交易系统:以太坊(ETH)的均值回归策略

为了使系统交易策略篮子多样化,本文将尝试评估是否有可能使用基于假突破的“均值回归”策略进行以太坊 (ETH) 交易。与大多数加密货币一样,以太坊历史上表现出以“趋势跟随”为主的行为,因此寻求趋势逆转似乎是一种适得其反的选择。

随着加密货币市场的近期发展,考虑将一种利用“均值回归”趋势的策略纳入你的投资组合可能会有所帮助,这种趋势似乎也越来越多地出现在这个市场中,并受到流动性不断增长的推动。

为此,我们将尝试定义一个交易系统,该系统可以利用前一交易日低点的假突破,这种假突破越来越频繁地导致反弹,而不是向下趋势的延伸。在突破前一天的低点后,如果价格回到刚刚突破的低点,则将满足做多的条件。

以太坊(ETH)均值回归交易系统的结构和初步结果

该策略仅建立在多头方面,假设在看跌市场走势之后进入,并认为突破前一天低点可能引发反弹。

该时段使用交易所时间(通常为格林威治标准时间,GMT)从午夜到晚上 11:59 计算,考虑从 2016 年到今天(2024 年 5 月)的历史数据系列。每笔交易的固定金额为 10,000 美元,初始止损为 3,000 美元。

从一开始就取得了积极成果,净值线不断增长。从下图中可以看出,该系统的总利润如何在 75 笔交易中超过 71,000 美元,平均交易额为 1,100 美元。这些结果可能看起来过于乐观,但实际上,鉴于交易持续时间非常长,它们表明策略仍然粗糙,平均交易额很高证实了这一点。

虽然它提供了有趣的指标,但是操作次数少使得统计数据不太稳健,此外由于许多交易持续时间较长,它不太适用于实际交易。

因此,限制交易持续时间是适当的,或许可以通过优化所使用的参数来找到平均交易和操作次数之间的折衷方案。

图 1. 以太坊(ETH)上的均值回归交易系统的权益线。
图 2. 交易系统均值回归的平均交易 在以太坊(ETH)上。
图 3. 均值回归交易系统在以太坊(ETH)上的表现摘要。

优化以确定理想的交易持续时间

作为第一步,我们将尝试通过在一定天数后强制平仓来限制交易的持续时间。通过在 5 到 120 天之间进行优化,可以找到图 4 中的值。从图 5 中的图表可以看出,大约 55 天的区域具有良好的平均交易值和回撤净利润。与产生市场入场(先前低点的假突破)的事件相比,这仍然是一个相当长的持续时间,但优化表明,较短的交易持续时间不可能取得值得注意的结果。因此,作为示例,我们将选择最多在 55 天后平仓。

图 4. 交易持续时间的优化(以天为单位)。
图 5. 优化主要结果图表。

该系统的总利润已降至约 46,000 美元,平均交易额为 130 美元,这一数值低于之前的数值,但考虑到这些利润是在 354 次操作中获得的,这一数字绝对更为现实,这一数字使统计数据更加可靠,交易时间范围更加可持续。然而,仍有改进指标的空间,并更接近可用于实时交易的策略。例如,人们可以用价格模式过滤条目,尝试仅在理想条件下进行操作。

分析价格模式以改善以太坊均值回归交易系统的结果

在这方面,将使用一个专有列表,该列表汇集了许多彼此不同的价格组合,这将有助于了解在哪些情况下以太坊(ETH)似乎最适合测试假突破的逻辑。

图 6. 优化价格模式以提高交易效率。

案例“PtnNeutYes=4”(图 6)表示在交易日之后的日子里,交易者信心不足。在这些日子里,日线图(开盘价-收盘价)的“主体”不超过日线图(最高价-最低价)总波动范围的 75%。因此,交易者应该避免“主体”超过交易日总波动范围 75% 的情况。

值得注意的是,MyPtn 4 号实际上成功增加了平均交易额(152 美元)和净利润(49,209 美元)。亏损也减少了,目前为 -6,697 美元。从资产净值的形状来看,这是一个很大的进步,资产净值明显更加规则(图 7)。

图 7. 应用模式 4 的均值回归交易系统的权益线。
图 8. 均值回归交易系统的平均交易 应用模式4。

从绝对利润来看,这些好结果肯定与 2016 年至今(图 9)单纯“买入并持有”以太坊 (ETH) 所取得的成果相去甚远。但必须考虑到,“买入并持有”的波动与交易系统所经历的波动是不可比拟的,这使得前者成为一种绝对不太可持续的方法。除此之外,还应该注意的是,交易系统采用固定规模,而应用“买入并持有”就像是将获得的利润再投资。

图 9. 自 2016 年起以 10,000 美元买入并持有以太坊 (ETH)。

关于以太坊均值回归交易系统的最终考虑

总之,我们已经展示了如何采用均值回归方法操作,即使在以太坊这样的工具上,通常是趋势跟踪,随着加密货币市场的整体增长,这提供了越来越多的逆转机会。本文开发的交易系统当然还没有准备好进行实时交易,但读者需要进一步试验和优化这个想法,以完善它并将其转化为真正的操作策略。

下次再见,祝您交易愉快!

安德里亚·昂格

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