सीएमओ और डब्ल्यूएमए पर आधारित दोहरी मूविंग एवरेज ट्रेडिंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति एक द्वि-समान-रेखा ट्रेडिंग रणनीति है जो मूल्य गतिशीलता संकेतक चंद्रे गतिशील ऑस्केलेटर (CMO) और इसके भारित चलती औसत (WMA) पर आधारित है। यह प्रवृत्ति रिवर्सल और निरंतरता की पहचान करने का प्रयास करता है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति पहले सीएमओ की गणना करती है, जो एक सूचक है जो कीमतों की ऑनलाइन गतिशीलता को मापता है। सकारात्मक मूल्य वृद्धि की गति को दर्शाता है, नकारात्मक मूल्य गिरावट की गति को दर्शाता है। फिर सीएमओ के डब्ल्यूएमए की गणना की जाती है। जब सीएमओ अपने डब्ल्यूएमए को पार करता है, तो एक bullish स्थिति ली जाती है; जब सीएमओ अपने डब्ल्यूएमए को पार करता है, तो एक bullish स्थिति ली जाती है। रणनीति Attempts to capture turning points in the trend Using CMO और डब्ल्यूएमए के क्रॉसिंग।
सीएमओ की गणना करने के लिए महत्वपूर्ण कदम हैंः
- दैनिक मूल्य परिवर्तन की गणना करें (xMom)
- मूल्य परिवर्तन के लिए n दिन SMA, वास्तविक मूल्य गति के रूप में ((xSMA_mom)
- n दिनों में शुद्ध मूल्य परिवर्तन (xMomLength) की गणना करें
- शुद्ध मूल्य परिवर्तन को मानकीकृत करने के लिए, nRes को SMA से विभाजित करें।
- मानकीकृत शुद्ध मूल्य परिवर्तन के लिए m दिन WMA, CMO ((xWMACMO)
इस रणनीति का लाभ यह है कि यह कीमतों के मध्यवर्ती रुझानों के मोड़ को पकड़ता है। सीएमओ के निरपेक्ष मूल्य का आकार कीमतों के संचालन की प्रवृत्ति की ताकत को दर्शाता है, और डब्ल्यूएमए हिप हॉप ब्रेक के लिए अनुकूल है।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह सीएमओ सूचकांक के निरपेक्ष मानों का उपयोग करके बाजार की जनता की भावना का आकलन करता है, WMA फ़िल्टर को मध्यवर्ती रुझानों के मोड़ की पहचान करने के लिए उपयोग करता है। एकल चलती औसत रणनीति की तुलना में, यह अधिक लचीलेपन के लिए एक बड़ा स्थान पकड़ने में सक्षम है।
सीएमओ ने मूल्य परिवर्तन को मानकीकृत किया, इसे 100 और 100 के बीच में मैप किया, जिससे बाजार में जनता की भावना का आकलन किया जा सके; पूर्ण आकार वर्तमान प्रवृत्ति की ताकत को दर्शाता है। डब्ल्यूएमए सीएमओ पर अतिरिक्त फ़िल्टर करता है, जिससे बहुत अधिक झूठे संकेतों से बचा जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति के प्रमुख जोखिम हैंः
- CMO और WMA मापदंडों को गलत तरीके से सेट किया गया है, जिससे बहुत अधिक झूठे सिग्नल उत्पन्न होते हैं
- प्रवृत्ति में उतार-चढ़ाव के बाजारों का प्रभावी ढंग से सामना करने में असमर्थता, अत्यधिक ट्रेडिंग आवृत्ति और स्लाइड-ऑफ लागत का कारण बनेगी
- वास्तविक दीर्घकालिक रुझानों की पहचान करने में असमर्थता, दीर्घकालिक पदों में संभावित हानि का जोखिम
अनुकूलित करने के लिएः
- सीएमओ और डब्ल्यूएमए के पैरामीटर को अनुकूलित करें और ऑप्टिमाइज़ करें
- अतिरिक्त फ़िल्टरिंग, जैसे कि ट्रेडिंग वॉल्यूम एनर्जी इंडिकेटर, जो कि उतार-चढ़ाव की स्थिति में ट्रेडिंग से बचाता है
- लंबी अवधि के संकेतकों के साथ, जैसे कि 90 दिन की रेखा, लंबे समय तक चलने वाले रुझानों में खोए हुए अवसरों से बचें
अनुकूलन दिशा
इस रणनीति के अनुकूलन में मुख्य रूप से पैरामीटर अनुकूलन, सिग्नल फ़िल्टरिंग और स्टॉप लॉस पर ध्यान केंद्रित किया गया हैः
सीएमओ और डब्ल्यूएमए के लिए पैरामीटर अनुकूलनः पारगमन के माध्यम से सर्वश्रेष्ठ पैरामीटर संयोजन का पता लगाएं
व्यापार की मात्रा, मजबूत और कमजोर संकेतकों जैसे सहायक संकेतकों के साथ संकेत फ़िल्टरिंग, झूठी तोड़ने से बचें
गतिशील स्टॉप-आउट को जोड़ना, जब कीमतें CMO और WMA से नीचे गिरती हैं तो स्टॉप-आउट करें
ब्रेकआउट विफलता मोड को एक प्रवेश संकेत के रूप में माना जा सकता है, जिसमें सीएमओ और डब्ल्यूएमए पहले महत्वपूर्ण बिंदु को तोड़ते हैं, लेकिन जल्द ही फिर से गिर जाते हैं
अधिक लंबी अवधि के संकेतक के साथ बड़े रुझानों का आकलन करने के लिए, प्रतिकूल व्यापार से बचें
संक्षेप
इस रणनीति में समग्र रूप से प्रवृत्ति की ताकत और मोड़ के बिंदुओं का आकलन करने के लिए सीएमओ संकेतकों का उपयोग किया जाता है, और डब्ल्यूएमए के साथ मिलकर व्यापारिक संकेत उत्पन्न करने के लिए एक फ्रिज का निर्माण किया जाता है, जो एक विशिष्ट द्वि-समानता प्रणाली का है। एकल एमए रणनीति की तुलना में, इसमें मध्यवर्ती प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए अधिक लचीलापन है। लेकिन पैरामीटर सेटिंग और फ्रिज के लिए अनुकूलन की जगह है, व्यापार आवृत्ति को ठीक से नियंत्रित करें और गतिशील स्टॉपलॉस को पेश करें, जिससे सिस्टम की स्थिरता को और बढ़ाया जा सके।
/*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
////////////////////////////////////////////////////////////
// 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")