Estratégia de reversão média

SMA DEV MA
Data de criação: 2024-06-17 14:57:59 última modificação: 2024-06-17 14:57:59
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Estratégia de reversão média

Visão geral

A estratégia baseia-se no princípio da regressão da média, usando situações em que o preço se desvia da média móvel para tomar decisões de negociação. Quando o preço se desvia para cima, ele faz um curto, quando o preço se desvia para baixo, ele faz mais, e quando o preço retorna para a média móvel, ele é zero. O núcleo da estratégia é a suposição de que o preço sempre retornará ao nível da média.

Princípio da estratégia

  1. Calcule a média móvel simples (SMA) de um período especificado (default 20) como o nível médio do preço.
  2. Calcule a diferença padrão do preço (DEV) e, com isso, construa uma trajetória ascendente e descendente. A trajetória ascendente é o SMA mais o múltiplo da diferença padrão (default 1.5) e a trajetória descendente é o SMA menos o múltiplo da diferença padrão.
  3. Fazer pouco quando o preço sobe para cima e mais quando o preço desce para baixo
  4. Quando o preço de over é mais barato quando atravessa a SMA para baixo, o preço de over é mais barato quando atravessa a SMA para cima.
  5. Marque na tabela as médias móveis, os traços superiores e inferiores e os sinais de compra e venda.

Análise de vantagens

  1. A estratégia de retorno ao valor médio baseia-se no princípio estatístico de que o preço sempre retorna ao valor médio, com uma certa probabilidade de lucro no longo prazo.
  2. A configuração de trajetos ascendentes e descendentes fornece pontos de entrada e saída claros, facilitando a execução e o gerenciamento.
  3. A lógica da estratégia é simples, clara, fácil de entender e de implementar.
  4. Aplica-se a variedades e ciclos com características de regressão ao valor médio.

Análise de Riscos

  1. Quando a tendência do mercado muda, o preço pode se desviar da média por um longo período sem retornar, o que faz com que a estratégia falhe.
  2. A configuração inadequada do múltiplo de diferença padrão pode levar a uma frequência de negociação muito alta ou muito baixa, afetando os lucros.
  3. Em situações extremas, os preços podem fluctuar muito e a trajetória ascendente e descendente pode perder o seu efeito.
  4. A estratégia pode não ser lucrativa se a variedade ou o ciclo não estiverem caracterizados pela regressão à média.

Direção de otimização

  1. Teste de otimização de períodos e múltiplos de diferença padrão do SMA para encontrar o melhor parâmetro.
  2. Introduzir indicadores para avaliar a tendência e evitar a negociação contracorrente quando a tendência é clara.
  3. Adicionando os indicadores de volatilidade, como o ATR, além do desvio padrão, construindo uma trajetória dinâmica.
  4. Os custos de transação, tais como pontos de deslizamento e taxas, são considerados para controlar a veracidade do feedback.
  5. Adição de módulos de controle de vento, como o Stop Loss Stop, gerenciamento de posição, etc.

Resumir

A estratégia de regressão de valor médio é uma estratégia de negociação quantitativa baseada em princípios estatísticos para tomar decisões de negociação por meio da construção de um preço de valor médio para cima ou para baixo. A lógica da estratégia é simples, a execução é clara, mas é preciso prestar atenção à seleção da variedade e à otimização dos parâmetros. Na aplicação prática, também é necessário considerar fatores como tendências, custos de negociação e controle de risco para melhorar a robustez e a lucratividade da estratégia.

Código-fonte da estratégia
/*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")