均值回歸策略

我想通過賣出高點和低點買入來利用波動的市場。眾所周知，RSI 指標非常糟糕，我想為此創建一個卓越的策略。

我嘗試使用隨時間變化的 ARMA 過程對價格進行建模，但目前沒有成功。

還有其他想法嗎？

您的問題的標題表明市場價格正在回歸。我強烈建議通過一種常見的測試來驗證該假設，例如 Augmented Dickey-Fuller 測試（在 R 的 tseries 包中由 adf.test 函式實現，也在其他 R 包中實現）。

如果市場真的是均值回歸，一個可能的策略是

1. 去趨勢數據。
2. 根據歷史範圍監控市場的極高或極低。
3. 在這些極端情況下買入或賣空市場。
4. 在邏輯點覆蓋：例如，在平均點或中點。
5. 重複。

去趨勢有助於消除長期趨勢（股票）或消除套利的影響（期貨）。“極端高點”和“極端低點”一定是極端的：根據幾年的歷史，我尋找位於 90% 到 95% 或 10% 到 5% 的價格。

在極端情況下買入或賣空都很好……除非市場決定超過其歷史限制，在這種情況下，您將經歷潛在的大幅回撤。我使用動量過濾器，這有幫助，但並不完美。

我的經驗主要是交易均值回歸點差。你的旅費可能會改變。

（PS - 我發現 RSI 指標和均值回歸之間沒有聯繫。我不使用它。）

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/60