Модели следования за трендом

Введение

Следование за трендом - это стратегия, которая нацелена на извлечение выгоды из продолжения существующих рыночных трендов. Независимо от того, бычий ли рынок или медвежий, модели следования за трендом стремятся входить в сделки в благоприятное время, чтобы следовать направлению рынка. Этот метод прошел проверку временем, стабильно принося существенную доходность тем, кто освоил его применение.

Основная концепция

В своей основе следование за трендом опирается на убеждение, что цены будут продолжать двигаться в том же направлении, в котором они двигались, а не менять курс. Этот подход контрастирует со стратегиями возврата к среднему, которые делают ставку на то, что цены вернутся к долгосрочному среднему значению.

Ключевые компоненты

Рыночные данные

Для эффективного построения и исполнения стратегии следования за трендом необходимы точные и своевременные рыночные данные. Трейдерам нужен доступ к:

Индикаторы

Индикаторы являются важнейшими инструментами в определении трендов. Некоторые популярные индикаторы включают:

Алгоритмы

Алгоритмы находятся в основе следования за трендом в алгоритмической торговле. Это системы, основанные на правилах, предназначенные для автоматической реализации торговой стратегии.

Модели следования за трендом

Пересечение скользящих средних

Описание: Эта модель использует две скользящие средние разных временных периодов. Сигнал покупки генерируется, когда краткосрочная скользящая средняя пересекает долгосрочную скользящую среднюю снизу вверх. И наоборот, сигнал продажи генерируется, когда краткосрочная скользящая средняя пересекает долгосрочную скользящую среднюю сверху вниз.

Пример кода:

def moving_average_crossover(prices, short_window, long_window):
    short_ma = prices.rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
    long_ma = prices.rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()

    signals = pd.DataFrame(index=prices.index)
    signals['signal'] = 0.0
    signals['short_ma'] = short_ma
    signals['long_ma'] = long_ma
    signals['signal'][short_window:] = np.where(signals['short_ma'][short_window:] > signals['long_ma'][short_window:], 1.0, 0.0)
    signals['positions'] = signals['signal'].diff()

    return signals

Полосы Боллинджера

Описание: Полосы Боллинджера состоят из средней полосы (простая скользящая средняя) и двух внешних полос, которые рассчитываются с использованием стандартных отклонений. Когда цена достигает нижней полосы, генерируется сигнал покупки. Когда цена достигает верхней полосы, генерируется сигнал продажи.

Пример кода:

def bollinger_bands(prices, window, num_std_dev):
    rolling_mean = prices.rolling(window=window).mean()
    rolling_std = prices.rolling(window=window).std()

    upper_band = rolling_mean + (rolling_std * num_std_dev)
    lower_band = rolling_mean - (rolling_std * num_std_dev)

    signals = pd.DataFrame(index=prices.index)
    signals['price'] = prices
    signals['upper_band'] = upper_band
    signals['lower_band'] = lower_band
    signals['rolling_mean'] = rolling_mean

    signals['buy_signal'] = np.where(prices < lower_band, 1.0, 0.0)
    signals['sell_signal'] = np.where(prices > upper_band, -1.0, 0.0)

    return signals

Индекс относительной силы (RSI)

Описание: RSI - это осциллятор импульса, который измеряет скорость и изменение ценовых движений. Он колеблется от 0 до 100 и обычно используется для определения условий перекупленности или перепроданности. RSI выше 70 указывает на перекупленность, в то время как RSI ниже 30 указывает на перепроданность.

Пример кода:

def relative_strength_index(prices, window):
    delta = prices.diff()
    gain = (delta.where(delta > 0, 0)).fillna(0)
    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).fillna(0)

    avg_gain = gain.rolling(window=window, min_periods=1).mean()
    avg_loss = loss.rolling(window=window, min_periods=1).mean()

    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))

    signals = pd.DataFrame(index=prices.index)
    signals['price'] = prices
    signals['rsi'] = rsi

    signals['buy_signal'] = np.where(rsi < 30, 1.0, 0.0)
    signals['sell_signal'] = np.where(rsi > 70, -1.0, 0.0)

    return signals

Управление рисками

Эффективное следование за трендом включает надежные методы управления рисками, включая:

Заключение

Модели следования за трендом являются фундаментальными стратегиями в мире алгоритмической торговли. Понимая и реализуя различные типы моделей следования за трендом, такие как пересечение скользящих средних, полосы Боллинджера и RSI, трейдеры могут принимать обоснованные решения и потенциально извлекать выгоду из существующих рыночных трендов.