Reversão média

Qual é a "reversão média"
A reversão média é a teoria sugerindo que os preços e os retornos eventualmente se movem para a média ou a média. Esta média ou média pode ser a média histórica do preço ou retorno, ou outra média relevante, como o crescimento da economia ou o retorno médio de uma indústria.
BREAKING Down 'Reversão média'
Os retornos percentuais e os preços não são as únicas medidas consideradas como reversão média; taxas de juros ou mesmo a relação preço / lucro de uma empresa pode ser sujeita a esse fenômeno.
Uma reversão envolve o retorno de qualquer condição de volta a um estado anterior. Nos casos de reversão média, o pensamento é que qualquer preço que se afastar da norma de longo prazo voltará a retornar, retornando ao seu estado compreendido. A teoria está focada na reversão de mudanças apenas relativamente extremas, como o crescimento normal ou outras flutuações são uma parte esperada do paradigma.
A teoria da reversão média é utilizada como parte de uma análise estatística das condições do mercado e pode ser parte de uma estratégia de negociação global. Aplica-se bem às ideias de compra baixa e alta, ao tentar identificar uma atividade anormal que, teoricamente, retornará ao padrão normal.
O retorno a um padrão normal não é garantido, pois uma alta ou baixa inesperada pode ser uma indicação de uma mudança na norma. Tais eventos podem incluir, mas não estão limitados a, lançamentos de novos produtos ou desenvolvimentos no lado positivo, ou recorde e ações judiciais negativas.
Mesmo com eventos extremos, é possível que uma segurança experimente uma reversão média. Tal como acontece com a maioria das atividades de mercado, existem poucas garantias sobre como determinados eventos afetarão ou não o recurso geral de títulos específicos.
Negociação de reversão média.
O comércio médio de reversão parece aproveitar as mudanças extremas dentro do preço de uma determinada segurança, com base no pressuposto de que ela irá reverter para o estado anterior. Esta teoria pode ser aplicada tanto à compra como à venda, uma vez que permite que um comerciante aproveite os aumentos inesperados e economize na ocorrência de uma baixa anormal.

IBEX35 Estratégia de reversão média simples.
Quanto a uma estratégia de negociação automatizada, esta é muito fácil. Por causa do retorno natural à média do preço, o IBEX35 funciona bem com este simples & # 8220; longo apenas & # 8221; condições para entrar no mercado em um prazo diário.
Claro que não foi otimizado e reflete apenas uma compreensão fácil sobre o desempenho desse índice europeu no passado. Eu acho que é um bom começo de uma estratégia de negociação mais sofisticada, com condições curtas também, para evitar muito tempo sem qualquer lucro. Também pode ser parte de um portfólio mais complexo de comerciantes longos.
Devido à sua relativa correlação próxima, outros índices europeus também funcionam bem. Anexei a captura de tela francesa do resultado CAC40 também.
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Nenhuma informação neste site é um conselho de investimento ou uma solicitação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. A negociação pode expô-lo ao risco de perda maior do que seus depósitos e é apenas adequado para investidores experientes que tenham meios financeiros suficientes para suportar esse risco.
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Estratégia de reversão média simples
Eu sou novo tanto na Quantopian quanto na negociação em geral, mas tentei implementar uma estratégia de reversão média. Eu estou comprando ações de baixo desempenho e vendendo os estoques de alto desempenho todos os dias, ponderando o desempenho de tudo em relação às demais ações da carteira.
Neste ponto, estou tentando interpretar os resultados, mas não tenho certeza de como os resultados são do algoritmo e quanto são simplesmente uma conseqüência das ações que eu selecionei.
Se alguém tiver dúvidas, comentários ou sugestões, avise-me!
Me diverti muito aprendendo e trabalhando com a plataforma.
Estou olhando o código-fonte do seu algoritmo e não consigo seguir a lógica do seu loop final. Você pode adicionar algumas explicações / comentários ao trecho de código?
Claro, deixe-me tentar explicar o que estava tentando fazer.
Eu passo através de cada estoque que eu estou assistindo e calculo quantas dessas ações eu comprar ou vender com a minha posição atual, dinheiro e desempenho. O valor a comprar é o número máximo de ações que eu poderia comprar (caixa / preço de ações) ponderado pelo desempenho em relação às demais ações da minha carteira. O valor que queremos vender é o valor desse estoque que possuímos ponderado da mesma maneira.
Eu não estou 100% convencido da validade desta lógica (eu sinto que deveria estar ponderando os estoques que tiveram ganhos e perdas independentemente uns dos outros, mas eu ainda não o implementei). O meu raciocínio era que, se assumirmos que o estoque é significativo, é sensato comprar mais dos que tiveram um desempenho ruim e vender rapidamente mais do que estava funcionando bem. As ponderações foram minha maneira de expressar essa idéia.
A próxima parte implementa a compra e venda. Nós calculamos o quanto compraríamos ou vendemos para cada estoque, mas apenas compramos ou vendemos se a mudança de porcentagem normalizada for negativa ou positiva.
Nós também não queremos enviar uma ordem de compra ou venda, a menos que tenhamos atingido algum tipo de limite para o quanto isso mudou. Nos casos em que a mudança total foi muito pequena, apenas nos seguramos. Pode valer a pena considerar o desempenho das ações a partir do ponto em que compramos o caso em que estamos vendendo, mas eu não consegui testar isso.
Espero que seja útil, deixe-me saber se você tem outras questões.
Muito obrigado por essa resposta. Isso ajuda muito.
Feliz eu poderia ajudar!
Eu segui adiante e implementei as mudanças que eu estava pensando, e parece melhorar o algoritmo. Confira!
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Eu pensei que tentaria testar o algoritmo contra os dez melhores dividendos da NYSE nos últimos doze meses, e obtive esse resultado: consideravelmente pior!
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Reversão média: estratégias de negociação simples, parte 1.
Nesta série, abordamos algumas estratégias básicas de negociação que podem ajudá-lo a começar com o desenvolvimento de seus próprios sistemas de negociação automatizados.
Baixe o notebook IPython aqui.
Modelos de Reversão Média.
As estratégias de reversão média funcionam sob o pressuposto de que há uma tendência estável subjacente no preço de um ativo e os preços flutuam aleatoriamente em torno dessa tendência. Portanto, os valores que se desviam longe da tendência tendem a reverter a direção e reverter para a tendência. Ou seja, se o valor for excepcionalmente alto, esperamos que ele volte para baixo e, se for excepcionalmente baixo, volte.
Como identificamos a tendência subjacente? Essa é a essência desta estratégia! Considere o exemplo falso abaixo:
Calculamos a média móvel de 90 dias (90d MA) do preço das ações e tratamos isso como a tendência estável subjacente. Também calculamos a média móvel de 30 dias (30d MA) e podemos ver que ziguezagueia em torno da tendência 90d. Agora podemos construir a seguinte estratégia:
Quando o valor de 30d MA cai abaixo de 90d MA, esperamos que ele volte para a linha 90d. Ou seja, o preço atual é muito baixo e provavelmente aumentará. Por isso, este é um sinal para comprar De forma semelhante, se o valor de 30d MA sobe acima de 90d MA, esperamos que ele volte para a linha 90d. Portanto, o preço atual é muito alto e é um sinal para vender.
Consideremos alguns exemplos e aplicações do mundo real desta estratégia.
Discutimos a aplicação de modelos de reversão média a um estoque único, portfólio de ações e comércio de pares neste notebook. Nos próximos tutoriais, falaremos de estratégias de negociação de momentum e pares.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Equipe Auquan.
A Auquan pretende envolver pessoas de diversas origens para aplicar as habilidades de seus respectivos campos para desenvolver estratégias de negociação de alta qualidade. Acreditamos que pessoas extremamente talentosas equipadas com conhecimento e atitude adequados podem projetar algoritmos de negociação bem-sucedidos.