Sumber dimuat naik... memuat...

Strategi Dagangan Pembalikan Purata Lanjutan: Sistem Penembusan Julat Dinamik Berdasarkan Penyimpangan Standard

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-07-29 17:16:43
Tag:SMA

img

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan strategi perdagangan lanjutan berdasarkan prinsip pembalikan purata. Strategi ini menggunakan Purata Bergerak Sederhana (SMA) dan Penyimpangan Standard (SD) untuk membina julat perdagangan dinamik, bertujuan untuk menangkap peluang pembalikan yang berpotensi dengan mengenal pasti penyimpangan yang melampau dari purata. Idea terasnya adalah bahawa apabila harga menyimpang dengan ketara dari purata sejarah mereka, terdapat kemungkinan tinggi mereka akan kembali ke purata. Melalui peraturan kemasukan dan keluar yang dirancang dengan teliti, strategi ini bertujuan untuk mengeksploitasi sifat statistik pasaran ini untuk menjana keuntungan perdagangan yang berpotensi.

Prinsip Strategi

Prinsip operasi strategi ini adalah seperti berikut:

  1. Mengira purata bergerak mudah (SMA) dalam tempoh tertentu (default 30 tempoh) sebagai penunjuk kecenderungan pusat harga.

  2. Mengira perbezaan standard (SD) harga penutupan dalam tempoh yang sama untuk mengukur turun naik harga.

  3. Memperluas 2 penyimpangan standard di atas dan di bawah SMA untuk membentuk Band Atas dan Band Bawah.

  4. Logik perdagangan:

    • Masukkan kedudukan panjang apabila harga penutupan menyentuh atau jatuh di bawah Band Bawah. Ini menunjukkan bahawa harga telah menyimpang dari purata ke tahap yang melampau dan mempunyai kebarangkalian tinggi untuk meningkat.
    • Masukkan kedudukan pendek apabila harga penutupan menyentuh atau memecahkan di atas Band Atas. Ini menunjukkan bahawa harga telah menyimpang dari purata ke tahap yang melampau dan mempunyai kemungkinan tinggi untuk jatuh.
  5. Logik keluar:

    • Tutup kedudukan panjang apabila harga penutupan melintasi di atas SMA. Ini menunjukkan bahawa harga telah kembali ke tahap purata.
    • Penutupan kedudukan pendek apabila harga penutupan melintasi di bawah SMA. Ini juga menunjukkan bahawa harga telah kembali ke tahap purata.
  6. Strategi ini memetakan SMA, Upper Band, dan Lower Band pada carta untuk perwakilan visual julat dagangan dan peluang dagangan yang berpotensi.

Kelebihan Strategi

  1. Dasar Teoritis yang kukuh: Kembali rata-rata adalah fenomena pasaran yang diiktiraf secara meluas, dan strategi ini dengan bijak mengeksploitasi sifat statistik ini.

  2. Kebolehsesuaian yang kuat: Dengan menggunakan penyimpangan standard untuk membina julat dagangan, strategi dapat menyesuaikan sensitiviti secara automatik berdasarkan perubahan turun naik pasaran.

  3. Pengurusan Risiko yang Munasabah: Strategi ini hanya memasuki perdagangan apabila harga mencapai tahap yang melampau secara statistik, yang hingga tahap tertentu mengurangkan kemungkinan isyarat palsu.

  4. Visualisasi yang baik: Strategi dengan jelas menandakan julat perdagangan dan garis purata pada carta, yang membolehkan peniaga secara intuitif memahami keadaan pasaran dan peluang perdagangan yang berpotensi.

  5. Parameter Fleksibel: Strategi ini membolehkan pengguna menyesuaikan tempoh SMA dan pengganda penyimpangan standard, memberikan kesesuaian untuk pasaran dan gaya perdagangan yang berbeza.

  6. Logik yang mudah dan jelas: Walaupun asas teori strategi agak canggih, logika pelaksanaannya yang sebenarnya sangat jelas, yang bermanfaat bagi peniaga untuk memahami dan melaksanakan.

Risiko Strategi

  1. Risiko pasaran trend: Dalam pasaran yang mempunyai trend yang kuat, harga boleh terus menerus menembusi julat dagangan tanpa kembali ke purata, yang membawa kepada perdagangan yang kalah berturut-turut.

  2. Risiko Overtrading: Di pasaran yang sangat tidak menentu, harga sering boleh menyentuh jalur atas dan bawah, mencetuskan terlalu banyak isyarat perdagangan dan meningkatkan kos transaksi.

  3. Risiko pecah palsu: Harga mungkin untuk sementara waktu menembusi julat perdagangan dan kemudian dengan cepat kembali, berpotensi membawa kepada perdagangan yang tidak perlu.

  4. Sensitiviti Parameter: Prestasi strategi mungkin sangat sensitif terhadap parameter seperti tempoh SMA dan pengganda penyimpangan standard. Tetapan parameter yang tidak betul boleh menyebabkan strategi gagal.

  5. Risiko Lag: Kedua-dua SMA dan penyimpangan standard adalah penunjuk yang tertinggal, yang mungkin tidak menangkap titik perubahan pasaran pada masa yang tepat dalam pasaran yang berubah dengan cepat.

  6. Risiko Kejadian Black Swan: Kejadian besar tiba-tiba boleh menyebabkan turun naik harga yang dramatik jauh di luar julat statistik biasa, menjadikan strategi tidak berkesan dan berpotensi menyebabkan kerugian yang ketara.

Arahan Pengoptimuman Strategi

  1. Memperkenalkan Penapis Trend: Pertimbangkan untuk menambah penunjuk trend jangka panjang (seperti purata bergerak jangka panjang) untuk hanya membuka kedudukan dalam arah yang konsisten dengan trend utama, mengurangkan perdagangan yang bertentangan dengan trend.

  2. Pengganda Penyimpangan Standard Sesuai secara Dinamis: Pengganda penyimpangan standard boleh diselaraskan secara dinamik berdasarkan keadaan turun naik pasaran, menyempitkan julat dagangan dalam tempoh turun naik yang rendah dan memperluaskannya dalam tempoh turun naik yang tinggi.

  3. Tambah Pengesahan Volume: Masukkan penunjuk jumlah untuk mengesahkan isyarat kemasukan hanya apabila jumlahnya meningkat secara tidak normal, mengurangkan risiko pecah palsu.

  4. Mengoptimumkan Strategi Keluar: Pertimbangkan untuk menggunakan hentian penghantaran atau hentian dinamik berdasarkan ATR (Rentang Benar Purata) dan bukannya hanya keluar apabila harga kembali ke purata, untuk kawalan risiko dan kunci keuntungan yang lebih baik.

  5. Tambah Penapis Masa: Tetapkan masa tahan minimum untuk mengelakkan perdagangan yang kerap disebabkan oleh turun naik harga yang cepat berhampiran sempadan julat perdagangan.

  6. Pertimbangkan Jangka Masa Berbilang: Hitung SMA dan penyimpangan standard pada jangka masa yang lebih lama untuk menapis isyarat perdagangan jangka pendek dan meningkatkan kestabilan strategi.

  7. Menggabungkan Algoritma Pembelajaran Mesin: Gunakan teknik pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan parameter strategi secara dinamik atau meramalkan sama ada harga benar-benar akan berbalik selepas menyentuh sempadan julat perdagangan.

Kesimpulan

Sistem penembusan julat dinamik ini berdasarkan penyimpangan piawai adalah strategi pembalikan purata yang pintar yang menggunakan prinsip statistik. Ia membina julat perdagangan adaptif menggunakan purata bergerak mudah dan penyimpangan piawai, menangkap peluang pembalikan berpotensi apabila harga mencapai ekstrem statistik. Kekuatan strategi terletak pada asas teori yang kukuh, kemampuan beradaptasi yang baik, dan visualisasi intuitif. Walau bagaimanapun, ia juga menghadapi cabaran seperti risiko pasaran trend, risiko overtrading, dan sensitiviti parameter.

Kekuatan dan keuntungan strategi ini dapat ditingkatkan lagi melalui langkah-langkah pengoptimuman seperti memperkenalkan penapis trend, menyesuaikan parameter secara dinamik, dan menambah pengesahan jumlah. Pada masa yang sama, peniaga perlu mengenali sepenuhnya keterbatasannya ketika menggunakan strategi ini, menggabungkan pengalaman pasaran dan prinsip pengurusan risiko untuk penerapan yang berhati-hati.

Secara keseluruhan, strategi ini menyediakan rangka kerja yang kukuh untuk perdagangan pembalikan purata dengan potensi yang signifikan untuk aplikasi dan pengoptimuman. Ia boleh digunakan bukan sahaja sebagai sistem perdagangan bebas tetapi juga digabungkan dengan alat analisis teknikal atau analisis asas lain untuk membina strategi perdagangan yang lebih komprehensif dan berkuasa.


/*backtest
start: 2024-06-01 00:00:00
end: 2024-06-30 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Simple Mean Reversion Strategy [nn1]", overlay=true)

// Input parameters
length = input.int(30, "SMA Length", minval=1)
std_dev_threshold = input.float(2, "Standard Deviation Threshold", minval=0.1, step=0.1)

// Calculate SMA and Standard Deviation
sma = ta.sma(close, length)
std_dev = ta.stdev(close, length)

// Calculate upper and lower bands
upper_band = sma + std_dev * std_dev_threshold
lower_band = sma - std_dev * std_dev_threshold

// Plot SMA and bands
plot(sma, "SMA", color.blue)
plot(upper_band, "Upper Band", color.red)
plot(lower_band, "Lower Band", color.green)

// Trading logic
if (close <= lower_band)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
else if (close >= upper_band)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit logic
if (ta.crossover(close, sma))
    strategy.close("Long")
if (ta.crossunder(close, sma))
    strategy.close("Short")


Berkaitan

Lebih lanjut