В процессе загрузки ресурсов... загрузка...
  1. Площадь
  2. Стратегия средней реверсии

Стратегия средней реверсии

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-06-17 14:57:59
Тэги:SMADEVМ.А.

img

Обзор

Эта стратегия основана на принципе среднего реверсии, используя отклонение цен от скользящей средней для принятия торговых решений. Она становится короткой, когда цена отклоняется выше верхней полосы, и длинной, когда она отклоняется ниже нижней полосы. Позиция закрывается, когда цена возвращается обратно к скользящей средней. Основное предположение этой стратегии заключается в том, что цены всегда вернутся к среднему уровню.

Принципы стратегии

  1. Вычислять простую скользящую среднюю (SMA) за определенный период (по умолчанию 20) как средний уровень цены.
  2. Вычислить стандартное отклонение (DEV) цен и использовать его для построения верхней и нижней полос. Верхняя полоса - SMA плюс кратное (по умолчанию 1.5) стандартного отклонения, а нижняя полоса - SMA минус кратное стандартного отклонения.
  3. Идите коротко, когда цена переходит верхнюю полосу, и долго, когда она переходит ниже нижней полосы.
  4. Закрыть длинную позицию, когда цена пересекает SMA, и закрыть короткую позицию, когда цена пересекает SMA.
  5. Отметьте скользящую среднюю, верхнюю полосу, нижнюю полосу и сигналы покупки/продажи на графике.

Анализ преимуществ

  1. Стратегия реверсии среднего показателя основана на статистическом принципе, согласно которому цены всегда возвращаются к среднему показателю, который имеет определенную вероятность прибыльности в долгосрочной перспективе.
  2. Установка верхней и нижней полос обеспечивает четкие точки входа и выхода, что удобно для выполнения и управления.
  3. Логика стратегии проста и понятна, легко понять и реализовать.
  4. Он подходит для приборов и временных рамок, которые демонстрируют явные характеристики среднего отклонения.

Анализ рисков

  1. Когда рыночная тенденция меняется, цены могут отклоняться от среднего в течение длительного времени, не возвращаясь, в результате чего стратегия терпит неудачу.
  2. Неправильное установление кратного стандартного отклонения может привести к слишком высокой или слишком низкой частоте торговли, что повлияет на доходность.
  3. В экстремальных рыночных условиях колебания цен могут быть резкими, и верхние и нижние диапазоны могут потерять свою эффективность.
  4. Если инструмент или временные рамки не имеют характеристик реверсии среднего значения, стратегия может быть нерентабельной.

Руководство по оптимизации

  1. Проводить тесты оптимизации на период SMA и кратное стандартного отклонения для поиска наилучших параметров.
  2. Внедрять индикаторы оценки тренда, чтобы избежать торговли с противоположной тенденцией, когда тенденция ясна.
  3. Добавить индикаторы волатильности, такие как ATR, в дополнение к стандартному отклонению для построения динамических полос.
  4. Рассмотрим торговые издержки, такие как скольжение и комиссии, чтобы контролировать подлинность обратного тестирования.
  5. Добавьте модули управления рисками, такие как стоп-лосс, берущий прибыль и управление позициями.

Резюме

Средняя стратегия реверсии - это количественная стратегия торговли, основанная на статистических принципах, которая принимает торговые решения путем построения верхней и нижней полос вокруг средней цены. Стратегия имеет простую логику и четкое исполнение, но внимание следует уделить выбору инструментов и оптимизации параметров. В практическом применении также необходимо учитывать такие факторы, как тренд, стоимость торговли и контроль рисков, чтобы повысить надежность и рентабельность стратегии.

/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Mean Regression Strategy", overlay=true)

// Define the lookback period for the moving average
length = input.int(20, title="Moving Average Length")
mult = input.float(1.5, title="Standard Deviation Multiplier")

// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)

// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + dev
lower_band = ma - dev

// Plot the moving average and bands
plot(ma, color=color.blue, linewidth=2, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, linewidth=2, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, linewidth=2, title="Lower Band")

// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, lower_band)
short_condition = ta.crossunder(close, upper_band)

// Exit conditions
exit_long_condition = ta.crossunder(close, ma)
exit_short_condition = ta.crossover(close, ma)

// Strategy orders
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exit_long_condition)
    strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
    strategy.close("Short")

// Plot signals on the chart
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal")
Связанные
Больше

2019 FMZ - Все права защищены.