Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược đảo ngược trung bình

Chiến lược đảo ngược trung bình

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-06-17 14:57:59
Tags:SMADEVMA

img

Tổng quan

Chiến lược này dựa trên nguyên tắc đảo ngược trung bình, sử dụng độ lệch của giá từ trung bình động để đưa ra quyết định giao dịch. Nó đi ngắn khi giá lệch trên dải trên và đi dài khi nó lệch dưới dải dưới. Vị trí được đóng khi giá quay trở lại mức trung bình động. Giả định cốt lõi của chiến lược này là giá sẽ luôn quay trở lại mức trung bình.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán đường trung bình di chuyển đơn giản (SMA) của một khoảng thời gian nhất định (bên mặc định 20) như mức giá trung bình.
  2. Tính toán độ lệch chuẩn (DEV) của giá và sử dụng nó để xây dựng các dải trên và dưới. Dải trên là SMA cộng với số nhân (bên mặc định 1.5) của độ lệch chuẩn, và dải dưới là SMA trừ số nhân của độ lệch chuẩn.
  3. Đi ngắn khi giá phá vỡ trên dải trên, và đi dài khi nó phá vỡ dưới dải dưới.
  4. Đóng vị trí dài khi giá vượt qua dưới SMA và đóng vị trí ngắn khi giá vượt qua trên SMA.
  5. Chọn dấu trung bình động, dải trên, dải dưới và tín hiệu mua / bán trên biểu đồ.

Phân tích lợi thế

  1. Chiến lược đảo ngược trung bình dựa trên nguyên tắc thống kê rằng giá luôn quay trở lại mức trung bình, có một xác suất lợi nhuận nhất định trong thời gian dài.
  2. Việc thiết lập các dải trên và dưới cung cấp các điểm vào và ra rõ ràng, thuận tiện cho việc thực hiện và quản lý.
  3. Logic chiến lược đơn giản và rõ ràng, dễ hiểu và thực hiện.
  4. Nó phù hợp với các thiết bị và khung thời gian có đặc điểm đảo ngược trung bình rõ ràng.

Phân tích rủi ro

  1. Khi xu hướng thị trường thay đổi, giá có thể lệch khỏi mức trung bình trong một thời gian dài mà không đảo ngược, khiến chiến lược thất bại.
  2. Việc thiết lập không chính xác số lần lệch chuẩn có thể dẫn đến tần suất giao dịch quá cao hoặc quá thấp, ảnh hưởng đến lợi nhuận.
  3. Trong điều kiện thị trường cực đoan, biến động giá có thể rất dữ dội và các dải trên và dưới có thể mất hiệu quả.
  4. Nếu công cụ hoặc khung thời gian không có đặc điểm đảo ngược trung bình, chiến lược có thể không có lợi nhuận.

Hướng dẫn tối ưu hóa

  1. Thực hiện các thử nghiệm tối ưu hóa trên thời gian SMA và số lần lệch chuẩn để tìm các thông số tốt nhất.
  2. Thiết lập các chỉ số đánh giá xu hướng để tránh giao dịch ngược xu hướng khi xu hướng rõ ràng.
  3. Thêm các chỉ số biến động như ATR ngoài độ lệch chuẩn để xây dựng các băng tần động.
  4. Xem xét chi phí giao dịch như trượt và hoa hồng để kiểm soát tính xác thực của backtesting.
  5. Thêm các mô-đun kiểm soát rủi ro, chẳng hạn như dừng lỗ, lấy lợi nhuận và quản lý vị trí.

Tóm lại

Chiến lược đảo ngược trung bình là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên các nguyên tắc thống kê, đưa ra các quyết định giao dịch bằng cách xây dựng các dải trên và dưới xung quanh giá trung bình. Chiến lược có logic đơn giản và thực hiện rõ ràng, nhưng nên chú ý đến việc lựa chọn các công cụ và tối ưu hóa các thông số. Trong ứng dụng thực tế, các yếu tố như xu hướng, chi phí giao dịch và kiểm soát rủi ro cũng cần được xem xét để cải thiện độ mạnh mẽ và lợi nhuận của chiến lược. Nói chung, chiến lược đảo ngược trung bình là một phương pháp phổ biến và xứng đáng được nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực giao dịch định lượng.

/*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")
Có liên quan
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu