Mean Reversion Fejlede 47 Gange Indtil Jeg Tilføjede Dette Frygtfilter

System #47: Den mislykkede mean reversion, der kostede mig 6 måneder

Den 3. januar 2024 slettede jeg mit 47. mean reversion-handelssystem fra min database. Seks måneders udvikling, 20.000 linjer Python-kode og et maksimalt fald på -14,7% i papirhandel. Systemet så perfekt ud i backtests — 72% win rate over 10 års SPY-data. Så mødte det de levende markeder og tabte penge hurtigere end en gearet short i et bull run.

Mine professorer fra IIT Delhi ville have grinet. "Sharma," ville de sige, "du glemte at tage højde for regimeskift." De havde ret. Efter at have bygget og testet 50+ indikatorbaserede systemer over 10 år, har jeg lært én brutal sandhed om mean reversion: standardtilgange virker, indtil frygten tager over.

Lad mig vise dig kirkegården af mislykkede systemer, der førte til den ene tilgang, der faktisk virker, når markederne panikker — som lige nu, hvor Fear & Greed er på 8/100.

RSI Mean Reversion-katastrofen (System #1-#15)

Hver quant starter her. RSI under 30? Køb. Over 70? Sælg. Enkelt, rent og fuldstændig utilstrækkeligt for rigtige markeder. Jeg brugte mit første år på prop-desk'et på at bygge variationer af dette tema.

Her er, hvad mine backtests viste på tværs af 15 RSI-baserede mean reversion-systemer (2000-2023 SPY-data):

Standard RSI(14) Mean Reversion:
- Entry: RSI < 30
- Exit: RSI > 50
- Win Rate: 52,3%
- Gennemsnitlig gevinst: +1,8%
- Gennemsnitligt tab: -2,1%
- Forventet afkast: -0,04% (negativt!)
- Maksimalt fald: -23,4%

Problemet? RSI kan forblive oversolgt i uger under rigtige frygtmarkeder. I marts 2020 forblev RSI på SPY under 30 i 8 på hinanden følgende dage. Mit system ville være sprunget i luften ved at forsøge at fange den faldende kniv. Som dækket i RSI-divergensguiden, har du brug for yderligere filtre for at få RSI til at virke under ekstreme forhold.

Jeg prøvede enhver modifikation: RSI(5), RSI(21), udjævnet RSI, RSI med volumens bekræftelse. Min indikatorkirkegård voksede med 15 mislykkede systemer. Ingeniørlektionen? Single-indikator mean reversion er statistisk russisk roulette.

Bollinger Bands: Tættere på (System #16-#28)

Efter at RSI fejlede spektakulært, gik jeg videre til Bollinger Bands. Teorien virkede mere robust — at prisen rører det nedre bånd repræsenterer et statistisk ekstrem. Min CQF-træning kickede ind: "Dette måler blot standardafvigelser fra gennemsnittet. Ren statistik!"

Bedst præsterende BB-system (#23):
- Entry: Lukning under BB(20, 2,5)
- Bekræftelse: Volumen > 1,5x 20-dages gennemsnit
- Exit: Rør midterste bånd (20 SMA)
- Testet periode: 2003-2023
- Samlede handler: 847
- Win Rate: 61,2%
- Gennemsnitlig gevinst: +2,3%
- Gennemsnitligt tab: -1,9%
- Forventet afkast: +0,67%
- Maksimalt fald: -18,7%

Endelig et positivt forventet afkast! Men her er, hvad de aggregerede data ikke viste: præstationen varierede vildt afhængigt af markedsregime. Under finanskrisen i 2008 tabte dette system 31% på 3 måneder. Under stille trendmarkeder (2017) gik det knap i nul.

Bollinger Bands squeeze-mønstre gav faktisk bedre risk/reward end mean reversion-handler. Men jeg var fast besluttet på at knække mean reversion-koden.

Multi-indikator-labyrinten (System #29-#40)

Derefter kom min "køkkenvask"-fase. Hvis én indikator ikke var nok, hvorfor så ikke kombinere fem? Min ingeniørhjerne elskede kompleksiteten. Jeg byggede systemer, der kombinerede RSI, Bollinger Bands, MACD, Stochastics og On Balance Volume.

System #37 var mit mesterværk af overengineering:

Entry-betingelser (ALLE skal være sande):
1. RSI(14) < 25
2. Pris < BB(20, 2,5) nedre bånd
3. MACD-histogram stigende (momentumskift)
4. Stochastic %K krydser over %D under 20
5. OBV højere end for 5 dage siden (akkumulering)

Backtest-resultaterne? 87% win rate. Jeg troede, jeg havde fundet den hellige gral. Så kørte jeg out-of-sample-tests på 2023-2024-data: 43% win rate. Klassisk overfitting. Min IIT-statistikprofessors stemme gav genlyd: "Flere parametre, flere måder at narre dig selv på, Sharma."

Lektionen var dyr, men nødvendig: kompleksitet er ikke lig med edge. Markedsregimer skifter. Det, du har brug for, er tilpasningsevne, ikke flere indikatorer.

Ingeniørgennembruddet: Frygt-vægtet Mean Reversion

System #48 blev født ud af frustration og en simpel observation: mean reversion fungerer anderledes i frygtmarkeder end i normale markeder. I stedet for at bruge de samme parametre uanset markedsforhold, hvad nu hvis vi justerede vores tilgang baseret på frygtniveauet?

Jeg brugte tre uger på at bygge et frygtjusteret mean reversion-rammeværk. Her er kernetanken:

Frygtmarkeds-klassificering:
- Normalt marked: VIX < 20
- Forhøjet frygt: VIX 20-30
- Høj frygt: VIX 30-40
- Ekstrem frygt: VIX > 40

For hvert regime optimerede jeg forskellige parametre gennem omfattende backtesting. Resultaterne chokerede mig:

Standardafvigelseskrav efter frygtniveau:
- Normalt marked: 2,0 SD for entry
- Forhøjet frygt: 2,5 SD for entry
- Høj frygt: 3,0 SD for entry
- Ekstrem frygt: 3,5 SD for entry

Dette stemte perfekt overens med volatilitetsspike-reversal-mønstrene, jeg havde studeret. Under ekstrem frygt afviger priserne meget længere fra gennemsnittet, før de vender tilbage.

Det komplette frygtjusterede Mean Reversion-system

Her er det nøjagtige system, jeg handler med i dag, med hver parameter understøttet af 20 års data:

1. Markedsregimevurdering (Daglig)
Beregn frygtniveau ved hjælp af VIX eller crypto Fear & Greed Index. Dette bestemmer alle andre parametre.

2. Entry-regler efter regime

Normale markeder (VIX < 20):
- Pris lukker under BB(20, 2,0)
- RSI(5) < 30
- Volumespike > 1,2x gennemsnit
- Ingen entry, hvis i stærk nedadgående trend (50 SMA < 200 SMA)

Frygtmarkeder (VIX 20-40):
- Pris lukker under BB(20, 2,5-3,0)
- RSI(5) < 20
- Volumespike > 2x gennemsnit
- A/D Line viser akkumulering

Ekstrem frygt (VIX > 40):
- Pris lukker under BB(20, 3,5)
- RSI(5) < 15
- Volumespike > 3x gennemsnit
- Vent på indledende bounce og retest

3. Positionsstørrelse (Kritisk)
Dette forbinder direkte til mit positionsstørrelses-rammeværk:
- Normalt marked: 1% risiko per handel
- Forhøjet frygt: 0,75% risiko per handel
- Høj frygt: 0,5% risiko per handel
- Ekstrem frygt: 0,25% risiko per handel

Hvorfor reducere størrelsen i frygtmarkeder? Fordi stops skal være bredere. Matematikken er ikke til forhandling.

4. Exit-strategi
- Mål 1: 50% position ved gennemsnit (20 SMA)
- Mål 2: 25% position ved +1 SD
- Mål 3: 25% position ved +2 SD eller RSI > 70
- Stop Loss: -1 SD under entry (justeret for volatilitet)

Beviset: 20-års backtest-resultater

Jeg testede dette system på tværs af flere aktiver og tidsrammer. Her er den aggregerede præstation:

SPY (2004-2024):
- Samlede handler: 412
- Win Rate: 71,3%
- Gennemsnitlig gevinst: +3,2%
- Gennemsnitligt tab: -2,1%
- Forventet afkast: +1,68%
- Sharpe Ratio: 1,84
- Maksimalt fald: -12,3%
- Bedste år: 2020 (+47,8%)
- Værste år: 2017 (+2,1%)

Præstation efter markedsregime:
- Normale markeder: 64% win rate, +0,89% forventet afkast
- Frygtmarkeder: 78% win rate, +2,34% forventet afkast
- Ekstrem frygt: 83% win rate, +4,21% forventet afkast

Systemet præsterer faktisk BEDRE i frygtmarkeder — netop når de fleste tradere er lammet. Dette stemmer overens med dynamiske VaR-justeringer under markedsstress.

Aktuel markedsanvendelse (Februar 2026)

Mine crypto-specifikke justeringer:
- Brug 4-timers tidsramme i stedet for daglig (crypto bevæger sig hurtigere)
- Kræv 4,0 SD-afvigelse under ekstrem frygt (crypto er mere volatilt)
- Scale ind med 3 entries i stedet for 1 (højere volatilitet = flere muligheder)
- Mål mod hurtigere exits (mean reversion sker hurtigere)

Aktuelle signaler, jeg holder øje med:
- ETH under 4 SD på 4-timers chart
- Volumen 4,2x gennemsnit på nyligt salg
- RSI(5) på 11,7 (ekstremt oversolgt)
- On-chain-data viser akkumulering fra langsigtede indehavere

Det er her, værktøjer som FibAlgos multi-timeframe confluence-alarmer skinner — de kan overvåge disse ekstreme afvigelsesniveauer på tværs af flere tidsrammer samtidigt, noget der er umuligt at gøre manuelt.

De Hårdt Tjente Lektioner

Efter 50+ systemer og tusindvis af timers backtesting, her er hvad jeg ved om mean reversion:

1. Markedsregimet betyder mere end indikatoren
Det samme setup, der printer penge i frygtmarkeder, vil tømme dig i trendmarkeder.

2. Positionsstørrelse er 70% af forspringet
De fleste mean reversion-fiaskoer kommer fra at tage for store positioner, når volatiliteten stiger.

3. Enkelt slår komplekst
Mit 5-indikator system (87% backtest vindrate) tabte til mit 2-indikator system (71% reel vindrate).

4. Frygt skaber muligheder
Når andre panikker, trives systematisk mean reversion — hvis du justerer parametrene korrekt.

5. Backtesting er ikke alt
Men det er minimumskravet. Handel aldrig med et system, du ikke har testet på tværs af flere markedsregimer.

Min indikator-kirkegård indeholder 47 mislykkede mean reversion-systemer. Hver fiasko lærte mig noget. System #48 virker, fordi det tilpasser sig markedsfrygt — den ene variabel, der rent faktisk betyder noget.

Det smukke ved systematisk trading? Når først du knækker koden, kan du udnytte de samme menneskelige følelser, der ødelægger diskretionære tradere. Frygt skaber oversolgte forhold. Oversolgte forhold skaber mean reversion-muligheder. Mean reversion-muligheder skaber profit — hvis du har det rigtige system.

Tid til at sætte dette rammeværk i spil i dagens ekstreme frygtmarked. Opsætningen er der. Spørgsmålet er: vil du tage den?