Estrategia de reversión de media móvil


Fecha de creación: 2024-02-27 17:51:43 Última modificación: 2024-02-27 17:51:43
Copiar: 0 Número de Visitas: 601
1
Seguir
1617
Seguidores

Estrategia de reversión de media móvil

Descripción general

La estrategia de respuesta a la media móvil es una estrategia de negociación de tendencias muy simple. Su idea central es hacer más cuando la media móvil a corto plazo es inferior a una cierta porcentaje de la media móvil a largo plazo, y cerrar una posición cuando la media móvil a corto plazo atraviesa la media móvil a largo plazo. La estrategia primero calcula una media móvil a corto plazo y una a largo plazo, y luego genera una señal de negociación según la relación entre las dos medias móviles.

Principio de estrategia

La estrategia se basa principalmente en dos medias móviles, una media móvil a corto plazo y otra a largo plazo. El parámetro de la media móvil a corto plazo es smallMAPeriod y el parámetro de la media móvil a largo plazo es bigMAPeriod. La estrategia primero calcula las dos medias móviles y luego compara la relación de tamaño de las dos medias móviles.

Cuando el promedio móvil corto cae desde arriba hacia abajo por debajo de un determinado porcentaje del promedio móvil largo (establecido por el parámetro %BelowToBuy), se genera una señal de compra y se hace una entrada adicional. Cuando el promedio móvil corto sube posteriormente y vuelve a subir atravesando el promedio móvil largo, se genera una señal de venta y se elimina la posición.

La estrategia captura la oportunidad de una media de retorno entre las medias móviles de corto plazo y las medias móviles de largo plazo. Cuando las medias móviles de corto plazo están por debajo de las medias móviles de largo plazo, indica que el activo puede estar infravalorado y debe tener la oportunidad de regresar a la media.

Análisis de las ventajas

Las estrategias de media móvil tienen las siguientes ventajas:

  1. La idea es simple, fácil de entender y de implementar.
  2. Captura los puntos de inflexión de las tendencias a corto y largo plazo y determina con precisión el movimiento del mercado
  3. La configuración de los parámetros es flexible y permite obtener más señales de negociación ajustando el ciclo de la media móvil y el porcentaje de concesión
  4. El proceso de retroalimentación es sencillo y adecuado para la optimización de simulaciones de transacciones cuantitativas

La estrategia de optimización de parámetros sencillos puede obtener buenos resultados. Al ajustar los parámetros de promedio móvil y el porcentaje de concesiones, se puede hacer una prueba de retroalimentación de diferentes activos de mercado, como acciones, divisas y criptomonedas, para seleccionar la mejor combinación de parámetros.

Análisis de riesgos

La estrategia de respuesta media móvil también tiene algunos riesgos:

  1. Las señales son pocas y no se puede operar con frecuencia.
  2. Es probable que se pierda la reversión del precio
  3. Los parámetros incorrectos pueden causar costos de transacción más altos y pérdidas de puntos de deslizamiento por el comercio demasiado frecuente.

El riesgo puede reducirse de la siguiente manera:

  1. Ajuste los parámetros adecuadamente para que la señal de negociación sea adecuada
  2. El uso de brechas de salida y de entrada para evitar falsas brechas
  3. Optimización de la combinación de parámetros, seleccionando el ciclo de la media móvil y el porcentaje de concesión

Dirección de optimización

Las estrategias de respuesta promedio móvil se pueden optimizar en los siguientes aspectos:

  1. Prueba diferentes datos de precios, como cierre, máximo, mínimo y precio típico, como fuente de señales estratégicas
  2. Prueba diferentes tipos de promedios móviles, como promedios móviles exponenciales, promedios móviles linealmente ponderados, promedios móviles de Hull, etc.
  3. Aumentar las condiciones de filtración para evitar transacciones innecesarias en mercados no tendenciales
  4. La combinación de indicadores de volumen de transacciones para evitar brechas falsas que aumentan los precios pero no alcanzan la capacidad
  5. Parámetros de optimización automática con aprendizaje automático o algoritmos genéticos

Resumir

La estrategia de respuesta de las medias móviles se basa en la comparación de la relación entre dos medias móviles a corto y largo plazo para capturar las oportunidades de retorno después de que los precios a corto plazo se desvíen de la tendencia a largo plazo. La estrategia es simple, fácil de entender y implementar, y se obtiene un mejor efecto a través de la optimización de los parámetros.

Código Fuente de la Estrategia
/*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")