ボラティリティ調整済み平均回帰戦略

この平均回帰の変形版は、ATRと標準偏差の比率によってエントリー閾値をスケールします。典型的なノイズに対してボラティリティが増加すると、取引を発動させるのに必要な距離が大きくなり、混乱した変動の中での時期尚早なシグナルを回避するのに役立ちます。

テストによると、平均年間リターンは約115%です。株式市場で最も高いパフォーマンスを発揮します。

価格が調整済み閾値以上に移動平均を下回ると、ロングポジションが開かれます。価格が同じ幅だけ移動平均を上回ると、ショートポジションが開かれます。価格が平均水準付近に戻って終値をつけると、ポジションが決済されます。

適応的な閾値により、この戦略はボラティリティ体制が変化する市場に適しています。ATRの2倍に相当するストップロスにより、回帰を待つ間のリスクを制限します。

詳細

• エントリー条件:
  • ロング: 終値 < MA - Multiplier * ATR / (ATR/StdDev)
  • ショート: 終値 > MA + Multiplier * ATR / (ATR/StdDev)
• ロング/ショート: 両方。
• エグジット条件:
  • ロング: 終値 >= MA の時に決済
  • ショート: 終値 <= MA の時に決済
• ストップ: あり、ATRに基づく動的ストップ。
• デフォルト値:
  • Period = 20
  • Multiplier = 2.0m
  • CandleType = TimeSpan.FromMinutes(5)
• フィルター:
  • カテゴリ: 平均回帰
  • 方向: 両方
  • インジケーター: ATR, StdDev
  • ストップ: あり
  • 複雑さ: 中級
  • 時間軸: イントラデイ
  • 季節性: いいえ
  • ニューラルネットワーク: いいえ
  • ダイバージェンス: いいえ
  • リスクレベル: 中