Русский RU
Открыть на GitHub

Стратегия возврата к среднему с учётом волатильности

В этой версии возвращения к среднему пороги входа масштабируются по отношению ATR к стандартному отклонению. Когда волатильность возрастает относительно обычного шума, расстояние, необходимое для открытия сделки, увеличивается, что помогает избежать преждевременных сигналов во время хаотичных движений.

Тестирование показывает среднегодичную доходность около 115%. Стратегию лучше запускать на фондовом рынке.

Длинная позиция открывается, когда цена опускается ниже скользящей средней более чем на скорректированный порог. Короткая позиция открывается, когда цена поднимается выше средней на ту же величину. Позиции закрываются, когда цена вновь приближается к средней.

Адаптивный порог делает стратегию подходящей для рынков с меняющимися режимами волатильности. Стоп‑лосс, равный двум ATR, ограничивает риск в ожидании возврата.

Подробности

  • Условия входа:
    • Long: закрытие < MA − Multiplier * ATR / (ATR/StdDev)
    • Short: закрытие > MA + Multiplier * ATR / (ATR/StdDev)
  • Long/Short: обе стороны.
  • Условия выхода:
    • Long: выход при закрытии >= MA
    • Short: выход при закрытии <= MA
  • Стопы: да, динамический на основе ATR.
  • Параметры по умолчанию:
    • Period = 20
    • Multiplier = 2.0m
    • CandleType = TimeSpan.FromMinutes(5)
  • Фильтры:
    • Категория: Возврат к среднему
    • Направление: Обе стороны
    • Индикаторы: ATR, StdDev
    • Стопы: Да
    • Сложность: Средняя
    • Таймфрейм: Внутридневной
    • Сезонность: Нет
    • Нейросети: Нет
    • Дивергенция: Нет
    • Уровень риска: Средний
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>
/// Volatility Adjusted Mean Reversion strategy.
/// Uses ATR and Standard Deviation to create adaptive entry thresholds.
/// </summary>
public class VolatilityAdjustedMeanReversionStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<int> _periodParam;
	private readonly StrategyParam<decimal> _multiplierParam;
	private readonly StrategyParam<DataType> _candleTypeParam;

	private SimpleMovingAverage _sma;
	private AverageTrueRange _atr;
	private StandardDeviation _stdDev;
	
	/// <summary>
	/// Period for indicators.
	/// </summary>
	public int Period
	{
		get => _periodParam.Value;
		set => _periodParam.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Multiplier for entry threshold.
	/// </summary>
	public decimal Multiplier
	{
		get => _multiplierParam.Value;
		set => _multiplierParam.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Candle type for strategy.
	/// </summary>
	public DataType CandleType
	{
		get => _candleTypeParam.Value;
		set => _candleTypeParam.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Constructor.
	/// </summary>
	public VolatilityAdjustedMeanReversionStrategy()
	{
		_periodParam = Param(nameof(Period), 20)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Period", "Period for indicators", "Parameters")
			
			.SetOptimize(10, 50, 10);

		_multiplierParam = Param(nameof(Multiplier), 2.0m)
			.SetRange(0.1m, decimal.MaxValue)
			.SetDisplay("Multiplier", "Multiplier for entry threshold", "Parameters")
			
			.SetOptimize(1.0m, 3.0m, 0.5m);

		_candleTypeParam = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame())
			.SetDisplay("Candle Type", "Candle type for strategy", "Common");
	}

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

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

		_sma = null;
		_atr = null;
		_stdDev = null;
	}

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

		// Create indicators
		_sma = new SMA { Length = Period };
		_atr = new AverageTrueRange { Length = Period };
		_stdDev = new StandardDeviation { Length = Period };

		// Create subscription and bind indicators
		var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
		
		// First, bind SMA and ATR
		subscription
			.Bind(_sma, _atr, _stdDev, ProcessCandle)
			.Start();

		// Setup chart visualization if available
		var area = CreateChartArea();
		if (area != null)
		{
			DrawCandles(area, subscription);
			DrawIndicator(area, _sma);
			DrawIndicator(area, _atr);
			DrawOwnTrades(area);
		}
		
		// Enable position protection
		StartProtection(
			takeProfit: new Unit(0, UnitTypes.Absolute), // No take profit
			stopLoss: new Unit(2, UnitTypes.Absolute) // Stop loss at 2*ATR
		);
	}

	private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal smaValue, decimal atrValue, decimal stdDevValue)
	{
		if (candle.State != CandleStates.Finished)
			return;

		if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading())
			return;
		
		// Skip if standard deviation is too small to avoid division by zero
		if (stdDevValue < 0.0001m)
			return;
			
		// Calculate volatility ratio
		var volatilityRatio = atrValue / stdDevValue;
		
		// Calculate volatility-adjusted thresholds
		var threshold = Multiplier * atrValue / volatilityRatio;
		var upperThreshold = smaValue + threshold;
		var lowerThreshold = smaValue - threshold;
		
		// Long setup - price below lower threshold
		if (candle.ClosePrice < lowerThreshold && Position <= 0)
		{
			// Buy signal - price has deviated too much below average
			BuyMarket(Volume + Math.Abs(Position));
		}
		// Short setup - price above upper threshold
		else if (candle.ClosePrice > upperThreshold && Position >= 0)
		{
			// Sell signal - price has deviated too much above average
			SellMarket(Volume + Math.Abs(Position));
		}
		// Exit long position when price returns to average
		else if (Position > 0 && candle.ClosePrice >= smaValue)
		{
			// Close long position
			SellMarket(Position);
		}
		// Exit short position when price returns to average
		else if (Position < 0 && candle.ClosePrice <= smaValue)
		{
			// Close short position
			BuyMarket(Math.Abs(Position));
		}
	}
}