Mean-Reversion-Strategie: Die Kunst des Handelns auf Basis historischer Preismuster

Die Mean-Reversion-Strategie, bei der angenommen wird, dass sich Preise zu ihrem Mittelwert zurückbewegen, ist ein faszinierendes Konzept im Handel. Diese Strategie nutzt die Annahme, dass extreme Preisbewegungen in der Regel vorübergehend sind und die Preise wieder zum Mittelwert zurückkehren. In diesem umfassenden Leitfaden werden wir Schritt für Schritt den Backtesting-Prozess einer Mean-Reversion-Strategie in Python durchgehen. Wir beginnen mit den Grundlagen der Strategie, gehen dann auf die Python-Implementierung ein und schließen mit der Analyse der Ergebnisse ab.

1. Grundprinzip der Mean-Reversion-Strategie

Die Mean-Reversion-Strategie basiert auf der Annahme, dass der Preis eines Vermögenswerts sich um seinen langfristigen Mittelwert bewegt. Extrem hohe oder niedrige Preisbewegungen sind temporär und der Preis wird sich wieder dem Durchschnitt annähern. Die Strategie verwendet häufig statistische Konzepte wie die Standardabweichung, um überkaufte oder überverkaufte Bedingungen zu identifizieren und Handelsentscheidungen zu treffen.

2. Backtesting-Vorbereitung

Bevor wir mit dem Backtesting beginnen, müssen wir einige wichtige Schritte erledigen:

• Datenbeschaffung: Historische Preisdaten sind unerlässlich. Wir können diese Daten von Finanzdatenanbietern wie Alpha Vantage oder Yahoo Finance beziehen. In Python verwenden wir häufig die Bibliothek yfinance, um diese Daten abzurufen.

• Datenaufbereitung: Die Daten müssen in einem für das Backtesting geeigneten Format vorliegen. Wir bereiten die Daten in einem DataFrame vor, wobei wir sicherstellen, dass sie Zeitstempel, Schlusskurse und andere relevante Informationen enthalten.

3. Implementierung der Mean-Reversion-Strategie in Python

Nun kommen wir zum Herzstück des Backtestings: der Implementierung der Strategie. Hier verwenden wir Python und spezifische Bibliotheken wie pandas, numpy und matplotlib für die Datenverarbeitung und -visualisierung.

Schritt 1: Importieren der benötigten Bibliotheken

python
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Schritt 2: Datenbeschaffung und -aufbereitung

python
# Historische Daten abrufen
ticker = 'AAPL'
data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2023-01-01')
data['Mean'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=20).std()
data['UpperBand'] = data['Mean'] + (data['STD'] * 2)
data['LowerBand'] = data['Mean'] - (data['STD'] * 2)

Schritt 3: Handelslogik implementieren

Die Handelslogik basiert auf den Bollinger-Bändern, die die überkaufte oder überverkaufte Lage des Preises anzeigen.

python
data['Position'] = np.where(data['Close'] > data['UpperBand'], -1, np.nan)  # Short-Position
data['Position'] = np.where(data['Close'] < data['LowerBand'], 1, data['Position'])  # Long-Position
data['Position'].fillna(0, inplace=True)
data['DailyReturns'] = data['Close'].pct_change() * data['Position'].shift(1)
data['CumulativeReturns'] = (1 + data['DailyReturns']).cumprod()

4. Ergebnisse analysieren

Nach der Implementierung der Strategie müssen wir die Ergebnisse analysieren. Dazu gehört die Berechnung der kumulierten Renditen und die Visualisierung der Handelsstrategie.

python
plt.figure(figsize=(14,7))
plt.plot(data['CumulativeReturns'], label='Mean-Reversion Strategy')
plt.plot((1 + data['Close'].pct_change()).cumprod(), label='Buy and Hold Strategy')
plt.legend()
plt.title('Vergleich der Handelsstrategien')
plt.show()

5. Fazit und Weiterführendes

Das Backtesting einer Mean-Reversion-Strategie kann wertvolle Einblicke in die Wirksamkeit der Handelsstrategie bieten. Ein erfolgreicher Backtest kann auf eine profitable Strategie hindeuten, während ein weniger erfolgreicher Test Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigt. Es ist wichtig, die Strategie regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, um sich ändernden Marktbedingungen gerecht zu werden.