交易系統:以太坊(ETH)的均值迴歸策略

爲了使系統交易策略籃子多樣化,本文將嘗試評估是否有可能使用基於假突破的“均值迴歸”策略進行以太坊 (ETH) 交易。與大多數加密貨幣一樣,以太坊歷史上表現出以“趨勢跟隨”爲主的行爲,因此尋求趨勢逆轉似乎是一種適得其反的選擇。

隨着加密貨幣市場的近期發展,考慮將一種利用“均值迴歸”趨勢的策略納入你的投資組合可能會有所幫助,這種趨勢似乎也越來越多地出現在這個市場中,並受到流動性不斷增長的推動。

爲此,我們將嘗試定義一個交易系統,該系統可以利用前一交易日低點的假突破,這種假突破越來越頻繁地導致反彈,而不是向下趨勢的延伸。在突破前一天的低點後,如果價格回到剛剛突破的低點,則將滿足做多的條件。

以太坊(ETH)均值迴歸交易系統的結構和初步結果

該策略僅建立在多頭方面,假設在看跌市場走勢之後進入,並認爲突破前一天低點可能引發反彈。

該時段使用交易所時間(通常爲格林威治標準時間,GMT)從午夜到晚上 11:59 計算,考慮從 2016 年到今天(2024 年 5 月)的歷史數據系列。每筆交易的固定金額爲 10,000 美元,初始止損爲 3,000 美元。

從一開始就取得了積極成果,淨值線不斷增長。從下圖中可以看出,該系統的總利潤如何在 75 筆交易中超過 71,000 美元,平均交易額爲 1,100 美元。這些結果可能看起來過於樂觀,但實際上,鑑於交易持續時間非常長,它們表明策略仍然粗糙,平均交易額很高證實了這一點。

雖然它提供了有趣的指標,但是操作次數少使得統計數據不太穩健,此外由於許多交易持續時間較長,它不太適用於實際交易。

因此,限制交易持續時間是適當的,或許可以通過優化所使用的參數來找到平均交易和操作次數之間的折衷方案。

圖 1. 以太坊(ETH)上的均值迴歸交易系統的權益線。
圖 2. 交易系統均值迴歸的平均交易 在以太坊(ETH)上。
圖 3. 均值迴歸交易系統在以太坊(ETH)上的表現摘要。

優化以確定理想的交易持續時間

作爲第一步,我們將嘗試通過在一定天數後強制平倉來限制交易的持續時間。通過在 5 到 120 天之間進行優化,可以找到圖 4 中的值。從圖 5 中的圖表可以看出,大約 55 天的區域具有良好的平均交易值和回撤淨利潤。與產生市場入場(先前低點的假突破)的事件相比,這仍然是一個相當長的持續時間,但優化表明,較短的交易持續時間不可能取得值得注意的結果。因此,作爲示例,我們將選擇最多在 55 天后平倉。

圖 4. 交易持續時間的優化(以天爲單位)。
圖 5. 優化主要結果圖表。

該系統的總利潤已降至約 46,000 美元,平均交易額爲 130 美元,這一數值低於之前的數值,但考慮到這些利潤是在 354 次操作中獲得的,這一數字絕對更爲現實,這一數字使統計數據更加可靠,交易時間範圍更加可持續。然而,仍有改進指標的空間,並更接近可用於實時交易的策略。例如,人們可以用價格模式過濾條目,嘗試僅在理想條件下進行操作。

分析價格模式以改善以太坊均值迴歸交易系統的結果

在這方面,將使用一個專有列表,該列表彙集了許多彼此不同的價格組合,這將有助於瞭解在哪些情況下以太坊(ETH)似乎最適合測試假突破的邏輯。

圖 6. 優化價格模式以提高交易效率。

案例“PtnNeutYes=4”(圖 6)表示在交易日之後的日子裏,交易者信心不足。在這些日子裏,日線圖(開盤價-收盤價)的“主體”不超過日線圖(最高價-最低價)總波動範圍的 75%。因此,交易者應該避免“主體”超過交易日總波動範圍 75% 的情況。

值得注意的是,MyPtn 4 號實際上成功增加了平均交易額(152 美元)和淨利潤(49,209 美元)。虧損也減少了,目前爲 -6,697 美元。從資產淨值的形狀來看,這是一個很大的進步,資產淨值明顯更加規則(圖 7)。

圖 7. 應用模式 4 的均值迴歸交易系統的權益線。
圖 8. 均值迴歸交易系統的平均交易 應用模式4。

從絕對利潤來看,這些好結果肯定與 2016 年至今(圖 9)單純“買入並持有”以太坊 (ETH) 所取得的成果相去甚遠。但必須考慮到,“買入並持有”的波動與交易系統所經歷的波動是不可比擬的,這使得前者成爲一種絕對不太可持續的方法。除此之外,還應該注意的是,交易系統採用固定規模,而應用“買入並持有”就像是將獲得的利潤再投資。

圖 9. 自 2016 年起以 10,000 美元買入並持有以太坊 (ETH)。

關於以太坊均值迴歸交易系統的最終考慮

總之,我們已經展示瞭如何採用均值迴歸方法操作,即使在以太坊這樣的工具上,通常是趨勢跟蹤,隨着加密貨幣市場的整體增長,這提供了越來越多的逆轉機會。本文開發的交易系統當然還沒有準備好進行實時交易,但讀者需要進一步試驗和優化這個想法,以完善它並將其轉化爲真正的操作策略。

下次再見,祝您交易愉快!

安德里亞·昂格

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