ChaoZhang
개요
평균 회귀 단계적 포지션 개시 전략은 HedgerLabs가 설계한 고급 양적 거래 전략 스크립트이며, 금융 시장의 평균 회귀 기술에 초점을 맞추고 있다. 이 전략은 체계화된 방법을 선호하고 가격의 상대적인 이동 평균에 기반한 단계적 포지션 개시 방식을 강조하는 거래자를 겨냥한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심은 간단한 이동 평균 (SMA) 이다. 모든 입출장 거래는 이동 평균을 중심으로 이루어진다. 거래자는 MA 길이를 사용자 정의하여 다른 거래 스타일과 시간 범위에 적용 할 수 있습니다.
이 전략의 특징은 점진적인 포지션 개시 메커니즘에 있다. 가격이 이동 평균에서 이탈한 것이 일정 비율을 초과할 때 이 전략은 첫 번째 포지션을 시작한다. 그 후, 가격이 이동 평균에서 이탈하는 정도가 계속 커질수록 이 전략은 거래자가 정의하는 방식으로 점진적으로 포지션을 증가시킨다. 이 방법은 시장의 변동성이 커질 때 더 높은 수익을 얻을 수 있다.
이 전략은 또한 지위를 지능적으로 관리한다. 가격이 이동 평균보다 낮을 때 더 많이 하고, 가격이 이동 평균보다 높을 때 공백을 하고, 다양한 시장 조건에 적응한다. 평소 지점은 가격이 이동 평균을 만질 때 잠재적인 역전점을 잡기 위해 설정되어 최적의 폐쇄 지위를 달성한다.
활성화calc_on_every_tick이 전략은 시장의 상황을 지속적으로 평가하고 적절한 시기에 대응할 수 있습니다.
우위 분석
평균 회귀 점진적 상장 전략은 다음과 같은 장점이 있다:
- 체계화되어 있어 주관적인 오작동의 위험을 줄일 수 있습니다.
- 점진적으로 포지션을 개시하면 시장의 큰 변동이 있을 때 더 높은 수익을 얻을 수 있다.
- 다양한 품종에 맞게 MA 주기와 같은 사용자 정의 파라미터
- 포지션 관리 메커니즘은 지능적이며, 과도한 공백을 자동으로 조정할 수 있다.
- 출구 선택이 합리적이고, 반전을 포착하고 포지션을 닫는 데 도움이 됩니다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 기술적인 지표에 의존하는 것은 잘못된 신호의 위험입니다.
- 시장의 흐름을 파악할 수 없고, 덫에 걸리기 쉽다.
- MA 파라미터를 잘못 설정하면 빈번한 정지 손실이 발생할 수 있습니다.
- 포지션 개설은 포지션 위험을 증가시킵니다.
이러한 위험을 적절히 최적화된 출구, 더 나은 추세 판단, 또는 적절히 축소된 포지션 개척률으로 완화할 수 있다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
- 트렌드 제거 조건을 추가하여 역동적인 포지션을 피하십시오.
- 변동률 지표와 결합하여 포지션 개시 마인드를 최적화
- 이동 손실을 최적화하여 수익을 고정합니다.
- 다른 종류의 이동 평균을 시도해보세요.
- 필터를 추가하여 무효 신호를 줄이십시오.
요약하다
평균 회귀 점진적 포지션 개시 전략은 평균 회귀 거래 기술에 초점을 맞추고, 체계화된 점진적 포지션 개시 관리 포지션을 채택하고, 사용자 정의 가능한 매개 변수가 다른 거래 품종에 적용됩니다. 이 전략은 변동 시장에서 잘 작동하며, 단선 연산에 관심이있는 양적 거래자에게 적합합니다.
/*backtest
start: 2023-12-29 00:00:00
end: 2024-01-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Mean Reversion with Incremental Entry by HedgerLabs", overlay=true, calc_on_every_tick=true)
// Input for adjustable settings
maLength = input.int(30, title="MA Length", minval=1)
initialPercent = input.float(5, title="Initial Percent for First Order", minval=0.01, step=0.01)
percentStep = input.float(1, title="Percent Step for Additional Orders", minval=0.01, step=0.01)
// Calculating Moving Average
ma = ta.sma(close, maLength)
// Plotting the Moving Average
plot(ma, "Moving Average", color=color.blue)
var float lastBuyPrice = na
var float lastSellPrice = na
// Function to calculate absolute price percentage difference
pricePercentDiff(price1, price2) =>
diff = math.abs(price1 - price2) / price2 * 100
diff
// Initial Entry Condition Check Function
initialEntryCondition(price, ma, initialPercent) =>
pricePercentDiff(price, ma) >= initialPercent
// Enhanced Entry Logic for Buy and Sell
if (low < ma)
if (na(lastBuyPrice))
if (initialEntryCondition(low, ma, initialPercent))
strategy.entry("Buy", strategy.long)
lastBuyPrice := low
else
if (low < lastBuyPrice and pricePercentDiff(low, lastBuyPrice) >= percentStep)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
lastBuyPrice := low
if (high > ma)
if (na(lastSellPrice))
if (initialEntryCondition(high, ma, initialPercent))
strategy.entry("Sell", strategy.short)
lastSellPrice := high
else
if (high > lastSellPrice and pricePercentDiff(high, lastSellPrice) >= percentStep)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
lastSellPrice := high
// Exit Conditions - Close position if price touches the MA
if (close >= ma and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Buy")
lastBuyPrice := na
if (close <= ma and strategy.position_size < 0)
strategy.close("Sell")
lastSellPrice := na
// Reset last order price when position is closed
if (strategy.position_size == 0)
lastBuyPrice := na
lastSellPrice := na