Источник стратегического мышления

Недавно в сообществе количественного трейдинга я увидел интересную «Стратегию статистического арбитража волатильности». Хотя она и называется арбитражной стратегией, после тщательного изучения я обнаружил, что основная идея этой стратегии на самом деле больше похожа на контр-торговлю, и некоторые называют её «стратегией ловли игл».

Основная мысль автора проста:Когда рынок падает, а волатильность чрезмерно возрастает, это часто приводит к паническим продажам. В это время открытие длинной позиции против тренда может принести хорошую прибыль.Эта идея звучит разумно. В конце концов, мы часто видим, как рынок после сильной паники технический отскок.

В учебных целях я решил написать стратегию, основанную на этой идее, чтобы проверить её. Хотя она может немного отличаться от доработанной стратегии автора, я считаю, что изучение классических идей путём ручного воспроизведения — само по себе очень ценный процесс.

Стратегический принцип

Основная логика очень проста.

Основная логика этой стратегии на самом деле очень проста и может быть изложена в нескольких предложениях:

1. Найти падающий рынок：Цена должна быть ниже скользящей средней, чтобы подтвердить, что она падает.
2. Всплеск эквиволатильности：Судя по индикатору ATR, текущая волатильность значительно выше среднего уровня.
3. Открывайте длинную позицию против тренда：Открывайте длинную позицию, если выполнены вышеуказанные условия, делая ставку на отскок.
4. Своевременный выход: Либо запускать, когда волатильность вернется к норме, либо установить защиту стоп-лосс

Почему это может сработать?

С точки зрения поведенческих финансов эта стратегия отражает экстремальное состояние рыночных настроений. Когда снижение цен сопровождается высокой волатильностью, это часто означает:

• Инвесторы паникуют и, возможно, продают нерационально
• Чрезмерная реакция цен из-за крупных заказов или срочных новостей
• Естественный коррекционный спрос после перепроданности технического индикатора

Конечно, это всего лишь теоретическое предположение, и реальный эффект еще требует подтверждения данными.

Процесс написания платформы FMZ

Причины выбора платформы FMZ

Я уже использовал несколько количественных платформ. Поддержка Pine Script от FMZ лучше, и ее можно напрямую подключить к нескольким биржам, что удобно для бэктестинга и реальной торговли.

Мысли в процессе написания

1. Запутанность настройки параметров

Какова оптимальная настройка цикла ATR? Что такое множественные пороговые значения? Стандартного ответа для этих параметров нет, и найти относительно подходящие значения можно только путём повторных тестов. В итоге я выбрал:

• Период ATR: 14 (классическая настройка)
• Множественный порог ATR: 2,0 (ни слишком чувствительный, ни слишком нечувствительный)
• Период скользящей средней: 20 (оценка краткосрочного тренда)

2. Важность контроля рисков

Самый большой риск торговли против тренда — это «покупка на дне на полпути к вершине горы». Поэтому я добавил несколько уровней защиты:

• Единичный риск контролируется на уровне 2%
• Максимальная общая позиция не превышает 10%
• Разрешается увеличивать позиции партиями (стратегия пирамиды), но есть ограничение на количество раз.
• Установите стоп-лосс и тейк-профит защиту

3. Конструкция выходного механизма

Это ключевая часть стратегии. Я разработал три выхода:

• Выход из регрессии ATR: Запускать, когда волатильность возвращается к нормальному уровню (основной сигнал выхода)
• Традиционный стоп-профит и стоп-лосс: Фиксированная процентная защита (нижняя граница контроля риска)
• Режим смешивания: Оба метода включены одновременно

Некоторые детали реализации кода

// 核心判断逻辑
atr = ta.atr(atr_period)
atr_ma = ta.sma(atr, mean_period)
price_ma = ta.sma(close, mean_period)

// 开仓条件：下跌 + 高波动
high_volatility = atr > atr_ma * atr_multiplier
price_decline = close < price_ma
long_condition = price_decline and high_volatility

Этот код — ядро ​​стратегии, логика очень простая, ничего сложного. А именно:

Шаг 1: Рассчитайте основные показатели

• atr = ta.atr(atr_period)：Рассчитать текущее значение ATR, этот индикатор отражает диапазон колебания цены.
• atr_ma = ta.sma(atr, mean_period): Рассчитывает скользящее среднее значение ATR, представляющее «нормальный» уровень волатильности.
• price_ma = ta.sma(close, mean_period): Рассчитайте скользящую среднюю цены, чтобы определить направление тренда.

Шаг 2: Определите условия срабатывания триггера

• high_volatility = atr > atr_ma * atr_multiplier：Текущая волатильность аномально высока? Если текущий ATR превышает среднее значение ATR в 2 раза (значение по умолчанию), это считается «аномальной волатильностью».
• price_decline = close < price_ma：Цена падает? Если текущая цена ниже скользящей средней, она считается падающей
• long_condition = price_decline and high_volatility：Два условия выполняются одновременно, чтобы открыть больше

Воплощение основных идей Эти строки кода отражают основную идею стратегии: мы не идем против тренда все время, а ждем момента, когда «цены падают, но волатильность внезапно взлетает». Этот момент часто означает, что происходят внезапные события или паника, и цены могут слишком остро отреагировать, предоставляя нам возможности для торговли против тренда.

Результаты бэктестинга

Настройка тестовой среды

• Временной диапазон: 5 июня 2024 г. — 5 июня 2025 г. (данные за один год, без учета кредитного плеча)
• Временные циклы：5-минутная K-линия
• Тестовые сорта：ETH, XRP и другие криптовалютные контракты
• Количество открытых позиций: Пирамидирование установлено на 5, по 2 лота каждый раз, до 10 лотов

Фактические результаты теста

Результаты бэктестинга XRP:

• Относительно больше возможностей для открытия позиций (малые валюты имеют характер больших колебаний)
• Стратегия принесла несколько хороших отскоков
• Общая производительность оправдала ожидания

Результаты бэктестинга ETH:

• Возможностей для открытия позиций относительно немного (основные монеты относительно стабильны)
• Однако плата за обработку высока, что оказывает определенное влияние на доход.
• Соответствует ожиданиям

Некоторые наблюдения и мысли

1. Для основных и относительно стабильных сортов возможностей для открытия позиций меньше.Такие основные валюты, как ETH, редко соответствуют требованиям.

2. У меньших валют больше возможностей. Такие валюты, как XRP, имеют более высокую волатильность и чаще вызывают определенные условия.

3. Более подходящим является 5-минутный цикл.Более короткие периоды производят слишком много шума, более длинные периоды реагируют слишком медленно.

4. Плата за обработку — это расходы, которые нельзя игнорировать.Комиссия за обработку существенно повлияет на конечную прибыль, особенно при высокочастотной торговле.

Заключительные мысли

Чему я научился

Воспроизведение этой стратегии научило меня нескольким важным вещам:

1. Простая логика часто более эффективна. Основная логика этой стратегии очень проста, но она действительно может использовать некоторые возможности в определенных рыночных условиях. Сложность не означает эффективность, и иногда простые и прямые методы более практичны.

2. Оптимизация параметров — это техническая задача. Одна и та же логика, но разные настройки параметров могут привести к совершенно разным результатам. Это требует множества тестов и глубокого понимания рынка.

3. Контроль рисков всегда на первом месте Торговля против тренда изначально высокорискована, и необходимы строгие меры контроля риска. Управление рисками нельзя игнорировать только из-за успеха.

Ограничения стратегии

Благодаря этой практике я также увидел некоторые ограничения этой стратегии:

1. Сильная зависимость от рыночной конъюнктуры: Вы можете столкнуться с постоянными потерями на одностороннем медвежьем рынке
2. Высокая чувствительность параметров: Параметры необходимо корректировать в соответствии с различными сортами и рыночной средой.
3. Не панацея.：Эффективен только при определенных рыночных условиях и должен сочетаться с другими стратегиями.

Последующие направления улучшения

Если мы хотим продолжить оптимизацию этой стратегии, я думаю, мы можем начать с нескольких направлений:

1. Повышение суждения о рыночной среде: Сократите позиции или приостановите торговлю во время явного медвежьего тренда
2. Изменение динамических параметров：Автоматически корректировать порог ATR в соответствии с характеристиками волатильности рынка
3. Многовариантное сочетание：Распределение рисков и повышение стабильности стратегии
4. Улучшенный механизм выхода：Объединение большего количества технических индикаторов для оптимизации времени выхода

Благодарности и резюме

Я очень благодарен автору оригинальной статьи за то, что он поделился своими идеями, что дало мне прекрасную возможность для обучения. Хотя моя реализация может быть грубой и есть расхождения с доработанной стратегией автора оригинальной статьи, этот процесс ручного воспроизведения позволил мне глубже понять стратегию возврата к среднему.

Вот как изучается количественная торговля. Начните с имитации, думайте на практике и развивайтесь через неудачи.Идеальной стратегии не существует, есть лишь процесс постепенного приближения к рыночной истине посредством постоянного обучения и совершенствования.

Друзьям, которые также изучают количественную торговлю, мой совет:

• Читайте больше отличных стратегических идей по обмену
• Воспроизведите это сами, не оставайтесь на теоретическом уровне.
• Строго осуществлять контроль рисков
• Сохраняйте обучающий и скептический настрой

Надеюсь, это исследование будет полезно всем. Рынок постоянно меняется, и наше обучение всегда в пути.

Источник стратегии:[Статистический арбитраж спреда волатильности], принцип раскрыт, процент выигрышей чрезвычайно высок! Преимущества поразительны!

---

Эта статья предназначена только для обучения и общения и не является инвестиционным советом. Количественная торговля рискованна, и вам следует быть осторожными при выходе на рынок.

/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-06-24 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","tradesMode":"1"}]
args: [["v_input_float_4",0.5],["v_input_float_5",1.5],["RunMode",1,358374]]
*/

//@version=5
strategy(title="逆势短线均值回归策略", overlay=false, pyramiding=5)

// ===== INPUT PARAMETERS =====
// 风险管理参数
risk_per_trade = input.float(2.0, title="单次交易风险 (%)", minval=0.1, maxval=10.0, step=0.1)
max_position_size = input.float(10.0, title="最大仓位大小 (%)", minval=1.0, maxval=50.0, step=1.0)

// ATR和波动率参数
atr_period = input.int(14, title="ATR周期", minval=5, maxval=50)
atr_multiplier = input.float(2.0, title="ATR倍数阈值", minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1)
mean_period = input.int(20, title="均值回归周期", minval=5, maxval=100)

// 止盈止损参数
use_stop_loss = input.bool(true, title="使用止损")
stop_loss_pct = input.float(3.0, title="止损百分比 (%)", minval=0.5, maxval=10.0, step=0.1)
use_take_profit = input.bool(true, title="使用止盈")
take_profit_pct = input.float(6.0, title="止盈百分比 (%)", minval=1.0, maxval=20.0, step=0.1)

// ATR回归平仓参数
use_atr_exit = input.bool(true, title="使用ATR回归平仓")
atr_exit_threshold = input.float(1.0, title="ATR退出阈值", minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1)

// ===== CALCULATIONS =====
// ATR计算
atr = ta.atr(atr_period)
atr_ma = ta.sma(atr, mean_period)

// 价格均线
price_ma = ta.sma(close, mean_period)

// 波动率判断
high_volatility = atr > atr_ma * atr_multiplier

// 下跌判断
price_decline = close < price_ma

// 价格距离均线的偏离度
price_deviation = math.abs(close - price_ma) / price_ma

// ===== ENTRY CONDITIONS =====
// 开多条件：下跌行情 + 高波动率
long_condition = price_decline and high_volatility and strategy.position_size < max_position_size

// ===== EXIT CONDITIONS =====
// ATR回归均值退出条件
atr_mean_reversion = atr <= atr_ma * atr_exit_threshold

// 止损止盈条件
long_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_pct / 100)
long_take_profit = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_pct / 100)

// ===== STRATEGY EXECUTION =====
// 开多仓
if long_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=risk_per_trade, comment="逆势开多")

// 平仓条件
if strategy.position_size > 0
    // ATR回归平仓
    if use_atr_exit and atr_mean_reversion
        strategy.close("Long", comment="ATR回归平仓")
    
    // 止损
    if use_stop_loss and close <= long_stop_loss
        strategy.close("Long", comment="止损平仓")
    
    // 止盈
    if use_take_profit and close >= long_take_profit
        strategy.close("Long", comment="止盈平仓")

// ===== PLOTTING =====
// 绘制均线
plot(price_ma, color=color.blue, linewidth=2, title="价格均线", overlay=true)

// 绘制ATR
plotchar(high_volatility, "高波动", "▲", location.belowbar, color=color.red, size=size.small)

// 绘制开仓信号
plotshape(long_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.normal, title="开多信号")

// 绘制止盈止损线
if strategy.position_size > 0
    plot(long_stop_loss, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=1, title="止损线")
    plot(long_take_profit, color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=1, title="止盈线")

// ATR指标显示
plot(atr, color=color.purple, title="ATR")
plot(atr_ma, color=color.orange, title="ATR均线")

// ===== ALERTS =====
// 开仓提醒
if long_condition
    alert("逆势开多信号触发", alert.freq_once_per_bar)

// 平仓提醒
if strategy.position_size > 0 and atr_mean_reversion
    alert("ATR回归，建议平仓", alert.freq_once_per_bar)