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Basé sur la stratégie de réversion de la moyenne mobile

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-27 17:51:43 Je vous en prie.
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Résumé

La stratégie de réversion moyenne de Jaws est une stratégie de trading de tendance très simple. Son idée principale est d'aller long lorsque la moyenne mobile à court terme tombe en dessous de la moyenne mobile à long terme d'un certain pourcentage, et de fermer la position lorsque la moyenne mobile à court terme dépasse la moyenne mobile à long terme. La stratégie calcule d'abord une moyenne mobile à court et à long terme, puis génère des signaux de trading basés sur la relation entre les deux moyennes mobiles.

La logique de la stratégie

La stratégie repose principalement sur deux moyennes mobiles, une à court terme et une à long terme. Le paramètre de moyenne mobile à court terme est smallMAPeriod, et le paramètre de moyenne mobile à long terme est bigMAPeriod. La stratégie calcule d'abord ces deux moyennes mobiles, puis compare la relation de taille entre elles.

Lorsque la moyenne mobile à court terme tombe d'en haut et dépasse un certain pourcentage (défini par le paramètre percentBelowToBuy) de la moyenne mobile à long terme, un signal d'achat est généré pour aller long. Lorsque la moyenne mobile à court terme augmente et dépasse la moyenne mobile à long terme, un signal de vente est généré pour fermer la position.

Lorsque la moyenne mobile à court terme est inférieure à la moyenne mobile à long terme dans une certaine mesure, cela signifie que l'actif peut être sous-évalué et devrait avoir une chance de revenir à la moyenne.

Analyse des avantages

La stratégie de réversion moyenne des mâchoires présente les avantages suivants:

  1. La logique est simple et facile à comprendre et à mettre en œuvre
  2. Capture les points tournants des tendances à court et à long terme pour un jugement précis des tendances du marché
  3. Des paramètres flexibles permettant d'obtenir plus de signaux de négociation en ajustant les périodes moyennes mobiles et le pourcentage de concession
  4. Processus de backtesting simple adapté à la simulation et à l'optimisation quantitatives des transactions

La stratégie peut obtenir de bons résultats grâce à une simple optimisation des paramètres. En ajustant les paramètres de moyenne mobile et de pourcentage de concession, le backtesting peut être effectué sur différents actifs du marché comme les actions, le forex et les crypto-monnaies pour détecter les combinaisons optimales de paramètres.

Analyse des risques

La stratégie de réversion des mâchoires comporte aussi des risques:

  1. Moins de signaux incapables de négocier fréquemment
  2. Prédisposé à l'absence de situations de renversement des prix
  3. Des paramètres incorrects peuvent entraîner une négociation trop fréquente, des coûts de négociation plus élevés et des pertes par glissement

Les méthodes suivantes peuvent être utilisées pour atténuer les risques:

  1. Ajuster les paramètres de manière appropriée pour un nombre adéquat de signaux de négociation
  2. Adopter la méthode d'entrée de rupture pour éviter les fausses ruptures
  3. Optimiser les combinaisons de paramètres en sélectionnant les périodes moyennes mobiles et les pourcentages de concession

Directions d'optimisation

La stratégie de réversion moyenne des mâchoires peut être optimisée à partir des aspects suivants:

  1. Testez différentes données de prix telles que le prix de clôture, le prix le plus élevé, le prix le plus bas, le prix typique comme source de signal de stratégie
  2. Essayez différents types de moyennes mobiles comme exponentielle, pondérée, moyennes mobiles Hull etc
  3. Ajouter des conditions de filtrage pour éviter des transactions inutiles sur les marchés non tendance
  4. Incorporer des indicateurs de volume pour éviter les fausses ruptures avec une hausse des prix mais une dynamique insuffisante
  5. Utiliser l'apprentissage automatique ou des algorithmes génétiques pour une optimisation automatisée des paramètres

Conclusion

La stratégie de réversion moyenne de Jaws capture les opportunités de réversion moyenne après que les prix à court terme se sont écartés des tendances à long terme en comparant les moyennes mobiles à court et à long terme. La stratégie a une logique simple qui est facile à comprendre et à mettre en œuvre.

/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=4
//
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
// @author Sunil Halai
//
// This very simple strategy is an implementation of PJ Sutherlands' Jaws Mean reversion algorithm. It simply buys when a small moving average period (e.g. 2) is below
// a longer moving average period (e.g. 5) by a certain percentage, and closes when the small period average crosses over the longer moving average. 
// 
// If you are going to use this, you may wish to apply this to a range of investment assets, as the amount signals is low. Alternatively you may wish to tweak the settings to provide more
// signals.


strategy("Jaws Mean Reversion [Strategy]", overlay = true)

//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)


//Strategy calculation
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA =  sma(source, bigMAPeriod) 
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]

if(crossunder(smallMA, buyMA))
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if(crossover(smallMA, bigMA))
    strategy.close("BUY")
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