Стратегия торговли с возвратом скользящей средней
ChaoZhang
Обзор
Стратегия реверсивной торговли - это стратегия торговли, основанная на степени отклонения цены от средней линии. Эта стратегия использует характеристики краткосрочного отклонения цен от долгосрочной средней линии, чтобы создавать позиции, когда цена значительно ниже или выше средней линии, и выравнивать маржирование, когда цена возвращается к средней линии.
Стратегический принцип
Сначала стратегия рассчитывает движущиеся средние за определенный период, представляющие собой долгосрочные ценовые тенденции. Затем время и размер позиции определяются на основе отклонения цены от движущейся средней.
Когда цена ниже движущейся средней в определенной пропорции, это означает, что цена отклоняется от долгосрочной тенденции, и в этом случае по определенному пропорции позиции постепенно создается многоофис. Чем больше цена отклоняется, тем больше создается позиция.
Аналогичным образом, когда цена выше скользящей средней в определенной пропорции, создается пустой лист. Когда цена падает обратно к скользящей средней, пропорционально выравнивается.
Анализ преимуществ
Используйте способность распознавать тенденции средней линии, следить за длительными равновесными тенденциями цен на акции, чтобы понять направление основных тенденций.
Сокращение затрат на строительство складов и получение более выгодных затрат на создание позиций путем формирования партий.
Применение поэтапного остановки, с разной степенью возвращения к равновесию, имеет разные возможности остановки, снижает риск.
Позиционный контроль - использование фиксированной доли, чтобы избежать лишних потерь.
Настройка параметров гибкая и может быть скорректирована в зависимости от разновидности подвижного среднелинейного цикла или пропорции позиции.
Анализ рисков
При колебаниях цены, может быть часто остановка. Можно уместно ослабить степень остановки, или использовать другие условия фильтрации.
Сильные акции могут непосредственно пробиться через среднюю линию и продолжать расти или падать, не возвращаясь к средней линии. Можно объединить трендовые показатели, чтобы определить сильную тенденцию и снизить позицию.
Неправильная настройка параметров может привести к чрезмерно радикальному построению позиции или остановке. Параметры следует тщательно тестировать и корректировать в соответствии с рынком.
Частота транзакций может привести к более высоким транзакционным издержкам, следует учитывать параметры оптимизации факторов затрат.
Направление оптимизации
Оптимизация циклов перемещения средней линии, адаптированная к различным особенностям разновидности.
Оптимизация соотношения позиций, баланс риска и дохода.
Добавить фильтры на другие технические показатели, чтобы избежать ненужной торговли.
В сочетании с показателем волатильности, в зависимости от степени волатильности рынка корректируйте долю позиции.
Присоединение к механизму усиления сдерживания, снижение риска, повышение доходности.
Подвести итог
Стратегия равномерного возвращения использует свойства равномерного возвращения акций, создает позиции при отклонении цены от движущейся средней линии, останавливается при возвращении цены, эффективно улавливает долгосрочные тенденции акций. Через оптимизацию параметров и фильтрацию показателей, способная адаптироваться к изменениям рынка, получать лучшую прибыль при условии контроля риска.
/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("YJ Mean Reversion", overlay=true)
//Was designed firstly to work on an index like the S&P 500 , which over time tends to go up in value.
//Avoid trading too frequently (e.g. Daily, Weekly), to avoid getting eaten by fees.
//If you change the underlying asset, or time frame, tweaking the moving average may be necessary.
//Can work with a starting capital of just $1000, optimise the settings as necessary.
//Accepts floating point values for the amount of units to purchase (e.g. Bitcoin ).
//If price of units exceeds available capital, script will cancel the buy.
//Adjusted the input parameters to be more intuitive.
//input variables
movingAverage = input(title="Moving Average (bars)", type=input.integer, defval=28, minval=1, maxval=1000)
//riskPercentage = input(title="Amount to Risk (%)", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=50)
deviation = input(title="Deviation Increment (%)", type=input.float, defval=5, minval=0.01, maxval=100) / 100
unitsLevel1 = input(title="Level 1 (units)", type=input.float, defval=1, minval=0.0001, maxval=10000)
unitsLevel2 = input(title="Level 2 (units)", type=input.float, defval=2, minval=0.0001, maxval=10000)
unitsLevel3 = input(title="Level 3 (units)", type=input.float, defval=4, minval=0.0001, maxval=10000)
unitsLevel4 = input(title="Level 4 (units)", type=input.float, defval=8, minval=0.0001, maxval=10000)
unitsLevel5 = input(title="Level 5 (units)", type=input.float, defval=16, minval=0.0001, maxval=10000)
//moving average and ma slope (use on weekly chart)
ma = sma(close, movingAverage)
//sl = ma > ma[4]
//units to buy
//amount = riskPercentage / 100 * (strategy.initial_capital + strategy.netprofit)
//units = floor(amount / close)
//mode 1
//strategy.order("buy", true, 1, when = (close < 0.95 * ma) and (strategy.position_size < 10))
//strategy.order("sell", false, strategy.position_size, when = (close > 1.05 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//mode 2
//strategy.order("buy", true, 1, when = close < 0.8 * ma)
//strategy.order("sell", false, strategy.position_size, when = (close > 310) and (strategy.position_size > 0))
//mode 3
//strategy.order("buy", true, 1, when = (close < 0.95 * ma) and (close > 0.9 * ma))
//strategy.order("buy", true, 2, when = (close < 0.9 * ma) and (close > 0.85 * ma))
//strategy.order("buy", true, 4, when = (close < 0.85 * ma) and (close > 0.8 * ma))
//strategy.order("buy", true, 8, when = (close < 0.8 * ma) and (close > 0.75 * ma))
//strategy.order("buy", true, 16, when = (close < 0.75 * ma))
//strategy.order("sell", false, strategy.position_size, when = (close > 310) and (strategy.position_size > 0))
//mode 4
//strategy.order("buy", true, 1, when = (close < 0.98 * ma) and (close > 0.96 * ma) and (sl))
//strategy.order("buy", true, 2, when = (close < 0.96 * ma) and (close > 0.94 * ma) and (sl))
//strategy.order("buy", true, 4, when = (close < 0.94 * ma) and (close > 0.92 * ma) and (sl))
//strategy.order("buy", true, 8, when = (close < 0.92 * ma) and (close > 0.90 * ma) and (sl))
//strategy.order("buy", true, 16, when = (close < 0.90 * ma) and (sl))
//strategy.order("sell", false, strategy.position_size, when = (close > 310) and (strategy.position_size > 0))
//mode 5
//strategy.order("buy", true, 1, when = (close < 0.95 * ma) and (close > 0.9 * ma))
//strategy.order("buy", true, 2, when = (close < 0.9 * ma) and (close > 0.85 * ma))
//strategy.order("buy", true, 4, when = (close < 0.85 * ma) and (close > 0.8 * ma))
//strategy.order("buy", true, 8, when = (close < 0.8 * ma) and (close > 0.75 * ma))
//strategy.order("buy", true, 16, when = (close < 0.75 * ma))
//strategy.order("sell", false, 1, when = (close > 1.05 * ma) and (close < 1.1 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("sell", false, 2, when = (close > 1.1 * ma) and (close < 1.15 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("sell", false, 4, when = (close > 1.15 * ma) and (close < 1.2 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("sell", false, 8, when = (close > 1.2 * ma) and (close < 1.25 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("sell", false, 16, when = (close > 1.25 * ma) and (close < 1.3 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//mode 6
//strategy.order("B1", true, unitsLevel1 * units, when = (close < 0.95 * ma) and (close > 0.9 * ma))
//strategy.order("B2", true, unitsLevel2 * units, when = (close < 0.9 * ma) and (close > 0.85 * ma))
//strategy.order("B3", true, unitsLevel3 * units, when = (close < 0.85 * ma) and (close > 0.8 * ma))
//strategy.order("B4", true, unitsLevel4 * units, when = (close < 0.8 * ma) and (close > 0.75 * ma))
//strategy.order("B5", true, unitsLevel5 * units, when = (close < 0.75 * ma))
//strategy.order("S1", false, unitsLevel1 * units, when = (close > 1.05 * ma) and (close < 1.1 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("S2", false, unitsLevel2 * units, when = (close > 1.1 * ma) and (close < 1.15 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("S3", false, unitsLevel3 * units, when = (close > 1.15 * ma) and (close < 1.2 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("S4", false, unitsLevel4 * units, when = (close > 1.2 * ma) and (close < 1.25 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("S5", false, unitsLevel5 * units, when = (close > 1.25 * ma) and (close < 1.3 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//mode 7
//strategy.order("B1", true, units, when = (close < 0.95 * ma) and (close > 0.9 * ma))
//strategy.order("B2", true, units, when = (close < 0.9 * ma) and (close > 0.85 * ma))
//strategy.order("B3", true, units, when = (close < 0.85 * ma) and (close > 0.8 * ma))
//strategy.order("B4", true, units, when = (close < 0.8 * ma) and (close > 0.75 * ma))
//strategy.order("B5", true, units, when = (close < 0.75 * ma))
//strategy.order("S1", false, units, when = (close > 1.05 * ma) and (close < 1.1 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("S2", false, units, when = (close > 1.1 * ma) and (close < 1.15 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("S3", false, units, when = (close > 1.15 * ma) and (close < 1.2 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("S4", false, units, when = (close > 1.2 * ma) and (close < 1.25 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//strategy.order("S5", false, units, when = (close > 1.25 * ma) and (close < 1.3 * ma) and (strategy.position_size > 0))
//banding calculations
aH = 1.0 - deviation
aL = aH - deviation
bH = aL
bL = bH - deviation
cH = bL
cL = cH - deviation
dH = cL
dL = dH - deviation
eH = dL
strategy.initial_capital = 50000
//mode 8
strategy.order("B1", true, unitsLevel1, when = (close < aH * ma) and (close > aL * ma) and (unitsLevel1 * close < (strategy.initial_capital + strategy.netprofit)))
strategy.order("B2", true, unitsLevel2, when = (close < bH * ma) and (close > bL * ma) and (unitsLevel2 * close < (strategy.initial_capital + strategy.netprofit)))
strategy.order("B3", true, unitsLevel3, when = (close < cH * ma) and (close > cL * ma) and (unitsLevel3 * close < (strategy.initial_capital + strategy.netprofit)))
strategy.order("B4", true, unitsLevel4, when = (close < dH * ma) and (close > dL * ma) and (unitsLevel4 * close < (strategy.initial_capital + strategy.netprofit)))
strategy.order("B5", true, unitsLevel5, when = (close < eH * ma) and (unitsLevel5 * close < (strategy.initial_capital + strategy.netprofit)))
//banding calculations
fL = 1.0 + deviation
fH = fL + deviation
gL = fH
gH = gL + deviation
hL = gH
hH = hL + deviation
iL = hH
iH = iL + deviation
jL = iH
strategy.order("S1", false, unitsLevel1, when = (close > fL * ma) and (close < fH * ma) and (strategy.position_size > 0))
strategy.order("S2", false, unitsLevel2, when = (close > gL * ma) and (close < gH * ma) and (strategy.position_size > 0))
strategy.order("S3", false, unitsLevel3, when = (close > hL * ma) and (close < hH * ma) and (strategy.position_size > 0))
strategy.order("S4", false, unitsLevel4, when = (close > iL * ma) and (close < iH * ma) and (strategy.position_size > 0))
strategy.order("S5", false, unitsLevel5, when = (close > jL * ma) and (strategy.position_size > 0))
plot(ma, color=#666666, linewidth=5)