CMO और WMA पर आधारित मोमेंटम ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
इस रणनीति को CMO और WMA पर आधारित गतिशीलता ट्रेडिंग रणनीति कहा जाता है। यह रणनीति Chande Momentum Oscillator (CMO) और इसके भारित चलती औसत (WMA) का उपयोग करके ट्रेडिंग सिग्नल बनाने के लिए करती है। इसका मुख्य विचार यह है कि जब CMO अपने WMA को पहनता है तो वह अधिक करता है, और जब वह अपने WMA को पहनता है तो वह खाली होता है। साथ ही साथ व्यापार को उलटने के विकल्पों पर भी विचार किया जाता है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का मुख्य सूचक सीएमओ है। सीएमओ अन्य गतिशील संकेतकों जैसे आरएसआई के साथ निकटता से जुड़ा हुआ है, लेकिन इसकी विशिष्टता भी है। सीएमओ मूल्य परिवर्तन की गति को सीधे मापता है। इसकी गणना कच्चे अनियंत्रित डेटा पर आधारित है, इसलिए यह अल्पकालिक चरम मूल्य परिवर्तन को दर्शाता है। सीएमओ की संख्यात्मक सीमा +100 से -100 के बीच तय की गई है, इसलिए विभिन्न शेयरों के लिए पूर्ण गति का आकार तुलना करना सुविधाजनक है।
इस रणनीति में सबसे पहले एक दिन में close की कीमत में परिवर्तन की गणना की जाती है abs ((close - close)[1]) मूल xMom. के रूप में xMom. और फिर xMom की लंबाई दिन SMA की गणना करें, इसे xSMA_mom. के रूप में लिखें। और फिर लंबाई दिन मूल्य परिवर्तन xMomLength की गणना करें, यानी बंद - बंद[CMO xWMACMO… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … .
रणनीतिक लाभ
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह मूल्य प्रवृत्तियों में गतिशीलता की विशेषता को पकड़ता है। सीएमओ की सीमाएं डिजाइन की गई हैं, जिससे यह गतिशीलता में परिवर्तन को अधिक सीधे दर्शाता है। एसएमए की तुलना में, डब्ल्यूएमए अल्पकालिक शोर को बेहतर ढंग से मिटा सकता है। इसलिए यह रणनीति मध्य-लंबी प्रवृत्ति में प्रवेश बिंदुओं की प्रभावी पहचान करने में सक्षम है। इसके अलावा, एक एकल सूचक की तुलना में, सीएमओ और डब्ल्यूएमए का संयोजन स्थिरता को बढ़ाता है।
रणनीतिक जोखिम
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम अक्सर लेन-देन के साथ आने वाली स्लिप लागत है। सीएमओ और डब्ल्यूएमए अल्पकालिक पैरामीटर हैं जो बहुत संवेदनशील हो सकते हैं और कई बार व्यर्थ उलट सकते हैं। यह विशेष रूप से गंभीर है जब किस्मों में भारी उतार-चढ़ाव होता है। इसके अलावा, निश्चित पैरामीटर बाजार की स्थिति में बदलाव के लिए अनुकूल नहीं होते हैं।
सीएमओ और डब्ल्यूएमए के पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर को अनुकूलित करने पर विचार किया जा सकता है, जिससे उन्हें गतिशील रूप से समायोजित किया जा सके; या फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ने से व्यर्थ लेनदेन को कम किया जा सकता है। निश्चित रूप से संयोजन के माध्यम से किस्मों की अस्थिरता को कम करना भी एक विकल्प है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से अनुकूलित किया जा सकता हैः
सीएमओ पैरामीटर के लिए एक अनुकूलन तंत्र जोड़ें। विभिन्न उतार-चढ़ाव वाले वातावरण के लिए इष्टतम पैरामीटर ढूंढें;
WMA मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए एक तंत्र जोड़ा गया है।
इस तरह के परिवर्तनों को नियंत्रित करने के लिए, फ़िल्टरिंग शर्तों को जोड़ना, जैसे कि एक अस्थिरता सूचकांक;
अन्य संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार करना, स्थिरता में सुधार करना;
एक गतिशील स्टॉप लॉस लाइन सेट करें, सक्रिय रूप से एक पहिया नुकसान को नियंत्रित करें।
संक्षेप
यह रणनीति सीएमओ और डब्ल्यूएमए पर आधारित है ताकि सरल और प्रभावी प्रवृत्ति का पालन किया जा सके। रणनीति का लाभ स्पष्ट रूप से मूल्य गतिशीलता की विशेषताओं को पकड़ना है। लेकिन कुछ लाभ के बाद खराब स्थिति रखने की क्षमता की कमी भी है। पैरामीटर अनुकूलन और संयोजन के माध्यम से स्थिरता में सुधार करने के लिए बहुत अच्छा है। कुल मिलाकर, इस रणनीति में बहुत सुधार की जगह और मूल्य है।
/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 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 13/02/2017
// 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.
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strategy(title="CMO & WMA", shorttitle="CMO & WMA")
Length = input(9, minval=1)
LengthWMA = input(9, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
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 = iff(nRes > xWMACMO, 1,
iff(nRes <= xWMACMO, -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")