Реверсия к среднему значению широко используется в количественной торговле, когда цены или доходность отклоняются от типичных уровней, а затем возвращаются обратно. Эти стратегии хорошо работают в сочетании с трендовыми системами, особенно на рынках с ограниченным диапазоном колебаний. Концепция основана на стационарности, где среднее значение выступает в качестве точки отсчета, а z-баллы показывают, насколько значения отклоняются, прежде чем вернуться к исходному уровню.
В этом видео рассматриваются 10 категорий реверсии к среднему значению, включая:
Реверсия к ценовому уровню: цены движутся вокруг динамического среднего значения, например, в методах, основанных на полосах Боллинджера.
Реверсия к доходности: краткосрочное восстановление после резких колебаний цен, вызванных изменениями настроений или ликвидности.
Реверсия к относительной стоимости: конвергенция между связанными активами, часто наблюдаемая в парной торговле.
Реверсия к волатильности: тенденция показателей волатильности, таких как VIX, к возвращению к долгосрочным средним значениям.
Подходы, основанные на режиме: Разделение фаз возврата к среднему значению от периодов тренда, поскольку поведение меняется во время скачков волатильности или макроэкономических событий.
Методы машинного обучения: Модели, которые оценивают вероятность и темп возврата к среднему значению, используя множество признаков вместо фиксированных правил.
Возврат к среднему значению отражает регулярный цикл рынка, включающий растяжение, коррекцию и возвращение к равновесию.
👉 Изучите стратегии возврата к среднему значению на Python в курсе от доктора Эрнеста Чана и Quantra: https://bit.ly/4pH2Zx0
Научитесь применять ИИ и машинное обучение в торговле на практике.
Программа EPAT по машинному обучению и ИИ: https://bit.ly/48nmhRX
Бесплатный курс для начинающих в удобном для вас темпе: https://bit.ly/48rjp52
Применение ИИ в торговых стратегиях: https://bit.ly/3XybbDr
ИИ в управлении портфелем: https://bit.ly/4pQgSIU
🎯 Что вы узнаете:
Как стратегии возврата к среднему значению служат балансом для систем следования за трендом на рынках с боковым движением.
Фундаментальная статистическая концепция стационарности, лежащая в основе возврата к среднему значению.
Практическое применение z-показателя для количественной оценки того, насколько цена или переменная отклонились от своего среднего значения.
Конкретные примеры стратегий, включая подход с использованием полос Боллинджера и парную торговлю.
Как использовать рыночные индикаторы, такие как RSI, для обнаружения перекупленности и потенциальных отскоков.
Почему управление рисками, включая фильтры волатильности и механизмы стоп-лосса, имеет решающее значение для возврата к среднему уровню цен.
Взаимосвязь между волатильностью (VIX) и возвратом к среднему уровню, и как трейдеры деривативов используют это.
Как количественные системы используют модели сдвига режимов для определения того, находится ли рынок в состоянии возврата к среднему уровню или в тренде.
⏰ Временные метки:
0:00 - Введение: Почему рынки чрезмерно реагируют
0:47 - Баланс возврата к среднему уровню против следования за трендом
2:42 - 10 торговых стратегий возврата к среднему уровню
3:07 - Основная идея возврата к среднему уровню
3:16 - Как мы это количественно оцениваем?
3:52 - Номер 1: Возврат к среднему значению ценового уровня (полосы Боллинджера)
4:59 - Номер 2: Возврат к среднему значению доходности
5:38 - Номер 3: Возврат к среднему значению на основе индикаторов (RSI/стохастический осциллятор)
7:10 - Номер 4: Возврат к среднему значению относительной стоимости (парные и межсекторальные)
8:34 - Номер 5: Фундаментальный или факторный возврат к среднему значению (инвестирование в стоимость)
9:41 - Номер 6: Возврат к среднему значению волатильности (VIX)
10:51 - Номер 7: Возврат к среднему значению, зависящий от режима
12:15 - Номер 8: Возврат к среднему значению с помощью машинного обучения
13:25 - Номер 9: Возврат к среднему значению опционов и деривативов
14:33 - Номер 10: Высокочастотный или микроструктурный возврат к среднему значению
15:35 - Заключение: Рынок Ритм восстановления
🎓 О спикере
Мохак Пачисия — старший количественный исследователь в QuantInsti, специализирующийся на разработке торговых стратегий, финансовом моделировании и количественных исследованиях. До прихода в QuantInsti он работал в подразделении Risk and Quant Solutions в Evalueserve, где также руководил обучением и развитием команды количественных аналитиков.
Мохак — выпускник EPAT и успешно сдал все уровни программы Chartered Market Technician (CMT), а также два уровня программы CFA.
💡 Ключевые выводы:
Возврат к среднему значению — это фундаментальное статистическое явление, при котором спреды, цены и волатильность стремятся вернуться к равновесию, если их слишком сильно растянуть.
Среднее значение действует как гравитационный якорь для цены.
Рынок работает в ритме чрезмерной реакции, коррекции и восстановления.
Когда происходит значительное из...
Информация по комментариям в разработке