基于80%法则的期货价值区域反转策略

ETH VOL POC VAH VAL TPO
创建日期: 2025-07-17 15:50:07 最后修改: 2025-07-17 15:50:07
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基于80%法则的期货价值区域反转策略 基于80%法则的期货价值区域反转策略

概述

基于80%法则的期货价值区域反转策略是一个专门设计用于验证经典80%法则设置的量化交易系统。该策略核心理念是捕捉价格重新进入前一交易日价值区域(Value Area)后的反转机会。策略在精确定义的ETH期货交易时段内运行,当价格重新进入前一日价值区域并在该区域内保持足够时间后,系统会触发交易信号,主要目标是价格控制点(Point of Control, POC),同时也会追踪完整的价值区域遍历情况用于研究分析。

策略原理

该策略建立在市场趋向均值回归的原理上,尤其关注价格与价值区域之间的关系。策略的核心逻辑包括:

  1. 交易时段界定: 策略锚定于真正的22小时ETH期货窗口(太平洋时间下午5点至次日下午3点),并支持全球时区设置。这确保了策略在正确的市场环境中运行。

  2. 价值区域计算: 系统自动计算价值区域高点(VAH)、价值区域低点(VAL)和价格控制点(POC):

    • 价值区域范围定义为日内高低点差的68%(标准差范围)
    • VAH和VAL通过高低点和价值区域范围计算
    • POC计算为(最高价+最低价+收盘价)/3
  3. 信号确认机制: 价格必须重新进入价值区域并在区域内保持至少45分钟(15分钟图表上的3根K线)才能确认入场信号。这一要求确保价格反转意图的真实性。

  4. 有效日筛选:

    • 有效做多日: 日收盘价低于VAL
    • 有效做空日: 日收盘价高于VAH
  5. 触发条件:

    • 多头信号: 在有效做多日,价格从下方重新进入价值区域,在区域内保持3根K线,且回测过VAL
    • 空头信号: 在有效做空日,价格从上方重新进入价值区域,在区域内保持3根K线,且回测过VAH
  6. 退出策略: 主要目标是价格到达POC时退出,这符合均值回归的核心思想。

策略优势

  1. 统计学基础: 该策略基于价值区域和80%法则,这两者都有坚实的统计学基础。价值区域代表了68%的价格活动发生的区域,与正态分布的一个标准差相似。

  2. 精确的交易窗口定义: 策略使用真实的22小时ETH期货窗口,而不是简单的日内区间,这更准确地反映了市场结构。

  3. 灵活的时区支持: 全球交易者都可以根据自己的地理位置调整策略,使系统在任何时区都能正常运行。

  4. 严格的信号确认: 要求价格在价值区域内保持至少3根K线才确认信号,大大减少了假信号的可能性。

  5. 精确的目标设定: 使用POC作为主要目标提供了明确的盈利点,符合期货市场常见的均值回归特性。

  6. 双重验证机制: 不仅要求价格重新进入价值区域,还要求回测边界(VAL或VAH),这增加了信号的可靠性。

  7. 手动覆盖模式: 当自动逻辑不足以应对特殊市场条件时,策略允许交易者使用手动设置的价值区域水平。

  8. 调试功能: 提供详细的诊断标签,有助于策略的开发和前向测试。

策略风险

  1. 均值回归失败风险: 尽管80%法则在许多情况下有效,但市场也会出现强势趋势,使价格无法回归到POC。为减轻此风险,可考虑添加趋势过滤器或设置止损点。

  2. 参数敏感性: 3根K线(45分钟)的确认要求是一个关键参数。过短可能导致过早入场,过长则可能错过机会。建议在不同市场条件下测试不同的确认时间设置。

  3. 市场环境依赖: 该策略在区间震荡市场表现最佳,但在强趋势或高波动环境中可能表现不佳。应考虑添加市场环境过滤器。

  4. 时段选择风险: 策略的表现可能受到所选交易时段(纽约、伦敦、东京或全天候)的影响。建议分析不同交易时段的历史表现,选择最优时段。

  5. 价值区域计算方法局限性: 使用固定的68%范围和简化的POC计算可能无法准确反映某些市场的真实价值分布。考虑使用基于成交量的价值区域计算方法可能更准确。

  6. 缺乏止损机制: 当前策略缺乏明确的止损机制,在极端市场走势下可能导致严重亏损。建议实施基于ATR或固定百分比的止损设置。

策略优化方向

  1. 动态确认条件: 当前策略使用固定的3根K线作为确认条件,可以考虑根据市场波动性调整这一参数。在高波动时期可能需要更长的确认时间,而在低波动时期则可能缩短。

  2. 基于成交量的价值区域: 当前价值区域计算是基于价格的简化方法。可以升级为基于成交量的TPO(Time Price Opportunity)分析或成交量分布(Volume Profile),这将更准确地反映市场参与者的共识价值区域。

  3. 多时间框架确认: 结合更大时间框架的趋势方向,可以过滤掉逆势信号,只交易顺势的80%法则信号,可能会提高策略的成功率。

  4. 自适应目标设置: 目前策略固定使用POC作为目标。可以考虑根据市场波动性设置动态目标,例如在高波动市场中设置更远的目标(如VAH或VAL)。

  5. 波动率过滤器: 添加ATR或其他波动率指标作为过滤条件,避免在极低波动或极高波动的市场环境中交易。

  6. 优化时段设置: 深入分析不同时区和交易时段的策略表现,找出最佳的交易时段组合。

  7. 智能止损机制: 实施智能止损逻辑,例如基于支撑位/阻力位的止损或基于价格波动的追踪止损,以更好地管理风险。

  8. 信号强度评分: 开发一个信号质量评分系统,结合价格重新进入的强度、确认K线的特征以及其他市场因素,为每个信号分配一个强度评分,用于确定仓位大小。

总结

基于80%法则的期货价值区域反转策略是一个精心设计的量化交易系统,旨在捕捉价格重新进入价值区域的反转机会。它通过严格的信号确认机制、精确的时段定义和明确的目标设置,为交易者提供了一个系统化的方法来应用经典的80%交易法则。

策略的主要优势在于其统计学基础、严格的信号确认要求和灵活的配置选项。然而,也存在均值回归失败、参数敏感性和市场环境依赖等风险。通过实施动态确认条件、基于成交量的价值区域计算、多时间框架确认和自适应目标设置等优化措施,策略的稳健性和适应性可以得到显著提升。

对于寻求在期货市场应用均值回归策略的交易者来说,这个基于80%法则的系统提供了一个坚实的起点,可以根据个人风险偏好和市场观点进行进一步定制和优化。

策略源码
/*backtest
start: 2025-07-09 00:00:00
end: 2025-07-16 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_OKX","currency":"SOL_USDT","balance":200000}]
*/

// This Pine Script® code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © dscottmuller

// === Update July 15, 2025 ===
// • Converted to strategy for backtesting
// • POC-based exits for precision targeting
// • Full move markers for research tracking
// • Global time zone input (default: America/Los_Angeles)

//@version=5
strategy("80% Rule Backtest", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// === General Inputs ===
useAllMarkets    = input.bool(false, "Use 24-Hour Session (All Markets)")
sessionChoice    = input.string("New York", "Market Session", options=["New York", "London", "Tokyo"])
showSessionBox   = input.bool(false, "Highlight Selected Session")
enableSounds     = input.bool(false, "Enable Audible Alerts")
extendLines      = input.bool(true,  "Extend Lines Right")

// === Advanced Session Settings ===
group = "Advanced Session Settings"
showAutoLevels   = input.bool(true, "Show Auto-Calculated VAH/POC/VAL", group=group)
useManualLevels  = input.bool(false, "Use Manual VAH/POC/VAL", group=group)
manualVAH        = input.float(0.0, "Manual VAH", group=group)
manualVAL        = input.float(0.0, "Manual VAL", group=group)
manualPOC        = input.float(0.0, "Manual POC", group=group)
debugMode        = input.bool(false, "Enable Debug Mode", group=group)

// === Time Zone Selection ===
sessionTZ = input.string("America/Los_Angeles", "ETH Session Timezone",
 options=[
     "America/Los_Angeles",  // Default: Pacific Time
     "America/New_York", 
     "America/Chicago", 
     "America/Denver", 
     "Europe/London", 
     "Europe/Paris", 
     "Asia/Tokyo", 
     "Australia/Sydney"
 ], group=group)

// === Market Session Filter ===
nySession     = time(timeframe.period, "0930-1600", "America/New_York")
londonSession = time(timeframe.period, "0800-1630", "Europe/London")
tokyoSession  = time(timeframe.period, "0900-1500", "Asia/Tokyo")
allSession    = time(timeframe.period, "0000-0000")
inSession = useAllMarkets ? not na(allSession) : sessionChoice == "New York" ? not na(nySession) : sessionChoice == "London"   ? not na(londonSession) : sessionChoice == "Tokyo"    ? not na(tokyoSession) : false
bgcolor(showSessionBox and inSession ? color.new(color.blue, 90) : na)

// === ETH Session Window (22-Hour Futures) ===
ethStart = timestamp(sessionTZ, year, month, dayofmonth - 1, 17, 00)
ethEnd   = timestamp(sessionTZ, year, month, dayofmonth,     15, 00)
inEthWindow = time("30") >= ethStart and time("30") <= ethEnd

ethHigh  = inEthWindow ? high : na
ethLow   = inEthWindow ? low  : na
ethClose = inEthWindow ? close : na

extHigh  = ta.highest(ethHigh, 100)
extLow   = ta.lowest(ethLow, 100)
extClose = ta.valuewhen(not na(ethClose), ethClose, 0)

// === Value Area Calculations ===
vaRange = (extHigh - extLow) * 0.68
vah = extHigh - ((extHigh - extLow - vaRange) / 2)
val = extLow  + ((extHigh - extLow - vaRange) / 2)
poc = (extHigh + extLow + extClose) / 3

finalVAH = useManualLevels ? manualVAH : vah
finalVAL = useManualLevels ? manualVAL : val
finalPOC = useManualLevels ? manualPOC : poc

// === Signal Logic ===
validLongDay  = extClose < finalVAL
validShortDay = extClose > finalVAH

insideVA = close > finalVAL and close < finalVAH
reenteredFromBelow = validLongDay and close > finalVAL
reenteredFromAbove = validShortDay and close < finalVAH

var int barsInside = 0
barsInside := ta.change(time("D")) ? 0 : insideVA ? barsInside + 1 : 0
insideConfirmed = barsInside >= 3

retestVAL = validLongDay and low <= finalVAL
retestVAH = validShortDay and high >= finalVAH

longSignal  = inSession and validLongDay and reenteredFromBelow and insideConfirmed and retestVAL
shortSignal = inSession and validShortDay and reenteredFromAbove and insideConfirmed and retestVAH

longBar  = longSignal and not longSignal[1]
shortBar = shortSignal and not shortSignal[1]

// === Strategy Entries ===
if longBar
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="80% Long Signal")

if shortBar
    strategy.entry("Short", strategy.short, comment="80% Short Signal")

// === Strategy Exits at POC ===
strategy.exit("Long to POC",  from_entry="Long",  limit=finalPOC)
strategy.exit("Short to POC", from_entry="Short", limit=finalPOC)

// === Track Full Move (Visual Only) ===
longFullHit  = longBar and high >= finalVAH
shortFullHit = shortBar and low  <= finalVAL

plotshape(longFullHit,  title="Full Move Long",  location=location.abovebar, color=color.green, style=shape.triangleup, text="FULL")
plotshape(shortFullHit, title="Full Move Short", location=location.belowbar, color=color.red,   style=shape.triangledown, text="FULL")

// === Debug Diagnostics ===
if debugMode and (longBar or shortBar)
    debugText = (useManualLevels ? "Manual Mode" : "Auto Mode") +  " | TZ: " + sessionTZ +  " | 80% Triggered | barsInside: " + str.tostring(barsInside)

    label.new(bar_index, close, debugText, xloc.bar_index, longBar ? yloc.belowbar : yloc.abovebar, style=label.style_label_left, textcolor=color.white, size=size.small, color=color.new(color.gray, 70))




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