Stratégie de retour à la moyenne

Achetez bas, vendez haut — profitez du retour des prix vers leur moyenne.

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Aperçu

Qu'est-ce que Stratégie de retour à la moyenne ?

La stratégie de retour à la moyenne repose sur un postulat mathématique éprouvé : les prix tendent à revenir vers leurs moyennes historiques après s'en être éloignés excessivement. Ce principe a été démontré statistiquement sur de nombreux marchés à court et moyen terme.

Les critères courants pour identifier un éloignement excessif : RSI inférieur à 30 ou supérieur à 70, ou prix touchant la bande inférieure ou supérieure des Bandes de Bollinger. Le Z-Score (écart à la moyenne pondéré par l'écart-type) est également utilisé pour quantifier le degré d'éloignement.

Cette stratégie performe mieux dans les marchés en range ou sur des actifs fortement corrélés comme les paires de devises. En revanche, elle peut générer de grosses pertes dans les marchés fortement directionnels ; d'où l'ajout d'un filtre ADX pour éviter d'entrer à contre-tendance.

Comment ça fonctionne dans auto-Trading

Automatisez-le

La plateforme Auto-Trading calcule les indicateurs de retour à la moyenne en temps réel et envoie des alertes lorsque des niveaux critiques de surachat/survente sont atteints. Le constructeur de stratégies permet de combiner les signaux RSI et Bandes de Bollinger avec des conditions d'entrée supplémentaires comme un pattern de bougie de confirmation.

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Ressources externes

Apprendre de sources fiables

Investopedia — Retour à la moyenne↗

Explication du principe de retour à la moyenne et de ses applications en trading.

TradingView — Stratégies de moyenne↗

Stratégies de retour à la moyenne de la communauté TradingView.

BabyPips — Trading en range↗

Guide BabyPips du trading en range et du retour des prix.

Code de la stratégie

Choisissez un script ci-dessous, copiez-le et utilisez-le sur votre graphique.

Pine Script (TradingView)

Ceci est un exemple de strategie Pine Script TradingView pour le concept de cette page. Collez-le dans l'editeur Pine TradingView, ajoutez-le au graphique, puis lancez Strategy Tester.

//@version=6
strategy("Mean Reversion Strategy", overlay=true)
len = input.int(20, "BB Length")
mult = input.float(2.0, "Std Dev")
basis = ta.sma(close, len)
dev = ta.stdev(close, len) * mult
upper = basis + dev
lower = basis - dev
longSignal = close < lower
exitSignal = close > basis
if longSignal
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if exitSignal
    strategy.close("Long")
plot(upper, "Upper", color=color.orange)
plot(lower, "Lower", color=color.orange)

ThinkScript (thinkorswim)

Ceci est un exemple de strategie ThinkScript thinkorswim pour le concept de cette page. Ouvrez thinkorswim, creez une strategie personnalisee, collez le script et appliquez-le au graphique.

input length = 20;
input numDev = 2.0;
def mid = Average(close, length);
def up = mid + numDev * StDev(close, length);
def dn = mid - numDev * StDev(close, length);
def buySignal = close < dn;
def sellSignal = close > mid;
AddOrder(OrderType.BUY_AUTO, buySignal, close, 1, Color.GREEN, Color.GREEN, "MR Buy");
AddOrder(OrderType.SELL_AUTO, sellSignal, close, 1, Color.RED, Color.RED, "MR Exit");
plot Upper = up;
plot Lower = dn;

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