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Estratégia de negociação de reversão da média móvel bidirecional

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-15 12:15:14
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Resumo

A Estratégia de Negociação de Reversão de Média Móvel Bidirecional é uma estratégia de negociação quantitativa construída sobre a teoria da reversão da média de preços.

Estratégia lógica

A ideia central desta estratégia é a reversão da média de preços, o que sugere que os preços tendem a flutuar em torno de um valor médio e têm uma maior chance de reverter quando se desviam muito da média. Especificamente, esta estratégia estabelece três grupos de médias móveis: médias móveis de entrada, médias móveis de saída e médias móveis de stop-loss.

A partir da perspectiva lógica do código, existem duas médias móveis de entrada - longa e curta - compostas de médias móveis rápidas e lentas, respectivamente. O desvio entre elas e o preço determina o tamanho da posição. Além disso, a média móvel de saída é uma média móvel separada que sinaliza quando fechar as posições.

Análise das vantagens

As principais vantagens da estratégia de reversão da média móvel bidirecional incluem:

Captação de inversões de preços, adequadas para mercados de intervalo
Controle dos riscos através de perdas de parada
Parâmetros altamente personalizáveis para adaptabilidade
Fácil de entender, conveniente para otimização de parâmetros

Esta estratégia funciona bem com instrumentos de baixa volatilidade que têm flutuações de preços relativamente pequenas, especialmente quando entram em ciclos de intervalo. Pode efetivamente capturar oportunidades de reversões temporárias de preços. Enquanto isso, as medidas de controle de risco são bastante abrangentes, limitando as perdas dentro de intervalos razoáveis, mesmo que os preços não retornem.

Análise de riscos

Há também alguns riscos associados a esta estratégia:

A corrida atrás de tendências é um risco, pois novas posições consecutivas podem conduzir à liquidação durante fortes movimentos de tendências.
Risco de flutuações excessivas de preços.
Risco de otimização de parâmetros: configurações inadequadas de parâmetros podem levar a um baixo desempenho significativo.

Algumas formas de mitigar os riscos acima incluem:

Limitar as novas entradas para evitar o excesso de negociação
Reduzir o tamanho das posições para limitar os riscos de liquidação
Otimização de parâmetros como períodos de média móvel e multiplicadores de linha de saída

Orientações de otimização

Há também muito espaço para otimizar ainda mais esta estratégia:

Adicionar lógica de entrada adicional para evitar a perseguição de tendências
Incorporar o dimensionamento adaptativo das posições face à volatilidade
Experimento com diferentes tipos de médias móveis
Aprendizagem automática para otimização automatizada de parâmetros
Incorporar paradas de atraso para uma gestão de risco mais dinâmica

Conclusão

A estratégia bidirecional de reversão de média móvel visa lucrar com reversões de preços após desvios significativos de seus níveis de média móvel. Com medidas adequadas de controle de risco, ele pode alcançar lucros consistentes através do ajuste de parâmetros. Enquanto riscos como perseguir tendências e volatilidade excessiva ainda existem, eles podem ser abordados através da melhoria da lógica de entrada, redução dos tamanhos de posição e muito mais. Esta estratégia fácil de entender merece mais pesquisa e otimização por parte dos traders quantitativos.

/*backtest
start: 2023-12-15 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title = "hamster-bot MRS 2", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100, default_qty_value = 30, pyramiding = 1, commission_value = 0.1, backtest_fill_limits_assumption = 1)
info_options = "Options"

on_close = input(false, title = "Entry on close", inline=info_options, group=info_options)
OFFS = input.int(0, minval = 0, maxval = 1, title = "| Offset View", inline=info_options, group=info_options)
trade_offset = input.int(0, minval = 0, maxval = 1, title = "Trade", inline=info_options, group=info_options)
use_kalman_filter = input.bool(false, title="Use Kalman filter", group=info_options)

//MA Opening
info_opening = "MA Opening Long"
maopeningtyp_l = input.string("SMA", title="Type", options=["SMA", "EMA", "TEMA", "DEMA", "ZLEMA", "WMA", "Hma", "Thma", "Ehma", "H", "L", "DMA"], title = "", inline=info_opening, group=info_opening)
maopeningsrc_l = input.source(ohlc4, title = "", inline=info_opening, group=info_opening)
maopeninglen_l = input.int(3, minval = 1, title = "", inline=info_opening, group=info_opening)
long1on    = input(true, title = "", inline = "long1")
long1shift = input.float(0.96, step = 0.005, title = "Long", inline = "long1")
long1lot   = input.int(10, minval = 0, maxval = 10000, step = 10, title = "Lot 1", inline = "long1")

info_opening_s = "MA Opening Short"
maopeningtyp_s = input.string("SMA", title="Type", options=["SMA", "EMA", "TEMA", "DEMA", "ZLEMA", "WMA", "Hma", "Thma", "Ehma", "H", "L", "DMA"], title = "", inline=info_opening_s, group=info_opening_s)
maopeningsrc_s = input.source(ohlc4, title = "", inline=info_opening_s, group=info_opening_s)
maopeninglen_s = input.int(3, minval = 1, title = "", inline=info_opening_s, group=info_opening_s)
short1on    = input(true, title = "", inline = "short1")
short1shift = input.float(1.04, step = 0.005, title = "short", inline = "short1")
short1lot   = input.int(10, minval = 0, maxval = 10000, step = 10, title = "Lot 1", inline = "short1")


//MA Closing
info_closing = "MA Closing"
maclosingtyp = input.string("SMA", title="Type", options=["SMA", "EMA", "TEMA", "DEMA", "ZLEMA", "WMA", "Hma", "Thma", "Ehma", "H", "L", "DMA"], title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosingsrc = input.source(ohlc4, title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosinglen = input.int(3, minval = 1, maxval = 200, title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosingmul = input.float(1, step = 0.005, title = "mul", inline=info_closing, group=info_closing)

startTime = input(timestamp("01 Jan 2010 00:00 +0000"), "Start date", inline = "period")
finalTime = input(timestamp("31 Dec 2030 23:59 +0000"), "Final date", inline = "period")

HMA(_src, _length) =>  ta.wma(2 * ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
EHMA(_src, _length) =>  ta.ema(2 * ta.ema(_src, _length / 2) - ta.ema(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
THMA(_src, _length) =>  ta.wma(ta.wma(_src,_length / 3) * 3 - ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), _length)
tema(sec, length)=>
    tema1= ta.ema(sec, length)
    tema2= ta.ema(tema1, length)
    tema3= ta.ema(tema2, length)
    tema_r = 3*tema1-3*tema2+tema3
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))
ATR_func(_src, _len)=>
    atrLow = low - ta.atr(_len)
    trailAtrLow = atrLow
    trailAtrLow := na(trailAtrLow[1]) ? trailAtrLow : atrLow >= trailAtrLow[1] ? atrLow : trailAtrLow[1]
    supportHit = _src <= trailAtrLow
    trailAtrLow := supportHit ? atrLow : trailAtrLow
    trailAtrLow
f_dema(src, len)=>
    EMA1 = ta.ema(src, len)
    EMA2 = ta.ema(EMA1, len)
    DEMA = (2*EMA1)-EMA2
f_zlema(src, period) =>
    lag = math.round((period - 1) / 2)
    ema_data = src + (src - src[lag])
    zl= ta.ema(ema_data, period)
f_kalman_filter(src) =>
    float value1= na
    float value2 = na
    value1 := 0.2 * (src - src[1]) + 0.8 * nz(value1[1])
    value2 := 0.1 * (ta.tr) + 0.8 * nz(value2[1])
    lambda = math.abs(value1 / value2)
    alpha = (-math.pow(lambda, 2) + math.sqrt(math.pow(lambda, 4) + 16 * math.pow(lambda, 2)))/8
    value3 = float(na)
    value3 := alpha * src + (1 - alpha) * nz(value3[1])
//SWITCH
ma_func(modeSwitch, src, len, use_k_f=true) =>
      modeSwitch == "SMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.sma(src, len))  : ta.sma(src, len) :
      modeSwitch == "RMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.rma(src, len))  : ta.rma(src, len) :
      modeSwitch == "EMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.ema(src, len))  : ta.ema(src, len) :
      modeSwitch == "TEMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(tema(src, len))    : tema(src, len):
      modeSwitch == "DEMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(f_dema(src, len))  : f_dema(src, len):
      modeSwitch == "ZLEMA" ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(f_zlema(src, len)) : f_zlema(src, len):
      modeSwitch == "WMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.wma(src, len))  : ta.wma(src, len):
      modeSwitch == "VWMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.vwma(src, len)) : ta.vwma(src, len):
      modeSwitch == "Hma"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(HMA(src, len))     : HMA(src, len):
      modeSwitch == "Ehma"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(EHMA(src, len))    : EHMA(src, len):
      modeSwitch == "Thma"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(THMA(src, len/2))  : THMA(src, len/2):
      modeSwitch == "ATR"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ATR_func(src, len)): ATR_func(src, len) :
      modeSwitch == "L"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.lowest(len)): ta.lowest(len) :
      modeSwitch == "H"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.highest(len)): ta.highest(len) :
      modeSwitch == "DMA"   ? donchian(len) : na

//Var
sum = 0.0
maopening_l = 0.0
maopening_s = 0.0
maclosing = 0.0
pos = strategy.position_size
p = 0.0
p := pos == 0 ? (strategy.equity / 100) / close : p[1]
truetime = true
loss = 0.0
maxloss = 0.0
equity = 0.0

//MA Opening
maopening_l := ma_func(maopeningtyp_l, maopeningsrc_l, maopeninglen_l)
maopening_s := ma_func(maopeningtyp_s, maopeningsrc_s, maopeninglen_s)

//MA Closing
maclosing := ma_func(maclosingtyp, maclosingsrc, maclosinglen) * maclosingmul

long1 = long1on == false ? 0 : long1shift == 0 ? 0 : long1lot == 0 ? 0 : maopening_l == 0 ? 0 : maopening_l * long1shift
short1 = short1on == false ? 0 : short1shift == 0 ? 0 : short1lot == 0 ? 0 : maopening_s == 0 ? 0 : maopening_s * short1shift
//Colors
long1col = long1 == 0 ? na : color.green
short1col = short1 == 0 ? na : color.red
//Lines
// plot(maopening_l, offset = OFFS, color = color.new(color.green, 50))
// plot(maopening_s, offset = OFFS, color = color.new(color.red, 50))
plot(maclosing, offset = OFFS, color = color.fuchsia)
long1line = long1 == 0 ? close : long1
short1line = short1 == 0 ? close : short1
plot(long1line, offset = OFFS, color = long1col)
plot(short1line, offset = OFFS, color = short1col)

//Lots
lotlong1 = p * long1lot
lotshort1 = p * short1lot

//Entry
if truetime
    //Long
    sum := 0
    strategy.entry("L", strategy.long, lotlong1, limit = on_close ? na : long1, when = long1 > 0 and pos <= sum and (on_close ? close <= long1[trade_offset] : true))
    sum := lotlong1

    //Short
    sum := 0
    pos := -1 * pos
    strategy.entry("S", strategy.short, lotshort1, limit = on_close ? na : short1, when = short1 > 0 and pos <= sum and (on_close ? close >= short1[trade_offset] : true))
    sum := lotshort1

strategy.exit("Exit", na, limit = maclosing)
if time > finalTime
    strategy.close_all()

Mais.