Duale gleitende Durchschnittshandelsstrategie basierend auf CMO und WMA


Erstellungsdatum: 2024-01-25 17:44:49 zuletzt geändert: 2024-01-25 17:44:49
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Duale gleitende Durchschnittshandelsstrategie basierend auf CMO und WMA

Überblick

Die Strategie ist eine binäre Gleichgewichtshandelsstrategie, die auf dem Preisdynamik-Indikator Chandre Dynamic Oscillator (CMO) und seinem gewichteten Moving Average (WMA) basiert. Attempts to identify trend reversals and continuation Using CMO crossover

Strategieprinzip

Die Strategie berechnet zunächst das CMO, der Indikator für die Veränderung der Online-Dynamik des Preises. Positive Werte bedeuten steigende und negative Werte bedeuten rückläufige Impulse.

Die wichtigsten Schritte bei der Berechnung eines CMO sind:

  1. Berechnung der täglichen Preisänderung (xMom)
  2. Der n-Tage-SMA für die Preisänderung, als der Momentum des realen Zinspreises (xSMA_mom)
  3. Berechnung der Nettopreisänderung (xMomLength) für n Tage
  4. Die Methode, um die Net Price Change (nRes) zu standardisieren, ist die Division durch den SMA.
  5. WMA für die Standardisierung der Nettopreisänderung m Tage, erhalten CMO ((xWMACMO)

Der Vorteil dieser Strategie besteht darin, die Wendepunkte der mittelfristigen Preisentwicklung zu erfassen. Die Größe der absoluten Werte des CMO spiegelt die Stärke der Preisentwicklung wider, die WMA ist für den Hypothesenbruch der Hypothesen günstig.

Analyse der Stärken

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass die absoluten Werte der CMO-Indikatoren verwendet werden, um die Stimmung der Marktmassen zu beurteilen, und die WMA-Streuung wird verwendet, um die Wendepunkte der mittleren Trends zu identifizieren. Im Vergleich zu einer einzigen Moving Average-Strategie kann die mittlere Tendenz besser erfasst werden, die mehr Flexibilität bietet.

Die CMO standardisiert die Preisänderungen und kartografiert sie in einer Bandbreite von 100 bis 100, um die Stimmung der Marktmassen zu beurteilen; die absolute Größe repräsentiert die Stärke der aktuellen Tendenz. Die WMA führt zusätzliche Wellen für die CMO durch, um zu viele falsche Signale zu vermeiden.

Risikoanalyse

Die wichtigsten Risiken, die mit dieser Strategie verbunden sind, sind:

  1. CMO und WMA-Parameter sind falsch eingestellt, was zu einer Falschsignalisierung führt
  2. Die unzureichende Bewältigung von Trendschwankungen in den Märkten führt zu zu hohen Handelsfrequenzen und Kosten für die Ausrutscher.
  3. Nicht in der Lage, die tatsächlichen langfristigen Trends zu identifizieren, kann das Risiko eines Verlustes bei langfristigen Positionen bestehen

Die entsprechenden Optimierungsmethoden sind:

  1. Anpassung der CMO- und WMA-Parameter, um die optimale Kombination zu finden
  2. Hinzufügen von zusätzlichen Filterbedingungen, wie z. B. der Handelsvolumen-Energie-Index, um den Handel in schwankenden Zeiten zu vermeiden
  3. Vermeiden Sie Verpasste Chancen bei langen Trends, indem Sie Indikatoren mit längeren Perioden wie die 90-Tage-Linie kombinieren

Optimierungsrichtung

Die Optimierungsrichtung der Strategie konzentriert sich auf die Optimierung von Parametern, die Signalfilterung und die Verlustminderung:

  1. Parameteroptimierung für CMOs und WMAs: Optimierung der Parameterkombinationen durch Durchsuchen

  2. Signalfilterung in Kombination mit Hilfsindikatoren wie Handelsvolumen, Stärken und Schwächen, um falsche Durchbrüche zu vermeiden

  3. Erhöhung der dynamischen Stop-Loss-Mechanismen, die den Ausstieg stoppen, wenn der Preis wieder unter CMOs und WMAs fällt

  4. Breakout Failure kann als Einstiegssignal betrachtet werden, wenn CMO und WMA zuerst die kritische Stelle durchbrechen, aber bald wieder fallen

  5. Es ist möglich, die großen Trends in Kombination mit den langfristigen Zyklusindikatoren zu erkennen, um Rückschlüsse zu vermeiden.

Zusammenfassen

Die Strategie verwendet insgesamt CMO-Indikatoren, um die Trendstärke und die Wendepunkte zu beurteilen. In Kombination mit WMA erzeugt sie eine Halbwelle, die ein Handelssignal erzeugt. Sie gehört zu den typischen Doppel-Gleichlinien-Systemen. Im Vergleich zu einer einzigen MA-Strategie hat sie den Vorteil, dass sie einen stärkeren Elastizitäts-Mittelzeit-Trend erfasst.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-12-25 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/10/2018
//    This indicator plots Chandre Momentum Oscillator and its WMA on the 
//    same chart. This indicator plots the absolute value of CMO.
//    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.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="CMO & WMA Backtest ver 2.0", shorttitle="CMO & WMA")
Length = input(9, minval=1)
LengthWMA = input(9, minval=1)
BuyZone = input(60, step = 0.01)
SellZone = input(-60, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(BuyZone, color=green, linestyle=line)
hline(SellZone, color=red, linestyle=line)
hline(0, color=gray, linestyle=line)
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = 100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length))
xWMACMO = wma(nRes, LengthWMA)
pos = 0.0
pos := iff(xWMACMO > BuyZone, 1,
	   iff(xWMACMO < SellZone, -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")
plot(xWMACMO, color=red, title="WMA")