top of page

ARGOMENTI

LA STRATEGIA DI MEAN REVERSION

Aggiornamento: 21 giu


mean reversion
mean reversion

La strategia di Mean Reversion (Ritorno alla Media) è basata sul presupposto che i prezzi delle attività finanziarie tendono spesso a ritornare alla loro media storica misurata nel tempo.

Questa strategia si fonda quindi sull'idea che, se il prezzo di un'attività si discosta significativamente dalla sua media, alla fine tornerà verso quella price-zone.


Prima di andare nel dettaglio vogliamo ricordarti alcuni concetti chiave:


  1. Media Mobile (Moving Average): La media mobile è uno degli strumenti più utilizzati per identificare la media storica del prezzo di un'attività. Può essere semplice (SMA), esponenziale (EMA) o ponderata (WMA), tra le altre. (vedi l'articolo sulle medie mobili)

  2. Deviazione Standard (Standard Deviation): Misura la volatilità del prezzo rispetto alla sua media. Una maggiore deviazione standard indica una maggiore volatilità.

  3. Bande di Bollinger: Sono un esempio popolare di utilizzo della deviazione standard insieme alla media mobile. Le bande superiori e inferiori sono tracciate a una distanza di una o più deviazioni standard dalla media mobile.



La Moving Average (MA), o media mobile, è uno strumento di analisi tecnica molto utilizzato nel trading per smussare i dati di prezzo e identificare tendenze. Ecco una spiegazione dettagliata su come funziona e come viene applicata:


Cos'è una Moving Average?

Una Moving Average è una media calcolata su un periodo di tempo specifico e viene aggiornata ogni volta che ci sono nuovi dati di prezzo.

Ci sono diverse tipologie di medie mobili, ognuna con le proprie caratteristiche e applicazioni:


Simple Moving Average (SMA):

  • Calcolo: La SMA è la media aritmetica dei prezzi di chiusura di un titolo su un determinato numero di periodi. Ad esempio, una SMA a 10 giorni si calcola sommando i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e dividendo per 10.

  • Formula: ​​

dove 𝑃 rappresenta il prezzo di chiusura e n il numero di periodi.

  • Caratteristiche: La SMA è semplice da calcolare e da comprendere, ma può essere lenta a reagire ai cambiamenti rapidi del mercato.


Exponential Moving Average (EMA):

  • Calcolo: La EMA dà più peso ai prezzi recenti, rendendola più reattiva ai cambiamenti di prezzo rispetto alla SMA. Questo è ottenuto applicando un fattore di smorzamento che diminuisce esponenzialmente.

  • Formula:

dove k è il periodo di smorzamento.

  • Caratteristiche: L'EMA è più sensibile alle variazioni recenti del prezzo, il che la rende più adatta per mercati volatili.

Weighted Moving Average (WMA):

  • Calcolo: La WMA dà più peso ai dati più recenti rispetto ai dati più vecchi, ma in modo lineare anziché esponenziale.

  • Formula:

dove P è il prezzo e w è il peso assegnato.

  • Caratteristiche: La WMA è simile alla EMA, ma con un calcolo più lineare del peso.


Una MA può aiutare a identificare la direzione della tendenza di un mercato.

Se il prezzo è sopra la MA, potrebbe indicare una tendenza rialzista, mentre se è sotto, una tendenza ribassista.

Le medie mobili possono fungere quindi da livelli di supporto e resistenza dinamici.


Crossover: Un segnale comune è il crossover tra una MA a breve termine e una MA a lungo termine.

Un incrocio verso l'alto può indicare un segnale di acquisto, mentre un incrocio verso il basso può indicare un segnale di vendita.


Convergenza/Divergenza: Quando la MA si appiattisce o inizia a divergere dal prezzo, potrebbe indicare un indebolimento della tendenza attuale.


SMA a 50 giorni: Spesso utilizzata dai trader per identificare le tendenze a medio termine. Quando il prezzo attraversa la SMA a 50 giorni, può essere visto come un segnale di inversione di tendenza.


EMA a 200 giorni: Comunemente usata per identificare le tendenze a lungo termine. Una rottura al di sotto della EMA a 200 giorni può indicare un'inversione ribassista significativa.


  • Scelta del Periodo: La scelta del periodo per calcolare la MA dipende dall'orizzonte temporale del trader e dalla volatilità del mercato. Periodi più brevi rendono la MA più sensibile, mentre periodi più lunghi la rendono più stabile.


  • Combinazione di MA: Molti trader utilizzano più MA contemporaneamente per ottenere una visione più completa del mercato.



Formula delle Bande di Bollinger

Le Bande di Bollinger, sviluppate da John Bollinger negli anni '80, sono un indicatore tecnico usato per misurare la volatilità e identificare condizioni di ipercomprato e ipervenduto.


Questo strumento è composto da tre linee: una media mobile semplice (SMA) centrale e due bande esterne calcolate in base alla deviazione standard rispetto alla SMA.


La configurazione comune utilizza una SMA a 20 periodi, ma può essere adattata.

Quando la volatilità aumenta, le bande si allargano; quando diminuisce, si restringono.

Le bande superiori e inferiori indicano rispettivamente condizioni di ipercomprato e ipervenduto. Quando il prezzo si avvicina alla banda superiore, il mercato può essere considerato ipercomprato, suggerendo un possibile calo; viceversa, quando il prezzo tocca la banda inferiore, il mercato può essere ipervenduto, suggerendo un possibile rialzo.


Un altro concetto chiave è lo "squeeze", ovvero il restringimento delle bande, che segnala una fase di bassa volatilità e potenziale esplosione di volatilità imminente.


Le Bande di Bollinger possono essere usate con altri indicatori tecnici, come l'RSI, per confermare segnali di trading. Sono adattabili a vari mercati e orizzonti temporali, ma dovrebbero essere parte di una strategia più ampia, non l'unico strumento di analisi.


Le bande di Bollinger sono calcolate come segue:


Strategia di Mean Reversion

La strategia di Mean Reversion si basa sull'idea che i prezzi di un asset tendono a ritornare alla loro media storica nel tempo.


Questa strategia è utilizzata dai trader per identificare opportunità di acquisto o vendita quando i prezzi si discostano significativamente dalla loro media.

Il concetto fondamentale è che, se un prezzo si allontana troppo dalla sua media, è probabile che torni verso quella media.

La media può essere una media mobile semplice (SMA), una media mobile esponenziale (EMA) o un'altra misura statistica centrale.


Quando il prezzo di un asset è molto al di sopra della sua media storica, può essere un segnale di ipercomprato, suggerendo che il prezzo potrebbe presto scendere. Viceversa, quando il prezzo è molto al di sotto della sua media, può essere un segnale di ipervenduto, suggerendo che il prezzo potrebbe risalire.


La strategia di Mean Reversion può essere applicata su vari orizzonti temporali, dai trading a breve termine agli investimenti a lungo termine. Tuttavia, è importante utilizzare questa strategia insieme ad altri indicatori tecnici e fondamentali per ridurre il rischio e migliorare l'accuratezza delle previsioni.


Implementazione in Pine Script

Di seguito è riportato un esempio di implementazione di una strategia di mean reversion in Pine Script, utilizzando le bande di Bollinger:


CODICE PINE SCRIPT


//@version=5

strategy("Mean Reversion Strategy", overlay=true)


// Parametri per le bande di Bollinger

length = input(20, title="Length")

src = input(close, title="Source")

mult = input(2.0, title="Multiplier")


// Calcolo della media mobile semplice (SMA) e della deviazione standard

basis = ta.sma(src, length)

dev = mult * ta.stdev(src, length)


// Calcolo delle bande di Bollinger

upper = basis + dev

lower = basis - dev


// Tracciamento delle bande di Bollinger

plot(basis, color=color.blue, title="SMA")

plot(upper, color=color.red, title="Upper Band")

plot(lower, color=color.green, title="Lower Band")


// Segnali di acquisto e vendita

buySignal = ta.crossover(src, lower)

sellSignal = ta.crossunder(src, upper)


// Generazione dei segnali di trading

if (buySignal)

strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellSignal)

strategy.entry("Sell", strategy.short)


Parametri e Ottimizzazione

Length: Numero di periodi per la SMA e la deviazione standard.

comuni sono 20, 50 o 200.

Multiplier: Numero di deviazioni standard per le bande di Bollinger.

Un valore comune è 2.


Ottimizzazione della Strategia

Per ottimizzare una strategia di mean reversion, è possibile utilizzare il backtesting e variare i parametri di input (length e multiplier) per trovare la combinazione che offre le migliori performance storiche.


Questo può essere fatto con l'ausilio di funzioni di ottimizzazione integrate nelle piattaforme di trading, come ad esempio il strategy.optimize in Pine Script.


Gestione del Rischio

  • Stop Loss e Take Profit: È fondamentale integrare livelli di stop loss e take profit per gestire il rischio. Ad esempio, un stop loss potrebbe essere impostato al di sotto della banda inferiore per le posizioni long e al di sopra della banda superiore per le posizioni short.

  • Dimensionamento della Posizione: Utilizzare tecniche di dimensionamento della posizione basate sul rischio, come il metodo del valore a rischio (VaR), per determinare la dimensione ottimale della posizione in base alla volatilità e al capitale disponibile.


La strategia di mean reversion può essere efficace in mercati che tendono a muoversi in range o laterali, dove i prezzi oscillano attorno a una media.

Tuttavia, può essere meno efficace in mercati fortemente trend-following, dove i prezzi possono rimanere lontani dalla media per periodi prolungati.


L'implementazione di questa strategia richiede una buona comprensione dei mercati finanziari, dei principi statistici e delle tecniche di gestione del rischio.

La chiave per il successo è la disciplina nell'esecuzione della strategia e l'adattamento ai cambiamenti delle condizioni di mercato.

Comments


POST RECENTI

bottom of page