Stratégie de trading de l'indicateur de divergence de conversion de moyenne mobile
ChaoZhang
Aperçu
La stratégie est basée sur la conversion de la moyenne des lignes - la dispersion de l’indicateur ((CMO)). La valeur absolue du CMO représente la dispersion des prix. La stratégie est déterminée par la moyenne des trois cycles de la valeur absolue du CMO.
Principe de stratégie
La stratégie utilise principalement la logique suivante:
- Calculer les valeurs absolues de l’indice CMO pour trois périodes différentes
- Moyenne des valeurs absolues des trois cycles du CMO
- Le cours de la dette est négatif lorsque la moyenne est supérieure à la limite maximale.
- Quand la moyenne est en dessous du seuil inférieur, regardez plus et faites plus.
- L’indice des CMO est à zéro
L’indice CMO reflète la dynamique de la variation des prix. Sa taille absolue représente la dispersion des prix, et au-delà d’une certaine marge, il entre dans la zone de survente. La stratégie exploite cette caractéristique du CMO, en prenant des moyennes pluricycliques pour lisser la courbe, pour juger de la situation de survente.
Avantages stratégiques
- L’indice des CMO pour déterminer les zones de survente
- La moyenne des trois périodes crée une courbe lisse pour éviter les signaux erronés
- Selon la théorie des CMO, il y a de bonnes raisons de juger que les gens achètent trop et vendent trop
- Thresholds paramétrables personnalisables pour s’adapter aux évolutions du marché
- Des stratégies de reprise faciles à mettre en œuvre
Risques stratégiques et réponse
- Les indicateurs CMO peuvent envoyer le mauvais signal
- Les valeurs minimales de paramètres doivent être testées et optimisées en permanence
- La tendance à la sur-achat et à la sur-vente pourrait entraîner des pertes
Comment réagir:
- En utilisant les indicateurs de tendance, évitez les contretendances
- Optimiser les paramètres et améliorer la sensibilité des indicateurs
- La gestion des pertes individuelles par la mise en place d’un arrêt mobile
Orientation de l’optimisation de la stratégie
Cette stratégie peut être étendue aux dimensions suivantes:
- Augmentation de la confirmation des indicateurs de volume des transactions afin d’éviter les fausses ruptures dans le renversement de tendance
- Intégration des stratégies de stop loss mobiles et optimisation de la gestion des risques
- Optimisation automatique des paramètres par des méthodes telles que l’apprentissage automatique
- Ajustement de la taille des positions en fonction de l’indicateur de volatilité
- Combiner d’autres stratégies pour diversifier les risques et améliorer les rendements globaux
Résumer
La stratégie utilise le CMO pour déterminer les surachats et les survente pour le trading inversé. Grâce à l’utilisation de moyennes pluricycliques, il est possible d’aplanir efficacement la courbe et d’éviter les signaux erronés. L’indice CMO est lui-même fondé sur une base théorique solide et fiable pour déterminer la dispersion des prix.
/*backtest
start: 2023-09-11 00:00:00
end: 2023-09-14 07:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 21/02/2017
// This indicator plots the absolute value of CMO averaged over three
// different lengths. This indicator plots a classical-looking oscillator,
// which is really an averaged value based on three different periods.
//
// 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="CMOabsav", shorttitle="CMOabsav")
Length1 = input(5, minval=1)
Length2 = input(10, minval=1)
Length3 = input(20, minval=1)
TopBand = input(58, minval=1)
LowBand = input(5, minval=0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=green, linestyle=hline.style_dashed)
hline(TopBand, color=purple, linestyle=hline.style_solid)
hline(LowBand, color=red, linestyle=hline.style_solid)
xMom = close - close[1]
xMomabs = abs(close - close[1])
nSum1 = sum(xMom, Length1)
nSumAbs1 = sum(xMomabs, Length1)
nSum2 = sum(xMom, Length2)
nSumAbs2 = sum(xMomabs, Length2)
nSum3 = sum(xMom, Length3)
nSumAbs3 = sum(xMomabs, Length3)
nRes = abs(100 * (nSum1 / nSumAbs1 + nSum2 / nSumAbs2 + nSum3 / nSumAbs3 ) / 3)
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="CMOabsav")