평균 회귀 전략


평균 반향.
'평균 반전'이란 무엇입니까?
평균 회귀 (mean reversion)는 가격과 수익률이 결국 평균 또는 평균으로 되돌아 간다는 이론이다. 평균 또는 평균은 가격 또는 수익의 과거 평균이거나 경제 성장이나 산업의 평균 수익과 같은 다른 관련 평균 일 수 있습니다.
'평균 반역'을 깨기
퍼센트 반품 및 가격은 평균 반품으로 간주되는 유일한 조치는 아닙니다. 금리 또는 회사의 가격 수익 비율조차도이 현상에 영향을받을 수 있습니다.
되돌리기에는 어떤 상태가 이전 상태로 되돌아가는 것이 포함됩니다. 평균 회귀의 경우, 장기적인 기준에서 멀리 떨어지는 가격은 다시 돌아와 이해 국가로 되돌아 간다는 생각이 들게됩니다. 이 이론은 정상적인 성장 또는 다른 변동이 패러다임의 예상되는 부분이기 때문에 비교적 극단적 인 변화 만 되돌아가는 것에 초점을 맞 춥니 다.
평균 회귀 이론은 시장 상황에 대한 통계 분석의 일부로 사용되며 전반적인 거래 전략의 일부가 될 수 있습니다. 이론적으로 정상적인 패턴으로 되돌아 갈 비정상적인 활동을 확인하기 위해 낮은 가격을 매기고 높은 가격을 매기는 아이디어에 잘 적용됩니다.
예기치 않은 상한 또는 하한이 표준의 변화를 나타낼 수 있으므로 정상적인 패턴으로의 복귀는 보장되지 않습니다. 그러한 사건으로는 신제품 출시 또는 긍정적 측면에서의 개발, 부정적 측면에서의 리콜 및 소송이 포함될 수 있습니다.
극단적 인 사건이 있더라도 보안이 평균 회귀를 경험할 가능성이 있습니다. 대부분의 시장 활동과 마찬가지로 특정 사건이 특정 유가 증권의 전반적인 매력에 어떤 영향을 미칠지에 대한 보장은 거의 없습니다.
평균 반전 거래.
평균 회귀 거래는 이전 보안 상태로 되돌아 갈 것이라는 가정하에 특정 보안의 가격 결정 내에서 극심한 변화를 이용하려고합니다. 이 이론은 상인이 예기치 못한 상승에 대해 이익을 얻고 비정상적인 낮은 경우에 저축 할 수 있기 때문에 매매에 모두 적용될 수 있습니다.

평균 반전 거래 및 4 가지 가장 큰 도전에 대한 소개.
이 기사의 내용
평균 회귀 거래는 카운터 - 트렌드 또는 리버설 트레이딩이라고도하며, 거의 모든 유형이 동일한 유형의 트레이딩 스타일을 설명합니다. 평균 반 환율 거래자는 평균 (평균) 가격에서 크게 벗어난 가격을 찾습니다. 평균 복귀 상인은 지속 불가능한 추세를 찾습니다.
대부분의 사람들이 경향 추종 접근 방식을 선호하지만 일반적인 트렌드 거래 사고 방식에 익숙하지 않았고 조기에 평균 회귀 거래를 관찰하기 시작했습니다. 말할 것도없이, 이 거래 스타일은 상인에게 제기되는 정서적 및 심리적 도전으로 인해 절대 초보자에게 적합하지 않기 때문에 처음에는 몇 번 화상을 입었습니다. 다음 기사에서 우리는 평균 회귀 거래, 가장 간과 된 측면이 무엇인지, 평균 회귀 거래자가 처리해야하는 문제에 대해 살펴 봅니다.
평균 회귀 거래 - 간단한 소개.
위에서 언급했듯이, 평균 반 환율 거래자는 가격이 평균 (또는 평균) 가격에서 크게 벗어난 기회를 찾고 있습니다. 일반적으로 평균 가격은 이동 평균을 사용하고 차트에 적용하여 계산됩니다. 예를 들어, 아래 차트는 EUR / USD 일일 차트와 50 기간의 평활 이동 평균을 보여줍니다.
보시다시피 가격은 자주 파란 이동 평균에서 벗어나 바로 돌아옵니다. 이것이 너무 좋게 들리면, 사실입니다. 물론, 완벽한 거래가 이루어진 뒤늦은 시야는 이야기의 절반만을 말해줍니다.
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아래의 스크린 샷은 동일한 이동 평균과 동일한 EUR / USD 일일 시간대를 보여줍니다. 그러나 이번에, 나는 이동 평균에 그것을 완전히 만들지 않은 모든 철수를 표시했다. 그리고 물론, 우리가 더 가까이 다가 가면, 가격이 반향을 시도했을 때 더 많은 시간이있을 것입니다. 그러나 실패합니다. 따라서 평균 상환 거래는 단순한 이동 평균 이상의 거래이며, 보복 거래 또는 초과 거래 등을 피하기 위해 매우 엄격한 진입 관리, 위험 관리 접근법 및 정서적으로 안정된 특성이 필요합니다.
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평균 반 환율 거래의 4 가지 주요 문제점.
다음은 언뜻보기에 보이는 것보다 평균 수익률 거래를 어렵게 만드는 가장 일반적으로 간과되는 측면을 살펴 봅니다.
# 1 평균을 어떻게 결정합니까?
이것이 아주 명백하게 보일지라도, 대부분의 거래자는 이동 평균의 선택이 거래에 미친 영향에 대해 절대로 생각하지 않습니다. 위에서 EUR / USD 차트를 다시 한 번 살펴 보겠습니다. 이번에는 두 가지 다른 이동 평균을 적용했습니다. 빨간색으로 100 스무딩 된 이동 평균 (SMA)과 파란색으로 50 SMA입니다. 그 차이는 중요하지 않은 것처럼 보일 수 있지만, 평균 반향 거래자의 경우 올바른 이동 평균을 선택하는 것이 가장 중요한 결정 중 하나이며 매우 개인적이고 개인적인 것입니다. 다음은 두 가지 유형의 이동 평균 간의 주요 차이점입니다.
보시다시피, 이것은 비판적인 것이 아니며 거래에 대한 이동 평균을 선택할 때 옳고 그른 것은 없습니다. 대신, 나는 이동 평균의 선택이 당신의 트레이딩 스타일에 광범위한 결과를 가져 왔으며 개인적인 선호와 캐릭터 스타일에 기초하여 만들어 져야한다는 사실을 강조하고 싶습니다.
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# 2 때로는 가격이 반전하지 않지만 이동 평균은 가격에 따라 잡습니다.
두 번째로 간과되고 과소 평가되는 측면은 때로는 역 분개가 매우 천천히 일어나는 반면 이동 평균은 가격쪽으로 더 가깝게 이동하여 보상을 줄인다는 것입니다.
아래의 스크린 샷은 그 요점을 보여줍니다. 처음에는 평균 수익률 전략이 매력처럼 작동하고 가격이 항상 이동 평균으로 되돌아가는 것처럼 보일지라도 때로는 이동 평균이 가격을 빨리 따라 잡고 초기 보상을 줄일 수 있음을 이해하는 것이 중요합니다. 위험 비율 및 결과적으로 그러한 거래 전략의 기대치. 그러면 상인은 자신의 초기 이익 실현 명령을 변경하지 않거나 이동 평균과 함께 자신의 이익을 이동하는지 결정해야합니다.
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# 3 평균 거꾸로 떨어지는 칼을 잡는 대.
상판과 하의를 따는 것은 거래에서 매우 위험한 일이 될 수 있으며 아마추어 거래자는 종종 가격이 생각보다 오래 지속될 수 있다는 사실을 과소 평가하기 때문에 그러한 거래 행위에 종종 참여합니다. 오래 지속되고 강한 경향이있는 기간 동안 거래 평균 회귀는 예방 조치를 취하지 않고도 상당한 손실을 초래할 수 있습니다. 아래의 스크린 샷은 현재 EUR / USD 일일 차트를 보여 주며 결국 이동 평균으로 다시 만나기 위해 약 300 거래일이 소요되었습니다.
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평균 복귀 교역자는 접근중인 열차 앞에 서있는 것처럼 일정 수준의 보류중인 주문을 기다리지 않고 열차가 정차 할 때까지 기다리지 않고 다른 방향으로가는 단서를 제공합니다.
# 4 정서적 안정과 규율.
이것은 모든 유형의 거래에 해당되지만 평균 반 환율 거래자에게 특히 중요합니다. 거래 신호가 발생할 때까지 매우 오래 걸릴 수 있으며 모든 입국 기준을 보지 못하는 경우가 많지만 여전히 가격은 이동 평균으로 돌아갑니다. 늦게 뛰어 넘지 않고 무역을 쫓지 않으려 고 애쓰는 것은 매우 중요합니다. 다른 때에는 모든 기준이 일치하지만 가격은 계속해서 귀하를 상대로 계속 유지됩니다. 손실을 줄이고 패자를 추가하지 않는 것은 반전 거래자가 종종 반전이 지연되었다고 생각하기 때문에하는 일입니다.
팁 : STOCHASTIC과 같은 발진기는 평균 반향 거래자에게 종종 잘못된 의미를 제공합니다. 과매 수 및 과매도 시나리오는 종종 추세 거래를 시작하는 이유로 사용되는 반면, 초과 구매 가격은 기한이 지난 반전이 아니라 매우 강력한 추세를 나타냅니다.
이 모든 포인트들은 평균 회귀 거래의 복잡성과 도전 과제를 강조하며, 이 스타일이 아마추어 거래자 또는 거래의 정신적 측면에 여전히 어려움을 겪고있는 거래자에게는 적합하지 않은 이유가 분명해진다. 그러나 모든 트레이더가 전략에 따르는 트렌드로 편안한 거래를하는 것은 아닙니다. 그러므로 당신이 당신의 완벽한 적합성을 찾기 위해 스스로 감사하는 것이 중요합니다.
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3 개의 댓글.
위대한 기사, 정말 고마워요.
나는 스스로를 깨닫지 못하고 평균 회귀 방 법으로 점점 더 기울어지게되었다. 그래서 이것은 몇 가지를 명확히하는 데 도움이되었습니다.
나는이 기사의 다음 진술과 확실히 관련이있다. 대부분의 사람들은 경향 추종 접근법을 선호하지만 일반적인 트렌드 거래 사고 방식에 익숙하지 않은 나는 평균 회귀 거래를 관찰하기 시작했습니다. & # 8217;
나는 항상 정신적으로 내게 힘든 접근 방식을 찾은 이유를 궁금해했다. 나는 당신의 올바른 거래 기회를 찾기 위해 당신의 사고 방식과 방법에 대해 더 많이 듣고 싶습니다.
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평균 회귀 전략
다음 기사는 Dr. Stoxx Options Letter가 후원합니다.
이 주제에 관한 두 개의 이전 기사에서 나는 상인과 투자자가 기술적 분석의 가장 일반적인 구성 요소 중 하나 인 단순 이동 평균을 사용하는 방법에 대해 자세히 설명했습니다. 이동 평균은 x 기간 동안 주식 종가의 이동 평균입니다. 가장 널리 사용되는 두 가지 평균은 50 일 및 200 일 이동 평균입니다. 이동 평균은 특별히 숙련 된 시장 기술자가 사용하는 것은 아닙니다. 하버드 경영학 석사 (MBA)의 금융 분석가조차도 50 일 및 200 일 이동 평균을 P / E 비율 및 수입 증가율만큼 빈번하게 나타낼 것입니다.
이전 기사에서 나는 이동 평균이 주식 가격 차트의 좋은 "읽기"를 얻는 데 어떻게 도움이되는지 이야기했습니다. 우리는 이동 평균을 사용하여 주식 또는 지수의 지배적 인 추세뿐만 아니라 그 추세에 진입하거나 퇴출하는 이상적인 지점을 결정하는 방법을 보았습니다. 오늘 나는 이동 평균을 사용하는 또 다른 방법에 대해 이야기함으로써 이동 평균에 대한 논의를 마무리하고자합니다. 이것은 실제로 제가 사용하는 가장 수익성 높은 기술 거래 전략입니다. 이 전략에서 특정 이동 평균, 특히 50 일 및 200 일 평균 인 "큰 두"는 주식 또는 지수가 평균에서 너무 멀리 떨어질 때마다 주가 또는 지수의 가격으로 "자석"의 역할을한다고 생각합니다.
제가 여기서 언급하고있는 현상은 멋진 레이블을 가지고 있습니다. 그것은 "평균 회귀"라고 불리우며, 금융 시장에서 자주 공부하고 그 이익을 얻는 방법을 배우는 것이 일종의 별장 산업이되었습니다. 아이비 리그 (Ivy League) 교수와 연방 준비 은행 경제학자를 비롯한 세계 최대 금융계의 일부가이 주제에 대한 동료 평가 논문을 발표했습니다.
간단히 말하면, 평균 반등 뒤에있는 아이디어는 다음과 같습니다. 주가의 이동 평균은 특정 회사의 주식 (따라서 회사 자체)의 공정한 시장 가치에 대한 지혜의 축적을 나타내며, 반면에 하루 변동 주식 가격은 시장 심리의 변화하는 변덕을 반영합니다. 따라서 그러한 감정이 평균보다 너무 높은 주가를 이끌어 낼 때마다 시장 지배력의 효율성은 그대로이고, 주가는 단기간에 평균으로 되돌아 갈 것이 틀림 없습니다.
가격이 평균보다 너무 많이 늘어 났을 때, 그리고 되돌릴 때 여행 할 평균으로 다시 돌아갈 때의 결정은 과학보다 예술입니다. 그러나 이러한 결정을 통해 우리를 크게 도울 수있는 도구가 있습니다. X의 시간 간격에 대한 과거의 가격 성과를 사용하여이 도구는 이동 평균으로부터 표준 편차를 측정하고 그 편차의 상한 및 하한을 보여주는 평균 이하의 밴드를 차트에 그립니다. 가격은 앞으로도이 대역에 머무를 것으로 예상됩니다. 이것은 "정상적인"가격 조치 일 것입니다. 따라서 밴드의 위 또는 아래로의 이동은 표준 편차를 넘어서는 "비정상적인"움직임을 나타내므로 과도 확장이 평균으로 되돌아 갈 수 있습니다.
제가 여기서 말하는 도구는 1980 년대 시장 기술자 인 John Bollinger가 개발 한 Bollinger Bands입니다. 나는이 밴드를 수년 동안 사용해 왔으며 대부분의 기술 지표와 마찬가지로 일할 때 잘 작동한다고 말할 수 있습니다! 그러나 Bollinger Bands가 잘 작동하지 않을 때, Bollinger Bands를 기반으로 한 거래는 끔찍하게 잘못 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 손해를 최소화하기 위해 손절매와 밴드를 결합 할 때, 주식 또는 지수가 초과 확장되어 평균으로 돌아갈 가능성이있는 극한 가격의 지역을 결정하는 데 가장 좋은 도구입니다.
몇 가지 예를 보여 드리겠습니다. 아래의 차트에서 200 일 이동 평균을 오버레이 한 EBAY, Inc (Nasdaq : EBAY)의 주식과 평균에서 1.5 표준 편차로 설정된 상하부 볼린 거 밴드를 볼 수 있습니다. 지난 9 개월 동안 가격이 어느 밴드 외부를 여행 할 때마다 다른 방향으로 되돌아 오기 전에 시간이 걸렸을뿐입니다.
위 차트에서 200 일 이동 평균에 1.5의 표준 편차만을 사용했는데 장기 이동 평균 가격과 멀리 떨어져 있기까지 상당한 변화가 있었기 때문입니다. 그러나 시간대를 50 일 평균으로 줄이면 잘못된 신호의 노이즈를 줄이기 위해 편차를 1.5에서 2.0으로 늘려야합니다.
Amazon의 주식 차트 (Nasdaq : AMZN)는 주식의 최근 역사에서 다소 비효율적이고 격동적인시기에 있습니다. 나는 평균으로부터 2.0 표준 편차로 설정 한 밴드로 50 일 이동 평균을 오버레이했다. 위의 차트와 비교하여 더 많은 수의 신호를 볼 수 있으며 일부 신호는 다른 신호보다 수익성이 높을 수 있습니다.
Bollinger Bands와 함께 일하면서 거래 시스템을 개선하고 싶을 것입니다. 단순히 낮은 밴드 아래의 모든 딥을 사서 상위 밴드 위의 모든 랠리를 짧게 팔 수는 없습니다. 실험하면서 다음 제안 사항 중 일부를 거래 시스템에 통합하는 것이 좋습니다.
가격 지원 영역에서 구매 신호 만 가져오고 가격 저항 영역에서 신호를 판매하십시오. Bands를 초과하는 사소한 움직임은 제외하고 특정 비율만큼 Bands를 초과하는 동작은 처리하지 마십시오 (이 결정에 % B 볼린거 밴드 표시기를 사용할 수 있음). ) 1 일에 가격이 밴드 외부에서 닫히고 다음 날에 밴드 안에서 닫히는 경우에만 입력하십시오. 밴드가 넓 으면 거래를하고 밴드가 수축 될 때 거래를 피하십시오.
평균 회귀 이론은 잘 학습되고 적절히 거래 될 때 시장에 대해 매우 수익성있는 접근 방식이 될 수있는 잘 입증 된 현상입니다. 이 거래 시스템에 대한 더 많은 자료를 원할 경우 DrStox 웹 사이트에서 제공하는 Mean-Reversion Trading Manual을 사용해보십시오. 당신은 내 책인 Market Neutral Trading을 볼 수 있습니다. 여기에서이 거래 시스템을 어떻게 사용하는지 완전히 설명합니다. Bollinger Bands의 Bollinger, Bands의 "bible"!
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평균 회귀 전략
저는 콴토 피안과 트레이딩 모두에 익숙하지 않았지만 평균 회귀 전략을 구현하려고했습니다. 실적이 저조한 주식을 구매하고 실적이 우수한 주식을 매일 팔아 포트폴리오의 다른 주식과 관련된 모든 실적에 가중치를 부여합니다.
이 시점에서 결과를 해석하려고하지만 결과가 알고리즘에서 비롯된 방법과 내가 선택한 주식의 결과가 얼마나되는지 완전히 확신 할 수 없습니다.
누구든지 질문, 의견 또는 제안 사항이 있으면 알려주십시오.
플랫폼을 배우고 작업하는 데 많은 즐거움을 얻었습니다.
귀하의 알고리즘의 소스 코드를보고 있는데 최종 for 루프의 논리를 따라갈 수 없습니다. 코드 스 니펫에 설명 / 주석을 추가 할 수 있습니까?
물론, 제가하려고했던 것을 설명하려고 노력하겠습니다.
내가 보는 각 주식을 단계별로 훑어보고 현재 위치, 현금 및 실적을 기준으로 구매 또는 판매 한 주식의 수를 계산합니다. 구매할 수있는 금액은 내가 살 수있는 주식의 최대 개수 (현금 / 주가)로서 내 포트폴리오의 다른 주식에 비례하여 그 성과로 가중치를 부여합니다. 우리가 팔고 싶은 금액은 같은 방식으로 우리가 소유 한 주식의 양입니다.
나는이 논리의 타당성을 100 % 확신하지 못했다. (서로 독립적으로 손익을 얻은 주식에 가중치를 주어야한다고 생각하지만 아직 구현하지 않았다.) 나의 추론은 만일 주식이 되돌릴 것이라고 가정한다면, 실적이 저조한 것들을 더 많이 사고, 실적이 좋았던 것들을 더 빨리 팔아 버리는 것이 합리적이다. 무게는이 생각을 표현하는 나의 방법이었습니다.
다음 부분은 구매 및 판매를 구현합니다. Google은 모든 주식에 대해 매수 또는 매도 할 금액을 계산하지만 정상화 된 변동률이 음수 또는 양수인 경우 매매만을 산정합니다.
또한 구매 금액이나 판매 주문을 제출하지 않으려는 경우가 아니면 얼마만큼의 금액이 변경되지 않는 한 해당 주문을 제출해야합니다. 총 변화가 아주 작은 경우 우리는 단지 주식을 붙잡는다. 우리가 판매하는 경우를 위해 구입 한 시점에서 주식 성능을 고려해 볼 가치가 있지만, 이를 테스트 할 필요는 없습니다.
도움이되기를 바랍니다. 다른 질문이 있으면 알려주세요.
그 반응에 대해 너무 고마워. 이것은 많은 도움이됩니다.
다행스럽게 도울 수있어!
앞서 생각한 변경 사항을 구현하고 알고리즘을 향상시키는 것처럼 보입니다. 확인 해봐!
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지난 12 개월 동안 뉴욕 증권 거래소 (NYSE)에서 10 대 배당 수익률을 산출 한 주식에 대한 알고리즘을 다시 테스트 해보고이 결과가 나왔다고 생각했습니다.
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