ChaoZhang
Descripción general
La estrategia de comercio de retorno a la mediana basada en el oscilador de la dinámica de Cande (CMO) es una estrategia de análisis técnico que identifica zonas de sobreventa y sobrecompra mediante el cálculo de la dinámica de los cambios de precio en un período determinado. La estrategia se basa principalmente en la monitorización de los cambios dinámicos en los precios de los activos, realizando operaciones cuando se presentan desviaciones extremas en los precios para capturar la oportunidad de retorno a la mediana.
Principio de estrategia
El núcleo de la estrategia es el cálculo y la aplicación de los indicadores del CMO. El CMO mide la dinámica mediante el cálculo de la diferencia entre el aumento y la disminución en un período determinado y el valor de la suma. La fórmula de cálculo específica es: CMO = 100 × (aumento y disminución) / (aumento y disminución)
A diferencia del RSI tradicional, el CMO utiliza datos de alza y bajada simultáneamente en la molécula, lo que proporciona una medida de la dinámica más simétrica. La estrategia considera que el mercado está sobrevendido cuando el CMO está por debajo de 50 y espera que los precios se recuperen, por lo que abre más posiciones.
Ventajas estratégicas
- La claridad de la señal - CMO ofrece criterios claros para el juicio de sobrecompra y sobreventa, las señales de transacción son claras y no producen situaciones ambiguas
- Control de riesgo perfecto - evita el riesgo de una cárcel prolongada al establecer un tiempo máximo de tenencia
- Adaptabilidad - la estrategia puede ajustar los parámetros en función de las diferentes condiciones del mercado y tiene una buena adaptabilidad
- Fundamento teórico sólido - basado en la teoría de la regresión de la media convenida, con un apoyo académico fiable
- Calculación sencilla: el método de cálculo de los indicadores es simple, intuitivo, fácil de entender y de implementar
Riesgo estratégico
- Riesgo de mercado en tendencia - en mercados en fuerte tendencia, las estrategias de retorno a la media pueden ser muy perdedoras
- Sensibilidad de parámetros: las elecciones de ciclo y devaluación del CMO tienen un mayor impacto en el rendimiento de la estrategia
- Riesgo de falsas señales - puede generar falsas señales cuando el mercado fluctúa fuertemente
- Riesgo de tiempo: los plazos fijos pueden perder mejores oportunidades de ganancias
- Riesgo de deslizamiento - un deslizamiento mayor en un mercado con poca liquidez
Dirección de optimización de la estrategia
- Introducción de filtros de tendencia - se puede agregar un indicador de tendencia a largo plazo y abrir posiciones solo cuando están en alza
- Optimización de parámetros dinámicos - Ajuste dinámico de los ciclos y las valoraciones de CMO en función de la volatilidad del mercado
- Mecanismo de detención de pérdidas mejorado - Aumento de la detención de pérdidas dinámicas y protección de los márgenes de ganancias
- Optimización del tiempo de mantenimiento de la posición - el tiempo máximo de mantenimiento de la posición se puede ajustar en función de la dinámica de la volatilidad
- Aumento de la confirmación de tráfico - La combinación de indicadores de tráfico mejora la fiabilidad de la señal
Resumir
La estrategia capta las oportunidades de sobreventa y sobreventa en el mercado a través de los indicadores de CMO, en combinación con paros de tiempo fijo, para construir un sistema de comercio de retorno a la media sólido. La lógica de la estrategia es clara, el control de riesgos es razonable y tiene un buen valor práctico.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Chande Momentum Oscillator Strategy", overlay=false)
// Input for the CMO period
cmoPeriod = input.int(9, minval=1, title="CMO Period")
// Calculate price changes
priceChange = ta.change(close)
// Separate positive and negative changes
up = priceChange > 0 ? priceChange : 0
down = priceChange < 0 ? -priceChange : 0
// Calculate the sum of ups and downs using a rolling window
sumUp = ta.sma(up, cmoPeriod) * cmoPeriod
sumDown = ta.sma(down, cmoPeriod) * cmoPeriod
// Calculate the Chande Momentum Oscillator (CMO)
cmo = 100 * (sumUp - sumDown) / (sumUp + sumDown)
// Define the entry and exit conditions
buyCondition = cmo < -50
sellCondition1 = cmo > 50
sellCondition2 = ta.barssince(buyCondition) >= 5
// Track if we are in a long position
var bool inTrade = false
if (buyCondition and not inTrade)
strategy.entry("Long", strategy.long)
inTrade := true
if (sellCondition1 or sellCondition2)
strategy.close("Long")
inTrade := false
// Plot the Chande Momentum Oscillator
plot(cmo, title="Chande Momentum Oscillator", color=color.blue)
hline(-50, "Buy Threshold", color=color.green)
hline(50, "Sell Threshold", color=color.red)