimización automática de parámetros

Conclusión

La estrategia de reversión media de Jaws captura las oportunidades de reversión media después de que los precios a corto plazo se desvían de las tendencias a largo plazo mediante la comparación de promedios móviles a corto y largo plazo. La estrategia tiene una lógica simple que es fácil de entender e implementar. A través de la optimización de parámetros, puede lograr buenos resultados. Pero aún existen riesgos como menos señales y reversiones faltantes, que requieren pruebas y optimización de parámetros y filtros para maximizar los retornos de la estrategia.