移動平均回帰戦略
ChaoZhang
概要
移動平均均等返済戦略は,非常に単純なトレンド取引戦略である.その核心思想は,短期移動平均が長期移動平均より一定パーセント低いときに多めにすることであり,短期移動平均の上に長期移動平均を横断すると平衡することである.この戦略は,まず,短期移動平均と長期移動平均を計算し,それから,二つの移動平均の関係に基づいて取引信号を生成する.
戦略原則
この戦略は,主に2つの移動平均,短期移動平均と長期移動平均に依存している.短期移動平均のパラメータはsmallMAPeriodであり,長期移動平均のパラメータはbigMAPeriodである.この戦略は,まずこの2つの移動平均を計算し,それから2つの移動平均の大きさの関係を比較する.
短期移動平均が上方から下方へ落ちて長期移動平均の一定パーセント (%BelowToBuyパラメータによって設定される) になったとき,買入シグナルを生じ,多額入札を行う.短期移動平均が次々と上昇し,長期移動平均を再び突破すると,売出シグナルを生じ,平仓する.
この戦略は,短期移動平均と長期移動平均の間の平均値返還の機会を捉えます.短期移動平均が長期移動平均より一定程度低い場合,資産が過小評価されている可能性を示し,平均値に戻る機会があり,それ以上は反発利益を得ることができます.
優位分析
移動平均平均返済策には以下の利点があります.
- シンプルで理解し,実行できる
- 短期・長期のトレンドの転換点を捉え,市場動向を正確に判断する
- パラメータ設定の柔軟性により,移動平均周期と譲歩率を調整することで,より多くの取引シグナルを得ることができます.
- 測定プロセスはシンプルで,量的な取引の模擬最適化に適しています.
この戦略はシンプルなパラメータを最適化することで良い結果が得られます.移動平均パラメータと譲歩パーセントパラメータを調整することで,株式,外貨,暗号通貨などの異なる市場資産を反テストして,最適なパラメータの組み合わせを出できます.
リスク分析
移動平均の平均返済策にはいくつかのリスクがあります.
- 信号が少ないので頻繁に取引できない.
- 価格の逆転を逃す可能性が高い
- 不適切なパラメータにより,取引コストと滑り点の損失が高くなり,取引が頻繁になる可能性があります.
リスクは以下の方法で軽減できます.
- 適切なパラメータを調整し,取引信号を適量にする
- 突破口からの脱出と突破口からの入口の方法を採用し,偽突破口を避ける.
- パラメータの組み合わせを最適化し,移動平均周期と譲歩率を選択します.
最適化の方向
移動平均の平均返答策は,以下のいくつかの点で最適化できます.
- 策略信号源として,閉盘価格,最高価格,最低価格,典型価格などの異なる価格データをテストする.
- 指数移動平均,線形加重移動平均,ハル移動平均などの移動平均を試す
- フィルタリング条件を高め,トレンドの無い市場での不必要な取引を避ける
- 取引量指数と相まって,価格上昇を回避する偽のブレイク
- 機械学習または遺伝的アルゴリズムによる自動最適化パラメータ
要約する
移動平均線均等応答戦略は,短期と長期の2つの移動平均線の関係を比較して,短期価格が長期の傾向から逸脱した後に戻ってくる機会を捉える.この戦略の構想はシンプルで,容易に理解し,実行し,パラメータ最適化により優れた効果を得ることができる.しかし,取引信号が少ない,価格転換を容易に見逃すなどのリスクもあります.戦略の利益を最大化するために,パラメータとフィルター条件のテストと最適化が必要です.
/*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")