Momentum-Absolute-Value-Indikator-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Dynamic Absolute Value Indicator Strategy ist eine verbesserte Version der Dynamic Indicator CMO, die von Tushar Chande entwickelt wurde. Die Strategie beurteilt, ob der Markt derzeit überkauft oder überverkauft ist, indem sie die absolute Dynamic Value des Preises berechnet, um die mittelfristigen Preisschwankungen des Marktes zu erfassen.
Strategieprinzip
Der Kern der Strategie ist der verbesserte CMO-Indikator, der AbsCMO. Die Berechnungsformel für AbsCMO lautet:
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))
Der Index kombiniert Dynamik-Richtung und Intensität Monumentality, um die mittelfristigen Trends des Marktes und Überkauf-Überverkauf-Bereiche zu bestimmen.
Wenn AbsCMO auf der oben angegebenen oberen Bahn (Default 70) ist, bedeutet dies, dass der Markt überkauft und schaltet. Wenn AbsCMO unter der unten angegebenen unteren Bahn (Default 20) ist, bedeutet dies, dass der Markt überkauft und schaltet.
Analyse der Stärken
Der AbsCMO-Index hat folgende Vorteile gegenüber anderen Dynamikindikatoren:
- Die absolute Dynamik der Preise wird in die mittelfristige Entwicklung des Marktes eingebunden.
- In diesem Fall ist es wichtig, dass der Verbraucher seine Verkäufe an die Verkäufer weiterleitet, um die Verkäufer zu überfordern.
- Der Grenzwert liegt zwischen 0 und 100 und ist besser geeignet für Vergleiche zwischen mehreren Sorten.
- Der Markt ist nicht empfindlich auf kurzfristige starke Schwankungen und reagiert auf mittlere Markttrends.
- Anpassbare Parameter, sehr anpassungsfähig.
Risikoanalyse
Diese Strategie birgt folgende Risiken:
- Die mittelfristigen Indikatoren sind nicht so empfindlich auf kurzfristige Schwankungen.
- Die Standardparameter sind möglicherweise nicht für alle Sorten geeignet und müssen optimiert werden.
- Eine langfristige Haltung könnte zu einem größeren Rückzug führen.
Risiken können durch angemessene Verkürzung der Haltungsdauer, Optimierung der Parameter oder in Kombination mit anderen Indikatoren verringert werden.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Optimierung der AbsCMO-Parameter für mehr Sorten;
- In Kombination mit anderen Indikatoren werden Falschsignale gefiltert.
- Es ist wichtig, dass wir uns mit den Schwierigkeiten befassen, die wir haben.
- Die Einführung von Deep Learning und anderen Technologien zur Suche nach besseren Einstiegspunkten.
Zusammenfassen
Die Dynamik-Absolute-Wert-Indikator-Strategie ist insgesamt eine relativ praktische mittelfristige Handelsstrategie. Sie reagiert auf die mittelfristige absolute Dynamik der Preise und hat eine starke Urteilsfähigkeit für die mittelfristige Marktentwicklung. Die Strategie ist jedoch nicht empfindlich für starke kurzfristige Schwankungen und birgt ein gewisses Risiko.
/*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
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// 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")