Estratégia de negociação de reversão de momentum com três desvios padrão

SMA STD MA SD
Data de criação: 2024-06-21 14:44:54 última modificação: 2024-06-21 14:44:54
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Estratégia de negociação de reversão de momentum com três desvios padrão

Visão geral

A estratégia de negociação de inversão de três padrões de variação é uma estratégia de negociação quantitativa baseada em princípios estatísticos. A estratégia aproveita a característica de oscilação dos preços em torno da média para determinar a faixa de variação anormal dos preços através do cálculo do desvio padrão e realiza negociações retrógradas quando os preços atingem o desvio extremo.

Princípio da estratégia

O princípio central da estratégia é usar a média móvel (MA) e a diferença padrão (SD) para construir a fronteira superior e inferior das flutuações de preços. Os passos específicos são os seguintes:

  1. Calcule uma média móvel simples (SMA) de um período especificado (default 20)
  2. Calcule a diferença padrão de preços para o mesmo período.
  3. A diferença padrão é multiplicada por 3 (um múltiplo ajustável) e adicionada e subtraída para a média móvel, formando a borda superior e inferior.
  4. Quando o preço ultrapassa o limite inferior, é considerado um oversell, gerando um sinal de compra.
  5. Quando o preço ultrapassa o limite superior, é considerado um overbought, gerando um sinal de venda.

Este método assume que os preços na maioria das vezes oscilam perto da média, e que há uma grande probabilidade de regressão à média quando os preços se afastam da média em 3 padrões de diferença.

Vantagens estratégicas

  1. Base estatística: A estratégia baseia-se em princípios estatísticos sólidos, com suporte teórico, que utilizam diferenças padrão para quantificar a extensão anormal das flutuações de preços.

  2. Adaptabilidade: A estratégia é capaz de se adaptar às características de flutuação em diferentes condições de mercado, através do cálculo dinâmico de médias móveis e de diferenciação padrão.

  3. Operação de contra-balanço: entrar no mercado quando o sentimento chega ao extremo, ajuda a capturar a oportunidade de uma reversão de preço, com maior potencial de lucro.

  4. Alta flexibilidade: os parâmetros da estratégia (como o ciclo MA, o múltiplo da diferença padrão) podem ser ajustados de forma otimizada para diferentes tipos de negociação e prazos de tempo.

  5. A estratégia mostra claramente os sinais de compra e venda e os intervalos de flutuação dos preços no gráfico, facilitando a compreensão intuitiva do estado do mercado.

Risco estratégico

  1. Risco de falsa ruptura: Em mercados altamente voláteis, os preços podem frequentemente romper as fronteiras sem formar uma verdadeira reversão, resultando em negociações frequentes e potenciais perdas.

  2. Mercado de tendência fraco: Em mercados de tendência forte, os preços podem operar fora dos limites por um longo período, e a estratégia pode perder grandes tendências ou frequentes operações de retorno.

  3. Sensibilidade de parâmetros: o desempenho da estratégia depende fortemente da escolha de médias móveis e múltiplos de desvios padrão. A configuração inadequada dos parâmetros pode causar uma queda significativa no desempenho.

  4. Pontos de deslizamento e custos de transação: em pequenos períodos de tempo, as transações frequentes podem enfrentar pontos de deslizamento e custos de transação mais elevados, erodindo os lucros.

  5. Risco de eventos de cisne negro: os preços podem ser muito acima do normal em momentos de notícias importantes ou de fortes flutuações no mercado, resultando em grandes perdas.

Direção de otimização da estratégia

  1. Introdução de filtros de tendência: Combinado com indicadores de tendência de longo prazo (como a média móvel de períodos mais longos), execute a negociação apenas na direção da tendência, para reduzir a operação de contracorrente.

  2. Ajuste dinâmico do múltiplo do desvio padrão: ajuste automático do desvio padrão de acordo com a volatilidade do mercado, aumentando a sensibilidade em períodos de baixa volatilidade e aumentando a barreira em períodos de alta volatilidade.

  3. Aumentar os indicadores de confirmação: em combinação com outros indicadores técnicos (como RSI ou MACD) como confirmação auxiliar, aumentando a confiabilidade do sinal de entrada.

  4. Implementar o gerenciamento parcial de posições: implementar entradas e saídas em lotes de acordo com a intensidade do sinal ou o grau de desvio do preço, otimizar o gerenciamento de risco.

  5. Adição de stop loss e stop loss móvel: estabeleça uma posição de stop loss razoável e use stop loss móvel quando você ganha, protegendo o lucro já ganho.

  6. Optimizar a escolha do ciclo de tempo: Selecionar um determinado período de tempo que melhor se adapte à estratégia, testando o desempenho em diferentes períodos de tempo.

  7. Considerar os fatores de volatilidade: ajustar os parâmetros da estratégia ou suspender a negociação em um ambiente de baixa volatilidade para se adaptar a diferentes condições de mercado.

Resumir

A estratégia de negociação de inversão de três variáveis padrão é uma estratégia de negociação quantitativa baseada em princípios estatísticos que busca oportunidades de negociação capturando os desvios extremos dos preços. A estratégia possui vantagens significativas em termos de base teórica, adaptabilidade e flexibilidade, especialmente para mercados altamente voláteis e negociações de curto prazo. No entanto, os usuários precisam estar atentos aos riscos potenciais, como falsas rupturas, desempenho do mercado de tendências e sensibilidade de parâmetros.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-06-15 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MikEy Scali 3 STD Dev Buy/Sell Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length", minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(3.0, title="Standard Deviation Multiplier", step=0.1)

// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(src, length)
std_dev = ta.stdev(src, length)

// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + (std_dev * mult)
lower_band = ma - (std_dev * mult)

// Buy and Sell conditions
// Buy when the price is below the lower band (3 std devs below MA)
buyCondition = ta.crossover(src, lower_band)
// Sell when the price is above the upper band (3 std devs above MA)
sellCondition = ta.crossunder(src, upper_band)

// Plot the buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sellCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Execute buy and sell orders based on the conditions
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")

// Plot the moving average and the bands
plot(ma, color=color.blue, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Band (3 STD)")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Band (3 STD)")

// Optional: Plot the source
plot(src, color=color.gray, title="Source")

// Add labels for clarity
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.green, 90) : na, offset=-1, title="Buy Signal Background")
bgcolor(sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na, offset=-1, title="Sell Signal Background")