Strategi pembalikan rata-rata berbasis ATR
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini menggunakan metode pengujian hipotesis untuk menentukan apakah ATR menyimpang dari nilai rata-rata, dikombinasikan dengan prediksi pergerakan harga, untuk mewujudkan strategi perdagangan yang sesuai dengan nilai rata-rata yang didasarkan pada ATR. Ketika ATR terjadi pada deviasi yang signifikan, menunjukkan bahwa pasar mungkin mengalami fluktuasi yang tidak normal.
Prinsip Strategi
Pengujian hipotesis
Dua sampel t tes dilakukan pada siklus ATR cepat (parameteratr_fast) dan siklus ATR lambat (parameteratr_slow). Asumsi tes hipotesis nol H0 adalah nilai rata-rata dua sampel tidak ada perbedaan yang signifikan.
Jika tes statistik lebih tinggi dari nilai threshold (yang ditentukan oleh parameter reliability_factor), maka asumsi awal ditolak, yaitu bahwa ATR cepat telah jelas menyimpang dari ATR lambat.
Perkiraan pergerakan harga
Perhitungan rata-rata bergerak dari yield logarithm sebagai ekspektasi drift (parameter drift) .
Jika tingkat perpindahan meningkat, maka ini adalah tren bullish.
Masuk dan keluar
Jika ada perbedaan yang signifikan dalam ATR dan tren yang positif, lakukan lebih banyak entri.
Selanjutnya, perhitungan ATR digunakan untuk terus-menerus menyesuaikan Stop Loss Line. Stop Loss Line dikeluarkan ketika harga turun di bawah Stop Loss Line.
Analisis Keunggulan
Dengan menggunakan tes hipotesis, ATR dapat dinilai secara abnormal dengan parameter yang disesuaikan.
Dengan adanya prediksi tren harga, kita bisa menghindari kesalahan trading hanya karena ATR yang menyimpang.
Mengatur Stop Loss secara terus menerus untuk mengurangi risiko kerugian.
Analisis risiko
Jika harga turun drastis, tidak ada yang bisa menghentikan kerugian.
Ada kesalahan dalam penilaian tren dan mungkin membeli di titik tertinggi.
Parameter yang salah akan membuat Anda melewatkan waktu transaksi yang benar atau menambahkan transaksi yang tidak perlu.
Saran untuk Optimasi
Anda dapat mempertimbangkan untuk menambahkan indikator lain untuk melakukan verifikasi multi-faktor, untuk menghindari kesalahan perdagangan dari satu indikator.
Kombinasi parameter ATR yang berbeda dapat diuji untuk menemukan parameter yang lebih stabil.
Peningkatan penilaian terhadap penembusan harga kunci, menghindari pembelian penembusan palsu.
Meringkaskan
Strategi ini secara keseluruhan ide yang jelas, menggunakan hipotesis tes penilaian hipotesis yang tidak biasa berfluktuasi ide yang diinginkan. Namun, ATR deviasi tidak dapat sepenuhnya menilai tren, perlu meningkatkan penilaian berdasarkan meningkatkan akurasi. Aturan stop loss yang handal, tetapi tidak dapat mengatasi terjun ke tebing. Masa depan dapat dari kondisi masuk, pilihan parameter, stop loss pengoptimalan dan lain-lain.
/*backtest
start: 2022-10-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © DojiEmoji
//@version=5
strategy("Mean Reversion (ATR) Strategy v2 [KL] ", overlay=true, pyramiding=1)
var string ENUM_LONG = "Long"
var string GROUP_TEST = "Hypothesis testing"
var string GROUP_TSL = "Stop loss"
var string GROUP_TREND = "Trend prediction"
backtest_timeframe_start = input(defval=timestamp("01 Apr 2000 13:30 +0000"), title="Backtest Start Time")
within_timeframe = true
// TSL: calculate the stop loss price. {
ATR_TSL = ta.atr(input(14, title="Length of ATR for trailing stop loss", group=GROUP_TSL)) * input(2.0, title="ATR Multiplier for trailing stop loss", group=GROUP_TSL)
TSL_source = low
TSL_line_color = color.green
TSL_transp = 100
var stop_loss_price = float(0)
if strategy.position_size == 0 or not within_timeframe
TSL_line_color := color.black
stop_loss_price := TSL_source - ATR_TSL
else if strategy.position_size > 0
stop_loss_price := math.max(stop_loss_price, TSL_source - ATR_TSL)
TSL_transp := 0
plot(stop_loss_price, color=color.new(TSL_line_color, TSL_transp))
// } end of "TSL" block
// Entry variables {
// ATR diversion test via Hypothesis testing (2-tailed):
// H0 : atr_fast equals atr_slow
// Ha : reject H0 if z_stat is above critical value, say reliability factor of 1.96 for a 95% confidence interval
len_fast = input(14,title="Length of ATR (fast) for diversion test", group=GROUP_TEST)
atr_fast = ta.atr(len_fast)
std_error = ta.stdev(ta.tr, len_fast) / math.pow(len_fast, 0.5) // Standard Error (SE) = std / sq root(sample size)
atr_slow = ta.atr(input(28,title="Length of ATR (slow) for diversion test", group=GROUP_TEST))
test_stat = (atr_fast - atr_slow) / std_error
reject_H0 = math.abs(test_stat) > input.float(1.645,title="Reliability factor", tooltip="Strategy uses 2-tailed test; Confidence Interval = Point Estimate (avg ATR) +/- Reliability Factor x Standard Error; i.e use 1.645 for a 90% confidence interval", group=GROUP_TEST)
// main entry signal, subject to confirmation(s), gets passed onto the next bar
var _signal_diverted_ATR = false
if not _signal_diverted_ATR
_signal_diverted_ATR := reject_H0
// confirmation: trend prediction; based on expected lognormal returns
_prcntge_chng = math.log(close / close[1])
// Expected return (drift) = average percentage change + half variance over the lookback period
len_drift = input(14, title="Length of drift", group=GROUP_TREND)
_drift = ta.sma(_prcntge_chng, len_drift) - math.pow(ta.stdev(_prcntge_chng, len_drift), 2) * 0.5
_signal_uptrend = _drift > _drift[1]
entry_signal_all = _signal_diverted_ATR and _signal_uptrend // main signal + confirmations
// } end of "Entry variables" block
// MAIN {
// Update the stop limit if strategy holds a position
if strategy.position_size > 0 and ta.change(stop_loss_price)
strategy.exit(ENUM_LONG, comment="sl", stop=stop_loss_price)
// Entry
if within_timeframe and entry_signal_all
strategy.entry(ENUM_LONG, strategy.long, comment=strategy.position_size > 0 ? "adding" : "initial")
// Alerts
_atr = ta.atr(14)
alert_helper(msg) =>
prefix = "[" + syminfo.root + "] "
suffix = "(P=" + str.tostring(close, "#.##") + "; atr=" + str.tostring(_atr, "#.##") + ")"
alert(str.tostring(prefix) + str.tostring(msg) + str.tostring(suffix), alert.freq_once_per_bar)
if strategy.position_size > 0 and ta.change(strategy.position_size)
if strategy.position_size > strategy.position_size[1]
alert_helper("BUY")
else if strategy.position_size < strategy.position_size[1]
alert_helper("SELL")
// Clean up - set the variables back to default values once no longer in use
if strategy.position_size == 0
stop_loss_price := float(0)
if ta.change(strategy.position_size)
_signal_diverted_ATR := false
// } end of MAIN block