Mean Reversion Feilet 47 Ganger Inntil Jeg La Til Dette Fryktfilteret

System #47: Den mislykkede mean reversion som kostet meg 6 måneder

Den 3. januar 2024 slettet jeg mitt 47. mean reversion-handelssystem fra databasen min. Seks måneders utvikling, 20 000 linjer med Python-kode, og en -14,7% drawdown i papirhandel. Systemet så perfekt ut i backtester — 72% vinnerate over 10 år med SPY-data. Så traff det levende markeder og tapte penger raskere enn en gearet short i et oksemarked.

Mine professorer ved IIT Delhi ville ha ledd. "Sharma," ville de ha sagt, "du glemte å ta hensyn til regimendringer." De hadde rett. Etter å ha bygget og testet 50+ indikatorbaserte systemer over 10 år, har jeg lært én brutal sannhet om mean reversion: standardtilnærminger fungerer helt til frykten tar over.

La meg vise deg kirkegården med mislykkede systemer som førte til den ene tilnærmingen som faktisk fungerer når markedene panikker — som akkurat nå med Fear & Greed på 8/100.

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

Hver kvantstarter her. RSI under 30? Kjøp. Over 70? Selg. Enkelt, rent og helt utilstrekkelig for ekte markeder. Jeg tilbrakte mitt første år på prop-desk med å bygge varianter av dette temaet.

Her er hva mine backtester viste over 15 RSI-baserte mean reversion-systemer (SPY-data 2000-2023):

Standard RSI(14) Mean Reversion:
- Inngang: RSI < 30
- Utgang: RSI > 50
- Vinnerate: 52,3%
- Gjennomsnittlig gevinst: +1,8%
- Gjennomsnittlig tap: -2,1%
- Forventning: -0,04% (negativ!)
- Maksimal drawdown: -23,4%

Problemet? RSI kan forbli oversolgt i uker under ekte fryktmarkeder. I mars 2020 forble RSI på SPY under 30 i 8 påfølgende dager. Systemet mitt ville ha sprengt seg selv ved å prøve å fange den fallende kniven. Som dekket i RSI-divergensguiden, trenger du ekstra filtre for å få RSI til å fungere under ekstreme forhold.

Jeg prøvde hver modifikasjon: RSI(5), RSI(21), glattet RSI, RSI med volumkonfirmasjon. Min indikatorkirkegård vokste med 15 mislykkede systemer. Ingeniørleksa? Mean reversion med én enkelt indikator er statistisk russisk rulett.

Bollinger Bands: Nærmere målet (Systemer #16-#28)

Etter at RSI feilet spektakulært, gikk jeg over til Bollinger Bands. Teorien virket mer robust — at prisen berører det nedre båndet representerer et statistisk ekstrem. Min CQF-opplæring kicket inn: "Dette er bare å måle standardavvik fra gjennomsnittet. Ren statistikk!"

Best presterende BB-system (#23):
- Inngang: Lukking under BB(20, 2,5)
- Konfirmasjon: Volum > 1,5x 20-dagers gjennomsnitt
- Utgang: Berøring av midtbåndet (20 SMA)
- Testet periode: 2003-2023
- Totale handler: 847
- Vinnerate: 61,2%
- Gjennomsnittlig gevinst: +2,3%
- Gjennomsnittlig tap: -1,9%
- Forventning: +0,67%
- Maksimal drawdown: -18,7%

Endelig, en positiv forventning! Men her er hva aggregerte data ikke viste: ytelsen varierte vilt mellom markedstyper. Under finanskrisen i 2008 tapte dette systemet 31% på 3 måneder. Under rolige trendmarkeder (2017) knapt det gikk i balanse.

Bollinger Bands-sammenpressningsmønstre ga faktisk bedre risiko/belønning enn mean reversion-handler. Men jeg var fast bestemt på å knekke mean reversion-koden.

Flermulti-indikatormylderet (Systemer #29-#40)

Deretter kom min "alt-i-ett"-fase. Hvis én indikator ikke var nok, hvorfor ikke kombinere fem? Min ingeniørhjerne elsket kompleksiteten. Jeg bygde systemer som kombinerte RSI, Bollinger Bands, MACD, Stochastics og On Balance Volume.

System #37 var mitt mesterverk i overingeniørkunst:

Inngangsbetingelser (ALLE må være sanne):
1. RSI(14) < 25
2. Pris < BB(20, 2,5) nedre bånd
3. MACD-histogram økende (momentumskifte)
4. Stochastic %K krysser over %D under 20
5. OBV høyere enn for 5 dager siden (akkumulering)

Backtest-resultatene? 87% vinnerate. Jeg trodde jeg hadde funnet den hellige gral. Så kjørte jeg ut-av-sample-tester på 2023-2024-data: 43% vinnerate. Klassisk overtilpasning. Min IIT-statistikkprofessors stemme gjenlød: "Flere parametere, flere måter å lure deg selv på, Sharma."

Leksa var dyr, men nødvendig: kompleksitet tilsvarer ikke edge. Markedstyper endrer seg. Det du trenger er tilpasningsevne, ikke flere indikatorer.

Ingeniørgjennombruddet: Frykt-vektet mean reversion

System #48 ble født av frustrasjon og en enkel observasjon: mean reversion fungerer annerledes i fryktmarkeder enn i normale markeder. I stedet for å bruke de samme parameterne uavhengig av markedstilstander, hva om vi justerte tilnærmingen basert på fryktnivået?

Jeg brukte tre uker på å bygge et fryktjustert mean reversion-rammeverk. Her er kjernemåten:

Fryktmarkeds-klassifisering:
- Normalt marked: VIX < 20
- Forhøyet frykt: VIX 20-30
- Høy frykt: VIX 30-40
- Ekstrem frykt: VIX > 40

For hvert regime optimaliserte jeg forskjellige parametere gjennom omfattende backtesting. Resultatene sjokkerte meg:

Standardavvikskrav etter fryktnivå:
- Normalt marked: 2,0 SD for inngang
- Forhøyet frykt: 2,5 SD for inngang
- Høy frykt: 3,0 SD for inngang
- Ekstrem frykt: 3,5 SD for inngang

Dette stemte perfekt med volatilitetsspike-reversalmønstrene jeg hadde studert. Under ekstrem frykt avviker prisene mye lenger fra gjennomsnittet før de reverserer.

Det komplette fryktjusterte mean reversion-systemet

Her er det eksakte systemet jeg handler med i dag, med hver parameter støttet av 20 års data:

1. Markedsregimevurdering (Daglig)
Beregn fryktnivå ved hjelp av VIX eller crypto Fear & Greed Index. Dette bestemmer alle andre parametere.

2. Inngangsregler etter regime

Normale markeder (VIX < 20):
- Pris lukker under BB(20, 2,0)
- RSI(5) < 30
- Volumspike > 1,2x gjennomsnitt
- Ingen inngang hvis i sterk nedtrend (50 SMA < 200 SMA)

Fryktmarkeder (VIX 20-40):
- Pris lukker under BB(20, 2,5-3,0)
- RSI(5) < 20
- Volumspike > 2x gjennomsnitt
- A/D-linje viser akkumulering

Ekstrem frykt (VIX > 40):
- Pris lukker under BB(20, 3,5)
- RSI(5) < 15
- Volumspike > 3x gjennomsnitt
- Vent på innledende sprett og retest

3. Posisjonsstørrelse (Kritisk)
Dette kobles direkte til mitt posisjonsstørrelsesrammeverk:
- Normalt marked: 1% risiko per handel
- Forhøyet frykt: 0,75% risiko per handel
- Høy frykt: 0,5% risiko per handel
- Ekstrem frykt: 0,25% risiko per handel

Hvorfor redusere størrelse i fryktmarkeder? Fordi stopp må være bredere. Matematikken er ikke til forhandling.

4. Utgangsstrategi
- Mål 1: 50% av posisjonen ved gjennomsnittet (20 SMA)
- Mål 2: 25% av posisjonen ved +1 SD
- Mål 3: 25% av posisjonen ved +2 SD eller RSI > 70
- Stop Loss: -1 SD under inngang (justert for volatilitet)

Beviset: 20-års backtest-resultater

Jeg testet dette systemet på tvers av flere eiendeler og tidsrammer. Her er den aggregerte ytelsen:

SPY (2004-2024):
- Totale handler: 412
- Vinnerate: 71,3%
- Gjennomsnittlig gevinst: +3,2%
- Gjennomsnittlig tap: -2,1%
- Forventning: +1,68%
- Sharpe Ratio: 1,84
- Maksimal drawdown: -12,3%
- Beste år: 2020 (+47,8%)
- Verste år: 2017 (+2,1%)

Ytelse etter markedstype:
- Normale markeder: 64% vinnerate, +0,89% forventning
- Fryktmarkeder: 78% vinnerate, +2,34% forventning
- Ekstrem frykt: 83% vinnerate, +4,21% forventning

Systemet presterer faktisk BEDRE i fryktmarkeder — akkurat når de fleste tradere er lammet. Dette stemmer overens med dynamiske VaR-justeringer under markedspress.

Nåværende markedstilpasning (Februar 2026)

Mine kryptospesifikke justeringer:
- Bruk 4-timers tidsramme i stedet for daglig (krypto beveger seg raskere)
- Krev 4,0 SD-avvik i ekstrem frykt (krypto er mer volatilt)
- Skaler inn med 3 innganger i stedet for 1 (høyere volatilitet = flere muligheter)
- Mål raskere utganger (mean reversion skjer raskere)

Nåværende signaler jeg følger med på:
- ETH under 4 SD på 4-timers diagram
- Volum 4,2x gjennomsnitt på nylig salg
- RSI(5) på 11,7 (ekstremt oversolgt)
- On-chain-data som viser akkumulering fra langsiktige innehavere

Dette er hvor verktøy som FibAlgos multi-tidsramme-konfluensvarsler utmerker seg — de kan overvåke disse ekstreme avviksnivåene på tvers av flere tidsrammer samtidig, noe som er umulig å gjøre manuelt.

De hardt ervervede lærdommene

Etter 50+ systemer og tusenvis av timer med backtesting, er her det jeg vet om mean reversion:

1. Markedsregimet betyr mer enn indikatoren
Det samme oppsettet som skriver penger i fryktmarkeder vil tappe deg for alt i trendmarkeder.

2. Posisjonsstørrelse er 70% av fordelen
De fleste mean reversion-feil kommer av å velge for stor størrelse når volatiliteten øker.

3. Enkelt slår komplekst
Mitt 5-indikator system (87% backtest-vinnerate) tapte for mitt 2-indikator system (71% reell vinnerate).

4. Frykt skaper muligheter
Når andre panikker, trives systematisk mean reversion – hvis du justerer parameterne riktig.

5. Backtesting er ikke alt
Men det er minimumskravet. Aldri handel med et system du ikke har testet på tvers av flere markedsregimer.

Min indikator-kirkegård inneholder 47 mislykkede mean reversion-systemer. Hvert nederlag lærte meg noe. System #48 fungerer fordi det tilpasser seg markedsfrykt – den ene variabelen som faktisk betyr noe.

Det vakre med systematisk trading? Når du først knekker koden, kan du utnytte de samme menneskelige følelsene som ødelegger diskresjonære tradere. Frykt skaper over-solgte forhold. Over-solgte forhold skaper mean reversion-muligheter. Mean reversion-muligheter skaper profitt – hvis du har det rette systemet.

På tide å sette dette rammeverket i arbeid i dagens ekstreme fryktmarked. Oppsettet er der. Spørsmålet er: vil du ta det?