মোমেন্টাম অ্যাবসোলিউট ভ্যালু ইন্ডিকেটর কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
ডায়নামিক অ্যাবসোল্ট ভ্যালু ইন্ডিকেটর স্ট্র্যাটেজি হল তুষার চাঁদের তৈরি ডায়নামিক ইন্ডিকেটর সিএমও এর একটি উন্নত সংস্করণ। এই কৌশলটি বাজারের মধ্যবর্তী সময়ের দামের ওঠানামা ধরার জন্য দামের পরম ডায়নামিক ভ্যালু গণনা করে বিচার করে যে বাজারটি বর্তমানে ওভারবয় বা ওভারসেল অবস্থায় রয়েছে কিনা।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির কেন্দ্রীয় পরিমাপটি হল একটি উন্নত সিএমও পরিমাপ যা AbsCMO নামে পরিচিত। AbsCMO এর গণনা সূত্র হলঃ
AbsCMO = abs(100 * (最新收盘价 - Length周期前的收盘价) / (Length周期内价格波动绝对值的简单移动平均 * Length))
এর মধ্যে, দৈর্ঘ্য গড় সময়ের দৈর্ঘ্য প্রতিনিধিত্ব করে। AbsCMO মান 0 থেকে 100 এর মধ্যে রয়েছে। এই সূচকটি গতির দিকনির্দেশনা এবং তীব্রতা monumentality সংযুক্ত করে, যা বাজারের মধ্যমেয়াদী প্রবণতা এবং ওভারবয় ওভারসোল অঞ্চলগুলিকে স্পষ্টভাবে বিচার করতে পারে।
যখন AbsCMO উপরে একটি নির্দিষ্ট উপরের ট্রেলার অতিক্রম করে (ডিফল্ট 70), তখন এটি বোঝায় যে বাজারটি ওভারকয়, খালি করে; যখন AbsCMO নীচে একটি নির্দিষ্ট নীচের ট্রেলার অতিক্রম করে (ডিফল্ট 20), তখন এটি বোঝায় যে বাজারটি ওভারসেল, বেশি করে।
সামর্থ্য বিশ্লেষণ
অন্যান্য গতিশীলতার পরিমাপের তুলনায় AbsCMO সূচকটির নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি রয়েছেঃ
- “আমি মনে করি, এই প্রবণতাকে আরও উন্নত করতে হলে, আমাদেরকে আরও বেশি পরিমাণে মূল্য নির্ধারণ করতে হবে”, তিনি বলেন।
- “অতিরিক্ত ক্রয় ও বিক্রয়” এর সংমিশ্রণ, “অতিরিক্ত বিক্রয়” এর সংমিশ্রণ, “অতিরিক্ত ক্রয় ও বিক্রয়” এর সংমিশ্রণ।
- 0-100 এর মধ্যে সীমাবদ্ধতা, যা একাধিক জাতের মধ্যে তুলনা করার জন্য আরও উপযুক্ত;
- মার্কেটের মাঝারি মেয়াদী প্রবণতাগুলির প্রতি সংবেদনশীল না হওয়া;
- কাস্টমাইজযোগ্য প্যারামিটার, অভিযোজিত
ঝুঁকি বিশ্লেষণ
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত ঝুঁকির সাথে জড়িতঃ
- মধ্যমেয়াদী সূচকগুলি স্বল্পমেয়াদী অস্থিরতার জন্য সংবেদনশীল নয়;
- ডিফল্ট প্যারামিটারগুলি সমস্ত জাতের জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে এবং সেগুলি অপ্টিমাইজ করা দরকার।
- দীর্ঘমেয়াদী পজিশনের ফলে বড় ধরনের প্রত্যাহারের সম্ভাবনা রয়েছে।
পজিশন হোল্ডিং পিরিয়ড যথাযথভাবে সংক্ষিপ্ত করে, প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করে বা অন্যান্য সূচক সমন্বয়ে ব্যবহার করে ঝুঁকি হ্রাস করা যেতে পারে।
অপ্টিমাইজেশান দিক
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে উন্নত করা যেতে পারেঃ
- এবিএসসিএমও-র প্যারামিটারগুলিকে আরও বেশি জাতের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে;
- অন্যান্য সূচকের সাথে মিলে মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করা;
- স্টপ লস এবং স্টপ-অফ বিধিগুলি তৈরি করুন এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করুন;
- ডিপ লার্নিং এবং অন্যান্য প্রযুক্তির সাহায্যে ভালো প্রবেশের জায়গা খুঁজে বের করা।
সারসংক্ষেপ
গতিশীলতা পরম মান সূচক কৌশল সামগ্রিকভাবে একটি তুলনামূলক কার্যকর মধ্যমেয়াদী ট্রেডিং কৌশল। এটি দামের মধ্যমেয়াদী পরম গতিশীলতার বৈশিষ্ট্যগুলিকে প্রতিক্রিয়া জানায় এবং বাজারের মধ্যমেয়াদী প্রবণতা সম্পর্কে দৃ strong় বিচার করে। তবে এই কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী তীব্র ওঠানামা সম্পর্কে সংবেদনশীল নয় এবং কিছু ঝুঁকি রয়েছে। প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন, সূচক ফিল্টারিং, স্টপ লস মেশিন ইত্যাদির মাধ্যমে আরও উন্নতি করা এই কৌশলটির রিয়েল-স্টোর পারফরম্যান্সকে আরও স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্য করতে পারে।
/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 17/02/2017
// This indicator plots the absolute value of CMO. CMO was developed by Tushar
// Chande. A scientist, an inventor, and a respected trading system developer,
// Mr. Chande developed the CMO to capture what he calls "pure momentum". For
// more definitive information on the CMO and other indicators we recommend the
// book The New Technical Trader by Tushar Chande and Stanley Kroll.
// The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented indicators
// such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc. It is most closely
// related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs in several ways:
// - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly
// measuring momentum;
// - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme
// movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to
// the CMO, if desired;
// - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see
// changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to
// conveniently compare values across different securities.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="CMOabs", shorttitle="CMOabs")
Length = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(20, minval=0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(0, color=gray, linestyle=dashed)
// hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
// hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = abs(100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length)))
pos = iff(nRes > TopBand, -1,
iff(nRes < LowBand, 1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="CMO")