Stratégie de négociation à double moyenne mobile basée sur l'OMC et l'AMM

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-01-25 17:44:49 La date est fixée à
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Résumé

La logique de la stratégie

Les étapes clés du calcul de l'OCM sont les suivantes:

Calcul de la variation nette des prix en n jours (xMomLength)
Standardiser la variation nette des prix (nRes) en divisant par la SMA
Prenons l'AMR en m jours de la variation de prix nette normalisée pour obtenir l'OMC (xWMACMO)

Analyse des avantages

L'OMC standardise les changements de prix et les cartographie dans une plage de -100 à 100 pour un jugement plus facile du sentiment de la foule du marché; la magnitude absolue représente la force de la tendance actuelle.

Analyse des risques

Les principaux risques pouvant exister dans le cadre de cette stratégie sont les suivants:

Incapacité à gérer efficacement les fluctuations de tendance, ce qui entraîne une fréquence de négociation élevée et des coûts de glissement
Ne pas identifier les véritables tendances à long terme, entraînant des pertes dans les positions à long terme

Les méthodes d'optimisation correspondantes:

Ajouter des filtres supplémentaires comme l'énergie de volume pour éviter de négocier sur des marchés oscillants

Directions d'optimisation

L'intégration de stops-loss dynamiques pour la sortie lorsque le prix dépasse le seuil de l'OMC et de l'AMC
Considérant les modèles d'échec de rupture comme des signaux d'entrée lorsque l'OMC et l'AMM dépassent les niveaux clés pour la première fois, mais retombent rapidement

Conclusion

/*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
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//  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")

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