Mean Reversion

Gdy cena mocno rośnie ponad ostatnią średnią, łatwo pomyśleć: teraz jest wysoko, z czasem znów spadnie. Mean Reversion uściśla tę intuicję, pytając, czy odchylenia wybranej wielkości zwykle się zmniejszają. Nie jest to jednak prawo przyrody. Badania stóp zwrotu z akcji dawały różne wyniki zależnie od okresu i metody. Stopa zwrotu opisuje zmianę wartości inwestycji, a nie sam poziom ceny. Powrót stóp zwrotu i powrót ceny do narysowanej linii to zatem różne pytania. [1] [2]

Wyobraźmy sobie średnią z ostatecznych wartości Close, czyli ostatnich cen poszczególnych świec. Najpierw wybieramy giełdę, walutę notowania, interwał świecy zwany Timeframe i okres historyczny. Z tego powstaje punkt odniesienia. Możemy go pozostawić stałym albo użyć SMA, prostej średniej kroczącej, która dodaje nowe obserwacje i usuwa najstarsze. To dwa różne rozwiązania. Żadne nie ujawnia niezmiennej „właściwej ceny” bitcoina i żadne nie może korzystać z przyszłych danych. [3] [5]

Odległość od punktu odniesienia możemy podać jako kwotę lub procent. Sam pomiar nie jest jeszcze poleceniem kupna albo sprzedaży. Aby sprawdzić taką regułę, trzeba z góry określić wielkość i kierunek istotnego odchylenia. Należy też ustalić, co oznacza dokładna równość z progiem, jak traktować powtarzające się sygnały i czy średnia lub cel zmieniają się w trakcie. Dobieranie zasad dopiero do udanego wykresu oznaczałoby dostosowywanie testu do wyniku. [3] [5]

Nowa informacja może zmienić cenę na długo. Pozornie chwilowe odchylenie staje się wtedy częścią trwającego trendu. Stara średnia nadal jest poprawnie obliczona, ale może już nie pomagać w ocenie przyszłości. Późniejsza analiza badań rynku akcji znalazła słabsze dowody powrotu i duże różnice między okresami. Dłuższe czekanie nie czyni więc powrotu pewnym. Trzeba również umieć rozpoznać, kiedy pierwotne założenie przestało mieć sens. [2] [5]

„Kupię poniżej średniej” rozpoczyna rozumowanie, ale nie opisuje całego postępowania. Brakuje kwoty narażonej na stratę, warunków sprzedaży i reakcji na dalszy spadek. W pozycji nastawionej na zarobek przy spadku działa to odwrotnie: cena może nadal rosnąć. Pełna reguła określa wejście, częściowe lub pełne wyjście, limit czasu i porzucenie hipotezy. Uwzględnia też płynność, czyli możliwość rzeczywistego wykonania transakcji. Brak wejścia jest również decyzją, nie błędem modelu. [5] [4]

Ostateczny Close znamy dopiero po zakończeniu świecy. Nie możemy zakładać, że później kupimy lub sprzedamy dokładnie po tej cenie. W domyślnych ustawieniach symulacji TradingView realizuje zlecenie rynkowe przy następnej dostępnej aktualizacji ceny, często na początku kolejnej świecy. Wynik zmieniają też opłaty, różnica między ofertami kupna i sprzedaży oraz Slippage, czyli różnica między ceną oczekiwaną a uzyskaną. Przy niewielkim oczekiwanym ruchu koszty mogą przekroczyć cały zysk brutto. [4] [5]

Praca Poterby i Summersa dostępna przez NBER dotyczyła stóp zwrotu z akcji. Późniejsza weryfikacja pokazała znaczenie wybranego okresu. Wyników nie można po prostu przenieść na bitcoina, konkretną giełdę czy krótki interwał. Potrzebne są odpowiednie dane cenowe, wiedza o ówczesnych możliwościach handlu i realistyczne warunki płynności. Powrót widoczny na jednym wykresie pozostaje pojedynczym zdarzeniem, a nie wiarygodną prognozą lub dowodem trwale zyskownej metody. [1] [2] [5]

Najpierw zapisujemy obliczenie średniej, progi odchylenia, wejścia, wyjścia, wielkość pozycji i koszty. Regułę wybraną na jednym okresie sprawdzamy następnie na danych z innego, nieużywanego przy wyborze. CFA Institute ostrzega przed informacjami wtedy jeszcze nieznanymi oraz pomijaniem rynków lub aktywów, które poniosły porażkę. Test powinien obejmować długie trendy i nagłe zmiany warunków. Warto porównać zbliżone ustawienia: wynik zależny od jednej precyzyjnie dobranej wartości wymaga większej ostrożności niż taki, który utrzymuje się w różnych warunkach. [5]