Análisis de backtesting de la estrategia de arbitraje de momentum
ChaoZhang
Nombre de la estrategia
De acuerdo con las principales características de esta estrategia, la denominaré estrategia de arbitraje de fluctuación.
La estrategia es muy simple.
La estrategia se basa en el cálculo del indicador de oscilación de la dinámica de Chande y el establecimiento de un umbral ascendente y descendente para construir una señal de pluralidad de huecos y generar oportunidades de arbitraje y obtener ganancias.
Tres, las estrategias.
El código comienza por configurar los parámetros Length, TopBand y LowBand, donde Length representa el ciclo de días de la dinámica de cálculo, y TopBand y LowBand representan los valores de los umbrales arriba y abajo.
Luego se calcula el movimiento absoluto de los últimos días de Length xMom, y luego se calcula el promedio simple de movimiento de los días de Length xMom xSMA_mom.
Luego se calcula el movimiento acumulado de Length en días xMomLength。
Luego se calcula el índice de vibración de la dinámica nRes, que es igual a xMomLength dividido por xSMA_mom multiplicado por Length y magnificado 100 veces.
La dirección del polvo se determina en función de la relación entre la magnitud de nRes y la de los umbrales superiores e inferiores, y se deposita en pos.
Finalmente, se generan señales de transacción possig, que generan entradas múltiples, dependiendo de si se ha activado la corrección pos de transacción inversa.
Cuatro, ventajas estratégicas
- El uso de indicadores de dinámica para identificar posibles puntos de inflexión de la tendencia, lo que ayuda a capturar la tendencia
- Combinación de filtros de umbral para crear una señal clara de pluralidad de huecos y evitar transacciones erróneas
- La aplicación de la estrategia inversa de negociación para obtener oportunidades de inversión
- Los parámetros se pueden ajustar de forma espacial y se pueden optimizar para diferentes variedades y períodos
- Los parámetros de visualización son intuitivos para comprender la lógica de las transacciones
Cinco, el riesgo estratégico.
- Considerar solo los factores de la dinámica puede perder oportunidades de negociación generadas por otros indicadores técnicos
- Un impulso no necesariamente significa un cambio de tendencia, existe el riesgo de error
- El comercio inverso tiene un margen de lucro, pero también puede aumentar las pérdidas
- La optimización incorrecta de los parámetros puede provocar el comercio demasiado frecuente o perder el punto óptimo
- Desviación de la dinámica a corto plazo causada por un evento repentino que requiere un filtro adecuado
El riesgo se puede controlar mediante la combinación de tendencias, la volatilidad y otros indicadores técnicos para determinar la fiabilidad de la señal de dinámica, ajustar los parámetros para reducir la frecuencia de las operaciones, relajar adecuadamente los puntos de parada.
Seis, estrategias para mejorar.
- Incorporar filtros de otros indicadores técnicos para mejorar la precisión de las señales de negociación
Se puede determinar si el precio de cierre está por encima de la línea media o si la tasa de fluctuación está en el rango normal antes de que se active la señal de movimiento para evitar ser engañado.
- Parámetros de optimización según las características de la variedad
Para las variedades con mayor volatilidad, se puede ampliar adecuadamente el rango de los límites normales de la fluctuación de la volatilidad, reduciendo la frecuencia de las operaciones.
- Optimización de múltiples marcos de tiempo para diferentes períodos de tiempo
En el día se puede utilizar un período de menor longitud, para hacer transacciones de línea ultra corta; ajustar los parámetros de acuerdo con la línea semanal o lunar, con énfasis en la tendencia de la línea media larga.
- Configuración de las condiciones de desviación
Cuando se dispara una señal de bullish, se debe agregar una condición de precio más alta que la valla anterior para evitar una falsa señal de reversión de la tendencia.
VII. Conclusión
La estrategia se basa principalmente en la identificación de oportunidades de reversión de tendencias a corto plazo a través de indicadores de dinámica, la generación de señales de negociación en combinación con filtración de parámetros, el seguimiento de tendencias y la captura de reversión, el riesgo es controlable. La optimización de múltiples plazos y la combinación de otros indicadores técnicos pueden mejorar la eficacia de la estrategia de negociación, lo que merece mayor investigación y aplicación.
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 07/02/2017
// This indicator plots Chande Momentum Oscillator. This indicator 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.
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strategy(title="CMO (Chande Momentum Oscillator)", shorttitle="CMO")
Length = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
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 = 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")