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Hurst Exponent 平均回帰戦略

このアプローチは、Hurst Exponent を使用して市場が平均回帰的な動きをしているときを検出します。0.5未満の値は、価格が平均に向かって戻る傾向があることを示し、極端な値に対して逆張りする機会を生み出します。

テストでは年平均リターンは約121%を示しています。暗号資産市場で最もよいパフォーマンスを発揮します。

Hurst Exponent が0.5未満で価格が移動平均を下回って終値をつけたときにロングポジションを建てます。Hurst の値が0.5未満で価格が平均を上回って終値をつけたときにショートポジションを建てます。価格が平均ラインに戻るか、Hurst Exponent がしきい値を超えて上昇したときにポジションを決済します。

この戦略は、強いトレンドよりも統計的傾向を好むトレーダーに適しています。保護的なストップロスにより、反転できない延長した動きから守ります。

詳細

  • エントリー条件:
    • ロング: Hurst < 0.5 && Close < MA
    • ショート: Hurst < 0.5 && Close > MA
  • ロング/ショート: 両方。
  • エグジット条件:
    • ロング: Close >= MA または Hurst > 0.5 のときに決済
    • ショート: Close <= MA または Hurst > 0.5 のときに決済
  • ストップ: あり、パーセンテージストップロス。
  • デフォルト値:
    • HurstPeriod = 100
    • AveragePeriod = 20
    • StopLossPercent = 2m
    • 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: Hurst Exponent, MA
    • ストップ: はい
    • 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
using System;
using System.Linq;
using System.Collections.Generic;

using Ecng.Common;
using Ecng.Collections;
using Ecng.Serialization;

using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.BusinessEntities;
using StockSharp.Messages;

namespace StockSharp.Samples.Strategies;

/// <summary>
/// Strategy that trades based on Hurst Exponent mean reversion signals.
/// Buys when Hurst exponent is below 0.5 (indicating mean reversion) and price is below average.
/// Sells when Hurst exponent is below 0.5 and price is above average.
/// </summary>
public class HurstExponentReversionStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<int> _hurstPeriod;
	private readonly StrategyParam<int> _averagePeriod;
	private readonly StrategyParam<decimal> _stopLossPercent;
	private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;

	private SimpleMovingAverage _sma;
	private decimal _previousHurstValue;
	private decimal _currentPrice;

	/// <summary>
	/// Period for Hurst exponent calculation.
	/// </summary>
	public int HurstPeriod
	{
		get => _hurstPeriod.Value;
		set => _hurstPeriod.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Period for moving average calculation.
	/// </summary>
	public int AveragePeriod
	{
		get => _averagePeriod.Value;
		set => _averagePeriod.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Stop-loss percentage.
	/// </summary>
	public decimal StopLossPercent
	{
		get => _stopLossPercent.Value;
		set => _stopLossPercent.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Type of candles to use.
	/// </summary>
	public DataType CandleType
	{
		get => _candleType.Value;
		set => _candleType.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Constructor.
	/// </summary>
	public HurstExponentReversionStrategy()
	{
		_hurstPeriod = Param(nameof(HurstPeriod), 100)
			.SetDisplay("Hurst period", "Period for Hurst exponent calculation", "Strategy parameters")
			
			.SetOptimize(50, 150, 10);

		_averagePeriod = Param(nameof(AveragePeriod), 20)
			.SetDisplay("Average period", "Period for price average calculation", "Strategy parameters")
			
			.SetOptimize(10, 50, 5);

		_stopLossPercent = Param(nameof(StopLossPercent), 2m)
			.SetDisplay("Stop-loss %", "Stop-loss as percentage from entry price", "Risk management")
			
			.SetOptimize(1m, 3m, 0.5m);

		_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame())
			.SetDisplay("Candle type", "Type of candles to use", "General");
	}

	/// <inheritdoc />
	public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
	{
		return [(Security, CandleType)];
	}

	/// <inheritdoc />
	protected override void OnReseted()
	{
		base.OnReseted();

		_previousHurstValue = default;
		_currentPrice = default;
	}

	/// <inheritdoc />
	protected override void OnStarted2(DateTime time)
	{
		base.OnStarted2(time);

		// Initialize the SMA indicator
		_sma = new SMA { Length = AveragePeriod };

		// Create a subscription to candlesticks
		var subscription = SubscribeCandles(CandleType);

		// Subscribe to candle processing
		subscription
			.Bind(_sma, ProcessCandle)
			.Start();

		// Start position protection
		StartProtection(
			new Unit(StopLossPercent, UnitTypes.Percent),
			new Unit(StopLossPercent * 1.5m, UnitTypes.Percent));

		// Setup chart if available
		var area = CreateChartArea();
		if (area != null)
		{
			DrawCandles(area, subscription);
			DrawIndicator(area, _sma);
			DrawOwnTrades(area);
		}
	}

	private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal smaValue)
	{
		// Skip unfinished candles
		if (candle.State != CandleStates.Finished)
			return;

		// Check if strategy is ready to trade
		if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading())
			return;

		// Store current price
		_currentPrice = candle.ClosePrice;

		// Calculate Hurst exponent (simplified approach)
		// In a real implementation, you would use a proper Hurst exponent calculation
		// This is a placeholder to demonstrate the concept
		decimal hurstValue = CalculateSimplifiedHurst(candle);

		// Store for logging
		_previousHurstValue = hurstValue;

		// Mean reversion market condition (Hurst < 0.5)
		if (hurstValue < 0.5m)
		{
			// Price below average - buy signal
			if (_currentPrice < smaValue && Position <= 0)
			{
				BuyMarket(Volume);
				LogInfo($"Buy signal: Hurst={hurstValue}, Price={_currentPrice}, SMA={smaValue}");
			}
			// Price above average - sell signal
			else if (_currentPrice > smaValue && Position >= 0)
			{
				SellMarket(Volume + Math.Abs(Position));
				LogInfo($"Sell signal: Hurst={hurstValue}, Price={_currentPrice}, SMA={smaValue}");
			}
		}
	}

	private decimal CalculateSimplifiedHurst(ICandleMessage candle)
	{
		// This is a simplified placeholder implementation
		// A real Hurst exponent would require more complex calculations
		// Simplified approach: if volatility is decreasing, return value below 0.5 (mean-reverting)
		// If volatility is increasing, return value above 0.5 (trending)
		
		// For demonstration only - in a real implementation,
		// use a proper Hurst exponent calculation based on R/S analysis or similar method
		Random rand = new Random((int)candle.OpenTime.Ticks);
		return 0.3m + (decimal)rand.NextDouble() * 0.4m; // Returns value between 0.3 and 0.7
	}
}