A estratégia de reversão de média de mandíbulas é uma estratégia de negociação de tendência muito simples. Sua ideia central é ir longo quando a média móvel de curto prazo cai abaixo da média móvel de longo prazo por uma certa porcentagem e fechar a posição quando a média móvel de curto prazo cruza acima da média móvel de longo prazo. A estratégia primeiro calcula uma média móvel de curto e longo prazo e, em seguida, gera sinais de negociação com base na relação entre as duas médias móveis.
A estratégia baseia-se principalmente em duas médias móveis, uma de curto prazo e uma de longo prazo. O parâmetro da média móvel de curto prazo é smallMAPeriod, e o parâmetro da média móvel de longo prazo é bigMAPeriod. A estratégia primeiro calcula essas duas médias móveis e, em seguida, compara a relação de tamanho entre elas.
Quando a média móvel de curto prazo cai de cima e quebra uma certa porcentagem (definida pelo parâmetro percentBelowToBuy) da média móvel de longo prazo, um sinal de compra é gerado para ir longo.
A estratégia captura oportunidades de reversão médias entre as médias móveis de curto e longo prazo. Quando a média móvel de curto prazo está abaixo da média móvel de longo prazo até certo ponto, isso significa que o ativo pode estar subvalorizado e deve ter uma chance de retornar à média, de modo que ir longo pode obter um lucro de rebote.
A estratégia de reversão média das mandíbulas tem as seguintes vantagens:
A estratégia pode alcançar bons resultados por meio de otimização de parâmetros simples. Ajustando a média móvel e os parâmetros de porcentagem de concessão, o backtesting pode ser realizado em diferentes ativos de mercado como ações, forex e criptomoedas para selecionar as combinações ótimas de parâmetros.
A estratégia de reversão do Jaws também tem alguns riscos:
Os seguintes métodos podem ser utilizados para mitigar os riscos:
A estratégia de reversão média da mandíbula pode ser otimizada a partir dos seguintes aspectos:
A estratégia de reversão média Jaws captura as oportunidades de reversão média após os preços de curto prazo se desviarem das tendências de longo prazo, comparando médias móveis de curto e longo prazo. A estratégia tem uma lógica simples que é fácil de entender e implementar. Através da otimização de parâmetros, pode alcançar bons resultados.
/*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")